前言

之前也用过一些缓存中间件，框架，也想着自己是不是也能用Java写一个出来，于是就有了这个想法，打算在写的过程中同步进行总结

源码：weloe/Java-Distributed-Cache (github.com)

本篇代码：

Java-Distributed-Cache/src/main/java/com/weloe/cache/cachemanager at master · weloe/Java-Distributed-Cache (github.com)

Java-Distributed-Cache/src/test/java/com/weloe/cache/cachemanager at master · weloe/Java-Distributed-Cache (github.com)

上篇：
https://www.cnblogs.com/weloe/p/17050512.html

思路

既然是分布式缓存，那么就一定会有缓存管理方面的问题，既然是要储存的数据，那么就不能让它无限制的存储，就需要设置临界值，这个也是需要缓存淘汰的原因。

而为了对缓存方便管理，比如，我们需要缓存的有多个功能，我们为了方便区分，可能就需要在key前加上功能前缀，这样不仅变得麻烦，同时由于key变大，也会增加内存的压力。

所以我们就需要把缓存分组进行管理，并提供一些方便的对外接口

实现

CacheObj

Java-Distributed-Cache/CacheObj.java at master · weloe/Java-Distributed-Cache (github.com)

在前篇缓存淘汰中，我们确定了我们真正存储数据的是一个k,v结构，因此，我们需要抽象出这里的k,v，k选择String，而v则抽象出一个CacheObj。

需要注意的是，这里的endTime是该缓存到期的时间，一般而言，我们都有为目标缓存设定缓存时间的需求，这也是缓存淘汰策略中的一种。实际存储为byte[]则是为了通用性。

public class CacheObj {

    private LocalDateTime endTime;

    private Class clazz;

    private int byteSize;

    // 存储的实际数据
    private byte[] data;

    public CacheObj() {
    }

    public CacheObj(LocalDateTime endTime,Class clazz ,int byteSize, byte[] data) {
        this.endTime = endTime;
        this.clazz = clazz;
        this.byteSize = byteSize;
        this.data = data;
    }

    public int getByteSize() {
        return byteSize;
    }

    public byte[] getData() {
        return data;
    }


    public void setEndTime(LocalDateTime endTime) {
        this.endTime = endTime;
    }

    public LocalDateTime getEndTime() {
        return endTime;
    }

    public void setClazz(Class clazz) {
        this.clazz = clazz;
    }
}

Cache

Java-Distributed-Cache/Cache.java at master · weloe/Java-Distributed-Cache (github.com)

有组管理，也就需要单一的缓存管理

public class Cache {
    // 最大字节
    private int maxByteSize;

    // 目前使用字节
    private int normalByteSize;

    // 缓存策略
    private CacheStrategy<String, CacheObj> cacheStrategy;

    Lock readLock;

    Lock writeLock;

    public Cache(int maxByteSize, CacheStrategy<String, CacheObj> cacheStrategy) {
        this.maxByteSize = maxByteSize;
        this.normalByteSize = 0;
        this.cacheStrategy = cacheStrategy;
        readLock = new ReentrantReadWriteLock().readLock();
        writeLock = new ReentrantReadWriteLock().writeLock();
    }

    public CacheObj add(String key, CacheObj cacheObj) {
        writeLock.lock();

        normalByteSize += cacheObj.getByteSize();

        // 缓存上限
        while (normalByteSize > maxByteSize) {
            // 淘汰缓存
            CacheObj outCache = cacheStrategy.outCache();
            normalByteSize -= outCache.getByteSize();
        }

        // 加入缓存
        CacheObj v = cacheStrategy.put(key, cacheObj);

        writeLock.unlock();

        return v;
    }

    public CacheObj get(String key) {
        readLock.lock();

        CacheObj v = cacheStrategy.get(key);
        // 判断是否过期
        if (v != null && v.getEndTime() != null && LocalDateTime.now().isAfter(v.getEndTime())) {
            CacheObj obj = cacheStrategy.outCache(key);
            return null;
        }

        readLock.unlock();
        return v;
    }

    public CacheObj remove(String key){
        return cacheStrategy.outCache(key);
    }

    public void clear(){
        cacheStrategy.clear();
    }

    public void setMaxByteSize(int maxByteSize) {
        this.maxByteSize = maxByteSize;
    }

    public int getMaxByteSize() {
        return maxByteSize;
    }

    public int getNormalByteSize() {
        return normalByteSize;
    }

}

Group

Java-Distributed-Cache/Group.java at master · weloe/Java-Distributed-Cache (github.com)

既然需要组管理，那么就需要抽象出