Guava学习笔记:Guava cache
缓存,在我们日常开发中是必不可少的一种解决性能问题的方法。简单的说,cache 就是为了提升系统性能而开辟的一块内存空间。
缓存的主要作用是暂时在内存中保存业务系统的数据处理结果,并且等待下次访问使用。在日常开发的很多场合,由于受限于硬盘IO的性能或者我们自身业务系统的数据处理和获取可能非常费时,当我们发现我们的系统这个数据请求量很大的时候,频繁的IO和频繁的逻辑处理会导致硬盘和CPU资源的瓶颈出现。缓存的作用就是将这些来自不易的数据保存在内存中,当有其他线程或者客户端需要查询相同的数据资源时,直接从缓存的内存块中返回数据,这样不但可以提高系统的响应时间,同时也可以节省对这些数据的处理流程的资源消耗,整体上来说,系统性能会有大大的提升。
缓存在很多系统和架构中都用广泛的应用,例如:
1.CPU缓存
2.操作系统缓存
3.本地缓存
4.分布式缓存
5.HTTP缓存
6.数据库缓存
等等,可以说在计算机和网络领域,缓存无处不在。可以这么说,只要有硬件性能不对等,涉及到网络传输的地方都会有缓存的身影。
Guava Cache是一个全内存的本地缓存实现,它提供了线程安全的实现机制。整体上来说Guava cache 是本地缓存的不二之选,简单易用,性能好。
Guava Cache有两种创建方式:
1. cacheLoader
2. callable callback
通过这两种方法创建的cache,和通常用map来缓存的做法比,不同在于,这两种方法都实现了一种逻辑——从缓存中取key X的值,如果该值已经缓存过了,则返回缓存中的值,如果没有缓存过,可以通过某个方法来获取这个值。但不同的在于cacheloader的定义比较宽泛,是针对整个cache定义的,可以认为是统一的根据key值load value的方法。而callable的方式较为灵活,允许你在get的时候指定。
简单封装
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.stereotype.Service;
import com.google.common.cache.Cache;
import com.google.common.cache.CacheBuilder;
@Service
public class AuthCodeServiceImpl implements AuthCodeService {
private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(AuthCodeServiceImpl.class);
/**
* 缓存验证码信息,10分钟
*/
private final static Cache<String, String> codeCache = CacheBuilder.newBuilder()
.expireAfterAccess(10, TimeUnit.MINUTES)
.build();
@Override
public String createCode(String key) {
if (key == null) {
return null;
}
String code = this.createRandomCode();
codeCache.invalidate(key);
codeCache.put(key, code);
if (logger.isDebugEnabled()) {
logger.debug("验证码缓存增加, key: {}, code: {}", key, code);
}
return code;
}
// 生成4位随机数
private String createRandomCode() {
Double tmpDouble = (Math.random() * 10000) + 10000;
return (String.valueOf(tmpDouble.intValue())).substring(1);
}
@Override
public String getCode(String key) {
return codeCache.getIfPresent(key);
}
@Override
public void invalideCode(String key) {
codeCache.invalidate(key);
if (logger.isDebugEnabled()) {
logger.debug("验证码缓存清除: {}", key);
}
}
@Override
public boolean check(String key, String authCode) {
if (StringUtils.isBlank(key) || StringUtils.isBlank(authCode)) {
return false;
}
return authCode.equals(this.getCode(key));
}
}
cacheLoader方式实现实例:
@Test
public void TestLoadingCache() throws Exception{
LoadingCache<String,String> cahceBuilder=CacheBuilder
.newBuilder()
.build(new CacheLoader<String, String>(){
@Override
public String load(String key) throws Exception {
String strProValue="hello "+key+"!";
return strProValue;
}
});
System.out.println("jerry value:"+cahceBuilder.apply("jerry"));
System.out.println("jerry value:"+cahceBuilder.get("jerry"));
System.out.println("peida value:"+cahceBuilder.get("peida"));
System.out.println("peida value:"+cahceBuilder.apply("peida"));
System.out.println("lisa value:"+cahceBuilder.apply("lisa"));
cahceBuilder.put("harry", "ssdded");
System.out.println("harry value:"+cahceBuilder.get("harry"));
}
输出:
jerry value:hello jerry!
jerry value:hello jerry!
peida value:hello peida!
peida value:hello peida!
lisa value:hello lisa!
harry value:ssdded
callable callback的实现:
@Test
public void testcallableCache()throws Exception{
Cache<String, String> cache = CacheBuilder.newBuilder().maximumSize(1000).build();
String resultVal = cache.get("jerry", new Callable<String>() {
public String call() {
String strProValue="hello "+"jerry"+"!";
return strProValue;
}
});
System.out.println("jerry value : " + resultVal);
resultVal = cache.get("peida", new Callable<String>() {
public String call() {
String strProValue="hello "+"peida"+"!";
return strProValue;
}
});
System.out.println("peida value : " + resultVal);
}
输出:
jerry value : hello jerry!
