之前做了一个新的需求,需要从每一次search请求返回中获取相关的数据,然后把这些获取到的数据做异步处理,写入缓存并同步到数据库中。如何做异步在这就想到了用队列的方式来实现,一开始是用的BlockingQueue,一遍从队尾push,另一边从队首取数据。 但是在这个地方用BlockingQueue的时候就会有点问题,首先是如果不给这个队列设置大小的话,时间长了很可能会吧内存给搞瘫了,但是如果给BlockingQueue设置了大小的话(ps:当时设置的是2000),我们的主流程是search,其他的业务功能的开发不能够影响到search的运行(PS:每个平台对search返回的时间都有限制的),当队列满了之后,再多来的任务就会被挂起,一直等到队列中有空余位置才会被执行。这样的话我们整个的流程就会Down掉。 所以就自己封装了一个Queue,当队列满了之后,多余的数据就会被扔掉,当然不是所有的业务场景都适合使用。仅供参考借鉴。
下面是具体的代码:
package com.flight.inter.otaadapter.manage; import java.util.LinkedList; import java.util.concurrent.locks.Lock; import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock; /** * Created by ling.zhang on 16/4/26. */ public class LocalCacheQueue<T> { private Lock lock=new ReentrantLock(); private int maxSize; private int currentSize; private int size; private LinkedList<T> requestQueue; public LocalCacheQueue(int size){ this.size=size; this.maxSize=2*size; currentSize=0; requestQueue=new LinkedList<>(); } public T pop(){ try{ lock.lock(); T getOne=requestQueue.pop(); if(getOne!=null){ currentSize--; } return getOne; }catch (Exception e){ return null; }finally { lock.unlock(); } } public void push(T one){ try{ lock.lock(); if(currentSize>size) ltrim(); requestQueue.push(one); currentSize++; }catch (Exception e){ }finally { lock.unlock(); } } private void ltrim(){ int needClearSize=currentSize-size; for(int i=0;i<needClearSize;i++){ try { T getOne = requestQueue.removeLast(); currentSize--; }catch (Exception e){ } } } }
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