如何在 Java 函数中有效利用缓存机制提升性能？

利用 java 缓存优化性能：介绍 guava cache 依赖项。使用 cachebuilder 建立缓存，指定大小和过期时间。通过 put 将数据放入缓存的方法。 get 该方法从缓存中获取数据。实战案例：通过缓存费氏数列计算，优化性能。

利用 Java 性能优化函数中的缓存机制

在 Java 在应用程序中，当重复昂贵的操作时，缓存机制是优化性能的有力工具。通过缓存操作结果，我们可以显著减少执行时间和资源的消耗。

引入 Guava Cache 库

立即学习“Java免费学习笔记(深入)；

Google Guava 库提供了一种功能丰富的缓存实现，称为 CacheBuilder。要使用它，首先需要引入依赖项：

<dependency>
    <groupId>com.google.guava</groupId>
    <artifactId>guava</artifactId>
    <version>31.1-jre</version>
</dependency>

构建缓存

要建立缓存，请使用 CacheBuilder：

Cache<Key, Value> cache = 
    CacheBuilder.newBuilder()
        .maximumSize(100) // 最大缓存
        .expireAfterWrite(1, TimeUnit.HOURS) // 过期时间写入后
        .build();

• Key 是缓存键的类型。
• Value 是缓存值类型。
• maximumSize 指定缓存的最大项目数量。
• expireAfterWrite 写入后在缓存中保留指定条目的时间。

将数据放入缓存中

为了将数据放入缓存，请使用它 put 方法：

cache.put(key, value);

从缓存中获取数据

从缓存中获取数据，请使用 get 方法：

Value value = cache.get(key);

如果缓存中没有这个键，get 方法将返回 null。

实战案例

考虑计算费氏数列的函数：

public static long fibonacci(int n) {
    if (n <= 1) {
        return n;
    }
    return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2);
}

函数会随之而来 n 由于重复计算相同的费氏数，速度大大减慢。通过使用缓存，我们可以显著优化性能：

public static long fibonacci(int n) {
    // 创建最多缓存的缓存 100 并设置条目 1 过期时间为小时
    Cache<Integer, Long> cache = CacheBuilder.newBuilder()
        .maximumSize(100)
        .expireAfterWrite(1, TimeUnit.HOURS)
        .build();

    // 试着从缓存中获得费氏数
    Long value = cache.getIfPresent(n);

    // 若不存在缓存，然后计算并放入缓存
    if (value == null) {
        value = fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2);
        cache.put(n, value);
    }

    return value;
}

通过使用缓存来避免重复计算，优化后的函数将显著加快计算速度。

以上就是如何在这里 Java 有效利用缓存机制提高函数性能？详情请关注图灵教育的其他相关文章！