java 缓存技术在现代应用开发中扮演着重要角色，它提高了应用的访问速度和响应能力。在实际的应用开发场景中，缓存的大小和深度是很难估计的，这就涉及到缓存自动增长的问题。本文将深入介绍 java 缓存中的缓存自动增长技术。
为什么需要缓存自动增长？
首先，让我们了解为什么需要缓存自动增长。在一些高并发的应用场景中，存在大量的数据读取和写入。对于这些数据读写操作，如果每次都去访问数据库或者其它存储设备，那么就会对系统性能产生影响。
为了解决这个问题，我们可以引入缓存技术，将数据存储在内存中，从而提高数据的读写速度和响应能力。然而，缓存的大小是很难确定的，尤其在高并发的场景下，很容易超出缓存的容量，从而导致缓存溢出和数据丢失。因此，缓存自动增长就变得非常必要。
缓存自动增长的实现方法
java 缓存技术中实现缓存自动增长的方法主要有两种：lru 策略和lfu 策略。
lru 策略lru 全称是 least recently used，即最近最少使用。lru 策略是指当缓存满了以后，每次加入新数据时，都会从缓存中删除访问时间最早的数据，再加入新数据。
lru 策略的实现，可以借助 java 的 linkedhashmap 类来实现。linkedhashmap 类实现了 map 接口，并且使用双向链表来维护元素顺序。
在 linkedhashmap 中，可以通过重载 removeeldestentry 方法实现自动删除最早的访问数据。具体实现方式如下：
public class lrucache<k, v> extends linkedhashmap<k, v> { private int maxcapacity; public lrucache(int maxcapacity){ super(16, 0.75f, true); this.maxcapacity = maxcapacity; } @override protected boolean removeeldestentry(map.entry eldest) { return size() > maxcapacity; }}
lfu 策略lfu 全称是 least frequently used，即最近最不常使用。lfu 策略要解决的问题是，在缓存容量达到上限的情况下，如何识别和删除不频繁使用的数据。
lfu 策略的实现，可以借助 java 的 treemap 类来实现。treemap 类实现了 map 接口，并且使用红黑树来维护元素顺序。
在 treemap 中，可以通过重载 removeeldestentry 方法实现自动删除最不频繁使用的数据。具体实现方式如下：
public class lfucache<k, v> extends treemap<lfucache.frequency, linkedhashmap<k, v>> { private int maxcapacity; private int size = 0; public lfucache(int maxcapacity) { super(); this.maxcapacity = maxcapacity; } public v get(object key) { linkedhashmap<k, v> linkedhashmap = this.removekey(key); if (linkedhashmap != null) { frequency freq = linkedhashmap.entryset().iterator().next().getvalue().freq; freq.increment(); this.put(freq, linkedhashmap); return linkedhashmap.entryset().iterator().next().getvalue().value; } return null; } public v put(k key, v value) { linkedhashmap<k, v> linkedhashmap = this.removekey(key); if (linkedhashmap != null) { size--; } if (maxcapacity == 0) { return null; } if (size >= maxcapacity) { removeeldestentry(); } frequency freq = new frequency(); linkedhashmap<k, v> map = this.get(freq); if (map == null) { if (size < maxcapacity) { map = new linkedhashmap<k, v>(); this.put(freq, map); size++; } else { removeeldestentry(); map = new linkedhashmap<k,v>(); this.put(freq, map); size++; } } map.put(key, new node(value, freq)); return value; } private void removeeldestentry() { entry<frequency, linkedhashmap<k, v>> first = this.firstentry(); entry<k, node> eldest = first.getvalue().entryset().iterator().next(); first.getvalue().remove(eldest.getkey()); if (first.getvalue().isempty()) { this.remove(first.getkey()); } size--; } private linkedhashmap<k, v> removekey(object key) { for (map.entry<frequency, linkedhashmap<k, v>> entry : entryset()) { linkedhashmap<k, v> value = entry.getvalue(); if (value != null && value.containskey(key)) { value.remove(key); if (value.isempty()) { this.remove(entry.getkey()); } return value; } } return null; } private static class frequency implements comparable<frequency> { private int value; public frequency() { this.value = 0; } public void increment() { value++; } @override public int hashcode() { final int prime = 31; int result = 1; result = prime * result + value; return result; } @override public boolean equals(object obj) { if (this == obj) return true; if (obj == null) return false; if (getclass() != obj.getclass()) return false; frequency other = (frequency) obj; if (value != other.value) return false; return true; } @override public int compareto(frequency o) { return integer.compare(this.value, o.value); } } private static class node<k, v> { private v value; private frequency freq; public node(v value, frequency freq) { this.value = value; this.freq = freq; } }}
总结
本文主要介绍了 java 缓存技术中的缓存自动增长技术。通过对 lru 策略和 lfu 策略的介绍和实现，希望读者能够理解缓存自动增长的实现方式及其对应的应用场景。在实际应用开发中，需要根据具体的场景来选择最佳的缓存策略，以提高应用的性能和可靠性。
以上就是java 缓存技术中的缓存自动增长的详细内容。