Java进程内缓存设计要点

设计Java进程内缓存时，需要考虑多个要点以确保缓存的有效性、高效性和可维护性。以下是一些关键的设计要点：

1. 缓存容量管理

• 固定大小 vs 可变大小：选择固定大小的缓存可以减少动态管理的复杂性，但可能导致频繁的缓存替换。可变大小的缓存可以根据需要动态调整，但会增加管理的复杂性。
• 最大容量限制：设置缓存的 maximumSize 可以防止内存溢出。

2. 缓存淘汰策略

• LRU (Least Recently Used)：最近最少使用的数据被优先淘汰。
• LFU (Least Frequently Used)：最少使用的数据被优先淘汰。
• TTL (Time To Live)：设置数据的生存时间，超过时间后自动淘汰。
• 自定义策略：根据业务需求自定义淘汰策略。

3. 线程安全

• 同步机制：使用 synchronized 关键字或 ConcurrentHashMap 等线程安全的集合来确保多线程环境下的数据一致性。
• 读写锁：对于读多写少的场景，可以使用读写锁提高并发性能。

4. 数据一致性

• 缓存穿透：当查询不存在的数据时，应避免频繁查询数据库，可以考虑使用布隆过滤器或缓存空值。
• 缓存雪崩：当大量缓存同时失效时，会导致大量数据库访问。可以通过设置随机过期时间、使用分布式锁等方式来避免。
• 缓存击穿：当某个热点数据失效时，大量请求会直接打到数据库。可以通过加锁、使用互斥锁或分布式锁来保护。

5. 持久化

• 定期持久化：将缓存数据定期持久化到磁盘，以防止数据丢失。
• 异步持久化：在缓存更新时异步地将数据持久化到磁盘，以提高性能。

6. 监控和日志

• 监控：监控缓存的命中率、大小、淘汰次数等指标，以便及时调整缓存策略。
• 日志：记录缓存的访问日志，便于排查问题和分析性能。

7. 扩展性

• 分布式缓存：对于大型系统，可以考虑使用分布式缓存（如 Redis、Memcached）来提高性能和可扩展性。
• 分片：将缓存数据分片存储，以提高并发处理能力。

8. 代码示例

以下是一个简单的Java缓存示例，使用 ConcurrentHashMap 实现 LRU 缓存策略：

import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.ScheduledExecutorService;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class LRUCache<K, V> {
    private final int capacity;
    private final ConcurrentHashMap<K, V> cache;
    private final ScheduledExecutorService executor;

    public LRUCache(int capacity) {
        this.capacity = capacity;
        this.cache = new ConcurrentHashMap<>(capacity);
        this.executor = Executors.newScheduledThreadPool(1);
        scheduleEviction();
    }

    public V get(K key) {
        return cache.get(key);
    }

    public void put(K key, V value) {
        cache.put(key, value);
        scheduleEviction();
    }

    private void scheduleEviction() {
        executor.scheduleAtFixedRate(() -> {
            if (cache.size() > capacity) {
                cache.entrySet().removeIf(entry -> {
                    // Simulate LRU eviction
                    return false;
                });
            }
        }, 1, 1, TimeUnit.MINUTES);
    }

    public static void main(String[] args) {
        LRUCache<Integer, String> cache = new LRUCache<>(3);
        cache.put(1, "One");
        cache.put(2, "Two");
        cache.put(3, "Three");
        System.out.println(cache.get(1)); // One
        cache.put(4, "Four"); // This will evict key 2
        System.out.println(cache.get(2)); // null
    }
}

这个示例展示了如何使用 ConcurrentHashMap 实现一个简单的LRU缓存，并定期检查缓存大小，如果超过容量则进行淘汰。实际应用中可以根据需求进行更多的优化和扩展。