peida value : hello peida!
cache的参数说明:
回收的参数:
1. 大小的设置:CacheBuilder.maximumSize(long) CacheBuilder.weigher(Weigher) CacheBuilder.maxumumWeigher(long)
2. 时间:expireAfterAccess(long, TimeUnit) expireAfterWrite(long, TimeUnit)
3. 引用:CacheBuilder.weakKeys() CacheBuilder.weakValues() CacheBuilder.softValues()
4. 明确的删除:invalidate(key) invalidateAll(keys) invalidateAll()
5. 删除监听器:CacheBuilder.removalListener(RemovalListener)
refresh机制:
1. LoadingCache.refresh(K) 在生成新的value的时候,旧的value依然会被使用。
2. CacheLoader.reload(K, V) 生成新的value过程中允许使用旧的value
3. CacheBuilder.refreshAfterWrite(long, TimeUnit) 自动刷新cache
基于泛型的实现:
/**
* 不需要延迟处理(泛型的方式封装)
* @return
*/
public <K , V> LoadingCache<K , V> cached(CacheLoader<K , V> cacheLoader) {
LoadingCache<K , V> cache = CacheBuilder
.newBuilder()
.maximumSize(2)
.weakKeys()
.softValues()
.refreshAfterWrite(120, TimeUnit.SECONDS)
.expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)
.removalListener(new RemovalListener<K, V>(){
@Override
public void onRemoval(RemovalNotification<K, V> rn) {
System.out.println(rn.getKey()+"被移除");
}})
.build(cacheLoader);
return cache;
}
/**
* 通过key获取value
* 调用方式 commonCache.get(key) ; return String
* @param key
* @return
* @throws Exception
*/
public LoadingCache<String , String> commonCache(final String key) throws Exception{
LoadingCache<String , String> commonCache= cached(new CacheLoader<String , String>(){
@Override
public String load(String key) throws Exception {
return "hello "+key+"!";
}
});
return commonCache;
}
@Test
public void testCache() throws Exception{
LoadingCache<String , String> commonCache=commonCache("peida");
System.out.println("peida:"+commonCache.get("peida"));
commonCache.apply("harry");
System.out.println("harry:"+commonCache.get("harry"));
commonCache.apply("lisa");
System.out.println("lisa:"+commonCache.get("lisa"));
}
输出:
peida:hello peida!
harry:hello harry!
peida被移除
lisa:hello lisa!
基于泛型的Callable Cache实现:
private static Cache<String, String> cacheFormCallable = null;
/**
* 对需要延迟处理的可以采用这个机制;(泛型的方式封装)
* @param <K>
* @param <V>
* @param key
* @param callable
* @return V
* @throws Exception
*/
public static <K,V> Cache<K , V> callableCached() throws Exception {
Cache<K, V> cache = CacheBuilder
.newBuilder()
.maximumSize(10000)
.expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)
.build();
return cache;
}
private String getCallableCache(final String userName) {
try {
//Callable只有在缓存值不存在时,才会调用
return cacheFormCallable.get(userName, new Callable<String>() {
@Override
public String call() throws Exception {
System.out.println(userName+" from db");
return "hello "+userName+"!";
}
});
} catch (ExecutionException e) {
e.printStackTrace();
return null;
}
}
@Test
public void testCallableCache() throws Exception{
final String u1name = "peida";
final String u2name = "jerry";
final String u3name = "lisa";
cacheFormCallable=callableCached();
System.out.println("peida:"+getCallableCache(u1name));
System.out.println("jerry:"+getCallableCache(u2name));
System.out.println("lisa:"+getCallableCache(u3name));
System.out.println("peida:"+getCallableCache(u1name));
}
输出:
peida from db
peida:hello peida!
jerry from db
jerry:hello jerry!
lisa from db
lisa:hello lisa!
peida:hello peida!
