如何在 Java 函数中有效利用缓存机制提升性能？

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利用 Java 中的缓存优化性能：引入 Guava Cache 依赖项。使用 CacheBuilder 构建缓存，指定大小和过期时间。通过 put 方法将数据放入缓存。通过 get 方法从缓存获取数据。实战案例：通过缓存费氏数列计算，优化性能。

利用 Java 函数中的缓存机制优化性能

在 Java 应用中，当重复执行昂贵的操作时，缓存机制是一项优化性能的强大工具。通过缓存操作结果，我们可以显著减少执行时间和资源消耗。

引入 Guava Cache 库

Google Guava 库提供了一个功能丰富的缓存实现，称为 CacheBuilder。要使用它，需要先引入依赖项：

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

构建缓存

要构建一个缓存，请使用 CacheBuilder：

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

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

将数据放入缓存

要将数据放入缓存，请使用 put 方法：

cache.put(key, value);

从缓存中获取数据

要从缓存中获取数据，请使用 get 方法：

Value value = cache.get(key);

如果缓存中不存在该键，get 方法将返回 null。

实战案例

考虑一个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);
}

该函数会随着 n 的增大而大大减慢速度，因为重复计算相同的费氏数。通过使用缓存，我们可以显着优化性能：

public static long fibonacci(int n) {
    // 创建一个缓存，最多缓存 100 个条目并设置 1 小时的过期时间
    Cache<Integer, Long> cache = CacheBuilder.newBuilder()
        .maximumSize(100)
        .expireAfterWrite(1, TimeUnit.HOURS)
        .build();

    // 尝试从缓存中获取费氏数
    Long value = cache.getIfPresent(n);

    // 如果缓存中不存在，则计算并放入缓存
    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，此优化后的函数将显著加快计算速度。

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