Stratégies de mise en cache

Optimiser son code en Java

Pavlos Kosmetatos

Lead Engineer @Wealthyhood

Qu'est-ce que la mise en cache ?

La mise en cache, c'est comme garder les ingrédients utilisés souvent sur le plan de travail plutôt que dans le placard : accès plus rapide, mais espace limité

On met couramment en cache :

Résultats de requêtes de base de données
Réponses d'API
Calculs coûteux
Autres opérations gourmandes en ressources

Mise en cache en mémoire en Java

// In-memory cache using HashMap
public class SimpleCache<K, V> {
    private final Map<K, V> cache = new HashMap<>();

    public V get(K key) {
        return cache.get(key);
    }

    public void put(K key, V value) {
        cache.put(key, value);
    }
}

Politiques d'éviction du cache

LRU (Least Recently Used)
LFU (Least Frequently Used)
FIFO (First In, First Out)
Expiration basée sur le temps
Et plus encore !

Redis pour le cache distribué

Qu'est-ce que Redis :

Stockage/mémoire cache en mémoire
Excellente solution de cache distribué
Prend en charge de nombreuses structures de données
De nombreuses bibliothèques clientes Java – par exemple Jedis

Capture d'écran du 14/05/2025 à 18:59:29.png

Utiliser Redis avec Jedis

import redis.clients.jedis.Jedis;

// Using Jedis client
Jedis jedis = new Jedis("localhost");
jedis.set("key", "value");
String value = jedis.get("key");

Fonctionnalités supplémentaires :

Expiration automatique des éléments en cache
Prise en charge du cluster

Implémenter un cache temporel avec Redis

public class RedisTimedCache {
    private final Jedis jedis;

    public RedisTimedCache(String host, int port) {
        this.jedis = new Jedis(host, port);
    }

    public String get(String key) {
        return jedis.get(key);
    }

    public void put(String key, String value, int timeToLiveSeconds) {
        // Sets both the value and expiration time in seconds
        jedis.setex(key, timeToLiveSeconds, value);
    }
}

Résumé

La mise en cache conserve des résultats calculés pour éviter de recalculer
Efficace pour les opérations coûteuses et les données fréquemment consultées
Appliquez des politiques d'éviction adaptées pour gérer la mémoire
Envisagez un cache distribué pour les applis multi‑serveurs (p. ex. Redis avec Jedis)

Passons à la pratique !

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