说明:Callable只有在缓存值不存在时,才会调用,比如第二次调用getCallableCache(u1name)直接返回缓存中的值
guava Cache数据移除:
guava做cache时候数据的移除方式,在guava中数据的移除分为被动移除和主动移除两种。
被动移除数据的方式,guava默认提供了三种方式:
1.基于大小的移除:看字面意思就知道就是按照缓存的大小来移除,如果即将到达指定的大小,那就会把不常用的键值对从cache中移除。
定义的方式一般为 CacheBuilder.maximumSize(long),还有一种一种可以算权重的方法,个人认为实际使用中不太用到。就这个常用的来看有几个注意点,
其一,这个size指的是cache中的条目数,不是内存大小或是其他;
其二,并不是完全到了指定的size系统才开始移除不常用的数据的,而是接近这个size的时候系统就会开始做移除的动作;
其三,如果一个键值对已经从缓存中被移除了,你再次请求访问的时候,如果cachebuild是使用cacheloader方式的,那依然还是会从cacheloader中再取一次值,如果这样还没有,就会抛出异常
2.基于时间的移除:guava提供了两个基于时间移除的方法
expireAfterAccess(long, TimeUnit) 这个方法是根据某个键值对最后一次访问之后多少时间后移除
expireAfterWrite(long, TimeUnit) 这个方法是根据某个键值对被创建或值被替换后多少时间移除
3.基于引用的移除:
这种移除方式主要是基于java的垃圾回收机制,根据键或者值的引用关系决定移除
主动移除数据方式,主动移除有三种方法:
1.单独移除用 Cache.invalidate(key)
2.批量移除用 Cache.invalidateAll(keys)
3.移除所有用 Cache.invalidateAll()
如果需要在移除数据的时候有所动作还可以定义Removal Listener,但是有点需要注意的是默认Removal Listener中的行为是和移除动作同步执行的,如果需要改成异步形式,可以考虑使用RemovalListeners.asynchronous(RemovalListener, Executor)
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注意事项: 1、运行游戏方法 :双击 “侠客英雄传3.bat” 运行。 2、更换光碟提示: 使用 CTRL+F4 组合键后 按空格即可跳过。
内容概要:本文详细介绍了两相交错并联Buck/Boost变换器的建模与仿真,重点探讨了三种不同的控制方式及其性能表现。首先,文章描述了模型的基本架构,包括两个桥臂共用直流母线,MOSFET采用理想的双向开关,电流传感器安装在电感支路上。接着,分别讨论了开环控制、电压单环控制和电压电流双闭环控制的具体实现方法和优缺点。开环模式适用于观察硬件参数的影响,电压单环控制虽然稳定但在负载突变时响应较慢,而双闭环控制能够显著提高系统的动态响应和电流均流效果。此外,文章还分享了一些实用的仿真技巧,如正确设置死区时间和仿真步长,确保仿真的准确性和效率。 适合人群:电力电子工程师、科研人员、高校师生等对DC-DC变换器设计和仿真感兴趣的读者。 使用场景及目标:①研究两相交错并联Buck/Boost变换器的工作原理和控制策略;②优化变换器的设计参数,提高系统的稳定性和效率;③掌握Matlab/Simulink进行复杂电力电子系统仿真的方法和技术。 其他说明:文中提供了详细的代码片段和仿真波形,帮助读者更好地理解和应用相关理论和技术。
ffmpeg7.0 + sdl3.0 播放音频
内容概要:本文深入探讨了基于龙贝格观测器的永磁同步电机(PMSM)无传感器控制技术。首先介绍了龙贝格观测器相较于传统滑模观测器(SMO)的优势,特别是在减少系统抖振方面表现突出。接着详细解释了龙贝格观测器的工作原理,包括状态预测、误差补偿以及角度解算三大核心步骤,并提供了具体的代码实现。文中还讨论了实际工程应用中的挑战,如参数选择、噪声处理等问题,并给出了相应的解决方案。此外,文章通过实验数据展示了龙贝格观测器在不同工况下的性能优势,尤其是在高速和低速情况下的稳定性和响应速度。 适合人群:从事电机控制系统研究与开发的技术人员,尤其是关注无传感器控制领域的工程师。 使用场景及目标:适用于希望提升PMSM无传感器控制系统的稳定性、精确度的研发团队。主要目标是在保持高性能的同时降低系统复杂度,提高产品竞争力。 其他说明:文中不仅分享了理论知识和技术细节,还提供了大量实用的经验技巧,帮助读者更好地理解和应用龙贝格观测器进行实际项目开发。
内容概要:本文深入探讨了永磁同步电机(PMSM)伺服系统的转动惯量和阻尼系数的在线辨识方法。文中介绍了两种主要的辨识方程:一种用于空载工况,另一种用于负载工况。通过详细的数学推导和Python、C、MATLAB代码示例,展示了如何在不同工况下精准辨识这些参数。此外,还讨论了1.5拍延时补偿、全电压前馈补偿和相电压重构等关键技术,以提高辨识精度和系统稳定性。仿真结果显示,在空载和负载突变情况下,辨识误差分别低于0.8%和2.3%。 适合人群:从事电机控制、自动化控制领域的研究人员和技术人员,尤其是对PMSM伺服系统感兴趣的工程师。 使用场景及目标:适用于需要在线辨识PMSM伺服系统转动惯量和阻尼系数的应用场合,如工业机器人、数控机床等。目标是在不影响正常生产的情况下,实时监测和调整电机参数,提升系统性能。 其他说明:本文不仅提供了理论推导和算法实现,还给出了具体的代码示例和仿真结果,便于读者理解和应用。同时,文中提到的技术可以作为其他类似算法验证的良好参考。
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