RxCache 是一个支持 Java 和 Android 的 Local Cache 。
之前的文章《给 Java 和 Android 构建一个简单的响应式Local Cache》、《RxCache 整合 Android 的持久层框架 greenDAO、Room》曾详细介绍过它。
目前，对框架增加一些 Annotation 以及 Cache 替换算法。
一. 基于 Annotation 完成缓存操作
类似 Retrofit 风格的方式，支持通过标注 Annotation 来完成缓存的操作。
例如先定义一个接口，用于定义缓存的各种操作。
public interface Provider {
@CacheKey("user")
@CacheMethod(methodType = MethodType.GET)
<T> Record<T> getData(@CacheClass Class<T> clazz);
@CacheKey("user")
@CacheMethod(methodType = MethodType.SAVE)
@CacheLifecycle(duration = 2000)
void putData(@CacheValue User user);
@CacheKey("user")
@CacheMethod(methodType = MethodType.REMOVE)
void removeUser();
@CacheKey("test")
@CacheMethod(methodType = MethodType.GET, observableType = ObservableType.MAYBE)
<T> Maybe<Record<T>> getMaybe(@CacheClass Class<T> clazz);
}
通过 CacheProvider 创建该接口，然后可以完成各种缓存操作。
public class TestCacheProvider {
public static void main(String[] args) {
RxCache.config(new RxCache.Builder());
RxCache rxCache = RxCache.getRxCache();
CacheProvider cacheProvider = new CacheProvider.Builder().rxCache(rxCache).build();
Provider provider = cacheProvider.create(Provider.class);
User u = new User();
u.name = "tony";
u.password = "123456";
provider.putData(u); // 将u存入缓存中
Record<User> record = provider.getData(User.class); // 从缓存中获取key="user"的数据
if (record!=null) {
System.out.println(record.getData().name);
}
provider.removeUser(); // 从缓存中删除key="user"的数据
record = provider.getData(User.class);
if (record==null) {
System.out.println("record is null");
}
User u2 = new User();
u2.name = "tony2";
u2.password = "000000";
rxCache.save("test",u2);
Maybe<Record<User>> maybe = provider.getMaybe(User.class); // 从缓存中获取key="test"的数据，返回的类型为Maybe
maybe.subscribe(new Consumer<Record<User>>() {
@Override
public void accept(Record<User> userRecord) throws Exception {
User user = userRecord.getData();
if (user!=null) {
System.out.println(user.name);
System.out.println(user.password);
}
}
});
}
}
CacheProvider 核心是 create()，它通过动态代理来创建Provider。
public <T> T create(Class<T> clazz) {
CacheProxy cacheProxy = new CacheProxy(rxCache);
try {
return (T) Proxy.newProxyInstance(CacheProvider.class.getClassLoader(), new Class[]{clazz}, cacheProxy);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return null;
}
其中，CacheProxy 实现了 InvocationHandler 接口，是创建代理类的调用处理器。
package com.safframework.rxcache.proxy;
import com.safframework.rxcache.RxCache;
import com.safframework.rxcache.proxy.annotation.*;
import java.lang.annotation.Annotation;
import java.lang.reflect.InvocationHandler;
import java.lang.reflect.Method;
/**
* Created by tony on 2018/10/30.
*/
public class CacheProxy implements InvocationHandler {
RxCache rxCache;
public CacheProxy(RxCache rxCache) {
this.rxCache = rxCache;
}
@Override
public Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] args) throws Throwable {
CacheMethod cacheMethod = method.getAnnotation(CacheMethod.class);
CacheKey cacheKey = method.getAnnotation(CacheKey.class);
CacheLifecycle cacheLifecycle = method.getAnnotation(CacheLifecycle.class);
Annotation[][] allParamsAnnotations = method.getParameterAnnotations();
Class cacheClazz = null;
Object cacheValue = null;
if (allParamsAnnotations != null) {
for (int i = 0; i < allParamsAnnotations.length; i++) {
Annotation[] paramAnnotations = allParamsAnnotations[i];
if (paramAnnotations != null) {
for (Annotation annotation : paramAnnotations) {
if (annotation instanceof CacheClass) {
cacheClazz = (Class) args[i];
}
if (annotation instanceof CacheValue) {
