缓存和延迟计算策略在 Java 函数性能中的应用

java 提高函数性能的策略有：缓存：使用 caffeine api 在内存中临时存储常用数据，避免重复生成。延迟计算：通过惰性求值模式，只在需要时进行计算，减少不必要的处理。

缓存和延迟计算策略在于 Java 函数性能的应用

在 Java 在函数中，缓存和延迟计算是提高性能的有效策略。本文将介绍这些策略的工作原理，并通过实际情况展示如何使用它们来优化函数性能。

缓存

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缓存是存储频繁访问数据的临时内存区域。在缓存中存储数据可以避免在每个函数调用过程中重生相同的数据，从而显著提高响应时间。

Caffeine Cache API

Java 常用的缓存 API 是 Caffeine，它提供了构建和管理高效缓存的功能。以下代码显示了如何使用它 Caffeine 构建一个简单的缓存：

import com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;

Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder().build();

延迟计算

延迟计算是在必要时进行的。这可以防止不必要时的繁重处理，从而减少函数的延迟。

惰性求值模式

Java 实现延迟计算的常用方法之一是使用惰性求值模式。该模式只有在第一次访问值时才能通过创建延迟求值器来实现。

import java.util.function.*;
import static java.util.Objects.requireNonNull;

class Lazy<T> {
    private Supplier<T> supplier;
    private T value;

    public Lazy(Supplier<T> supplier) {
        this.supplier = requireNonNull(supplier);
    }

    public T get() {
        if (value == null) {
            value = supplier.get();
        }
        return value;
    }
}

实战案例

为了显示如何提高缓存和延迟计算的函数性能，我们考虑了一个在特定城市寻找天气条件的示例函数。

假设我们有一个函数 getWeather(String city)，它从远程 API 获得天气的 JSON 数据。我们可以使用以下策略来优化此函数：

• 缓存：我们可以缓存最近的天气数据一段时间。这样，我们就可以从缓存中搜索同一城市的后续请求，而不是从缓存中搜索数据 API 重新获取。
• 延迟计算：对于需要处理的大型 JSON 在数据实际需要之前，我们可以使用延迟计算来延迟转换和分析。

更新后使用这些策略的函数如下：

import com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;

import java.util.concurrent.CompletableFuture;
import java.util.function.Supplier;
import java.util.stream.Collectors;

class WeatherService {

    public static final Cache<String, CompletableFuture<Weather>> CACHE = Caffeine.newBuilder()
            .expireAfterAccess(1 hour)
            .build();

    public static Weather getWeather(String city) {
        return CACHE.get(city, () -> CompletableFuture.supplyAsync(() ->
                httpClient.get("/weather?city=" + city)
                        .thenApply(ApiResponse::parse)
                        .thenApply(Weather::fromJson)))
                .exceptionally(ex -> null)
                .thenApply(weather -> {
                    // 天气数据的转换和分析...
                    convertAndParseWeatherData(weather);
                    logWeatherData(weather);
                    return weather;
                });
    }

    // 其他方法...

}

该函数结合缓存和延迟计算，平衡性能和正确性，为最终用户提供快速准确的天气信息。

以上是缓存和延迟计算策略 Java 更多关于图灵教育的其他相关文章，请关注函数性能中应用的详细内容！