过期是一个非常有用的特性，比如我希望登录信息放到redis中，30min之后失效；或者单日的累计信息放在redis中，在每天的凌晨自动清空。
缓存过期
在ICache接口中定义两个方法
接口
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
|
ICache<K, V> expire(final K key, final long timeInMills);
ICache<K, V> expireAt(final K key, final long timeInMills);
|
实现
将多久之后过期通过计算转化成什么时候过期的问题。
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
| @Override
public ICache<K, V> expire(K key, long timeInMills) {
long expireTime = System.currentTimeMillis() + timeInMills;
return this.expireAt(key, expireTime);
}
@Override
public ICache<K, V> expireAt(K key, long timeInMills) {
this.expire.expire(key, timeInMills);
return this;
}
|
过期策略
接口
在方法中调用expire就可以执行过期策略。
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
| public interface ICacheExpire<K, V> {
void expire(final K key, final long expireAt);
void refreshExpire(final Collection<K> keyList);
Long expireTime(final K key);
}
|
实现
简单实现
最简单的过期思路就是开启一个定时任务，然后对缓存进行轮询，将过期的信息清空。
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
| public class SingleCacheExpire<K, V> implements ICacheExpire<K, V> {
private final Map<K, Long> expireMap = new HashMap<>();
public static final int LIMIT = 100;
private final ICache<K, V> cache;
private static final ScheduledExecutorService service = Executors.newSingleThreadScheduledExecutor();
public SingleCacheExpire(ICache<K, V> cache) {
this.cache = cache;
this.init();
}
private void init() {
service.scheduleAtFixedRate(new ExpireThread(), 100, 100, TimeUnit.MILLISECONDS);
}
@Override
public void expire(K key, long expireAt) {
expireMap.put(key, expireAt);
}
@Override
public void refreshExpire(Collection<K> keyList) {
if(keyList.isEmpty()) {
return;
}
if(keyList.size() <= expireMap.size()) {
for(K key : keyList) {
Long expireAt = expireMap.get(key);
expireKey(key, expireAt);
}
} else {
for(Map.Entry<K, Long> entry : expireMap.entrySet()) {
this.expireKey(entry.getKey(), entry.getValue());
}
}
}
@Override
public Long expireTime(K key) {
return expireMap.get(key);
}
private class ExpireThread implements Runnable {
@Override
public void run() {
if(expireMap.isEmpty()) return;
int count = 0;
for(Map.Entry<K, Long> entry : expireMap.entrySet()) {
if(count >= LIMIT) {
return;
}
expireKey(entry);
count++;
}
}
private void expireKey(Map.Entry<K, Long> entry) {
final K key = entry.getKey();
final Long expireAt = entry.getValue();
long currentTime = System.currentTimeMillis();
if(currentTime >= expireAt) {
expireMap.remove(key);
cache.remove(key);
}
}
}
}
|
使用有序Map优化
第一种做法通过轮询缓存会有很多弊端，如果过期的应用场景不多，那么经常轮训的意义实际不大。
比如我们的任务 99% 都是在凌晨清空数据，白天无论怎么轮询，纯粹是浪费资源。
那有没有什么方法，可以快速的判断有没有需要处理的过期元素呢？
答案是有的，那就是排序的MAP。
我们换一种思路，让过期的时间做 key，相同时间的需要过期的信息放在一个列表中，作为 value。
然后对过期时间排序，轮询的时候就可以快速判断出是否有过期的信息了。
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
| public class SortedCacheExpire<K, V> implements ICacheExpire<K, V> {
private static final int LIMIT = 100;
private final Map<Long, List<K>> sortMap = new TreeMap<>((o1, o2) -> (int) (o1 - o2));
private final Map<K, Long> expireMap = new HashMap<>();
private final ICache<K, V> cache;
private static final ScheduledExecutorService service = Executors.newSingleThreadScheduledExecutor();
public SortedCacheExpire(ICache<K, V> cache) {
this.cache = cache;
this.init();
}
private void init() {
service.scheduleAtFixedRate(new ExpireThread(), 1, 1, TimeUnit.SECONDS);
}
@Override
public void expire(K key, long expireAt) {
List<K> keys = sortMap.get(expireAt);
if(keys == null) {
keys = new ArrayList<>();
}
keys.add(key);
sortMap.put(expireAt, keys);
expireMap.put(key, expireAt);
}
@Override
public void refreshExpire(Collection<K> keyList) {
}
@Override
public Long expireTime(K key) {
return null;
}
private class ExpireThread implements Runnable {
@Override
public void run() {
if (sortMap.isEmpty()) return;
int count = 0;
for(Map.Entry<Long, List<K>> entry : sortMap.entrySet()) {
final Long expireAt = entry.getKey();
List<K> expireKeys = entry.getValue();
if(expireKeys.isEmpty()) {
sortMap.remove(expireAt);
continue;
}
if(count >= LIMIT) {
return;
}
long currentTime = System.currentTimeMillis();
if(currentTime >= expireAt) {
Iterator<K> iterator = expireKeys.iterator();
while (iterator.hasNext()) {
K key = iterator.next();
iterator.remove();
expireMap.remove(key);
cache.remove(key);
count++;
}
} else {
return;
}
}
}
}
}
|
惰性删除
原因
类似于redis，我们采用定时删除的方案，就有一个问题：可能数据清理的不及时。
那当我们查询时，可能获取到到是脏数据。
于是可以这样想，当我们关心某些数据时，才对数据执行对应的过期策略，这样压力会小很多。
1
2
3
4
| public V get(Object key) {
this.cacheExpire.refreshExpire(Collections.singletonList((K) key));
return map.get(key);
}
|
刷新实现
实现原理也比较简单，就是一个循环，然后作删除即可。
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
| @Override
public void refreshExpire(Collection<K> keyList) {
if(keyList.isEmpty()) {
return;
}
if(keyList.size() <= expireMap.size()) {
for(K key : keyList) {
Long expireAt = expireMap.get(key);
expireKey(key, expireAt);
}
} else {
for(Map.Entry<K, Long> entry : expireMap.entrySet()) {
this.expireKey(entry.getKey(), entry.getValue());
}
}
}
|