cacheValue = args[i];
}
}
}
}
}
if (cacheMethod!=null) {
MethodType methodType = cacheMethod.methodType();
long duration = -1;
if (cacheLifecycle != null) {
duration = cacheLifecycle.duration();
}
if (methodType == MethodType.GET) {
ObservableType observableType = cacheMethod.observableType();
if (observableType==ObservableType.NOUSE) {
return rxCache.get(cacheKey.value(),cacheClazz);
} else if (observableType == ObservableType.OBSERVABLE){
return rxCache.load2Observable(cacheKey.value(),cacheClazz);
} else if (observableType==ObservableType.FLOWABLE) {
return rxCache.load2Flowable(cacheKey.value(),cacheClazz);
} else if (observableType==ObservableType.SINGLE) {
return rxCache.load2Single(cacheKey.value(),cacheClazz);
} else if (observableType==ObservableType.MAYBE) {
return rxCache.load2Maybe(cacheKey.value(),cacheClazz);
}
} else if (methodType == MethodType.SAVE) {
rxCache.save(cacheKey.value(),cacheValue,duration);
} else if (methodType == MethodType.REMOVE) {
rxCache.remove(cacheKey.value());
}
}
return null;
}
}
CacheProxy 的 invoke() 方法先获取 Method 所使用的 Annotation，包括CacheMethod、CacheKey、CacheLifecycle。
其中，CacheMethod 是最核心的 Annotation，它取决于 rxCache 使用哪个方法。CacheMethod 支持的方法类型包括：获取、保存、删除缓存。当 CacheMethod 的 methodType 是 GET 类型，则可能会返回 RxJava 的各种 Observable 类型，或者还是返回所存储的对象类型。
CacheKey 是任何方法都需要使用的 Annotation。CacheLifecycle 只有保存缓存时才会使用。
二. 支持多种缓存替换算法
RxCache 包含了两级缓存： Memory 和 Persistence 。
Memory 的默认实现 FIFOMemoryImpl、LRUMemoryImpl、LFUMemoryImpl 分别使用 FIFO、LRU、LFU 算法来缓存数据。
2.1 FIFO
通过使用 LinkedList 存放缓存的 keys，ConcurrentHashMap 存放缓存的数据，就可以实现 FIFO。
2.2 LRU
LRU是Least Recently Used的缩写，即最近最少使用，常用于页面置换算法，是为虚拟页式存储管理服务的。
使用 ConcurrentHashMap 和 ConcurrentLinkedQueue 实现该算法。如果某个数据已经存放在缓存中，则从 queue 中删除并添加到 queue 的第一个位置。如果缓存已满，则从 queue 中删除最后面的数据。并把新的数据添加到缓存。
public class LRUCache<K,V> {
private Map<K,V> cache = null;
private AbstractQueue<K> queue = null;
private int size = 0;
public LRUCache() {
this(Constant.DEFAULT_CACHE_SIZE);
}
public LRUCache(int size) {
this.size = size;
cache = new ConcurrentHashMap<K,V>(size);
queue = new ConcurrentLinkedQueue<K>();
}
public boolean containsKey(K key) {
return cache.containsKey(key);
}
public V get(K key) {
//Recently accessed, hence move it to the tail
queue.remove(key);
queue.add(key);
return cache.get(key);
}
public V getSilent(K key) {
return cache.get(key);
}
public void put(K key, V value) {
//ConcurrentHashMap doesn't allow null key or values
if(key == null || value == null) throw new RxCacheException("key is null or value is null");
if(cache.containsKey(key)) {
queue.remove(key);
}
if(queue.size() >= size) {
K lruKey = queue.poll();
if(lruKey != null) {
cache.remove(lruKey);
}
}
queue.add(key);
cache.put(key,value);
}
/**
* 获取最近最少使用的值
* @return
*/
public V getLeastRecentlyUsed() {
K remove = queue.remove();
queue.add(remove);
return cache.get(remove);
}
public void remove(K key) {
cache.remove(key);
queue.remove(key);
}
public void clear() {
cache.clear();
queue.clear();
}
......
}
2.3 LFU
LFU是Least Frequently Used的缩写，即最近最不常用使用。
看上去跟 LRU 类似，其实它们并不相同。LRU 是淘汰最长时间未被使用的数据，而 LFU 是淘汰一定时期内被访问次数最少的数据。
LFU 会记录数据在一定时间内的使用次数。稍显复杂感兴趣的可以阅读 RxCache 中相关的源码。
三. 总结
RxCache 大体已经完成，初步可以使用。
RxCache github 地址：https://github.com/fengzhizi715/RxCache
Android 版本的 RxCache github 地址：https://github.com/fengzhizi715/RxCache4a
对于 Android ，除了支持常见的持久层框架之外，还支持 RxCache 转换成 LiveData。如果想要跟 Retrofit 结合，可以通过 RxCache 的 transform 策略。
对于Java 后端，RxCache 只是一个本地缓存，不适合存放大型的数据。但是其内置的 Memory 层包含了多种缓存替换算法，不用内置的 Memory 还可以使用 Guava Cache、Caffeine 。
