緩存是現(xiàn)代應(yīng)用服務(wù)器中非常常用的組件。除了第三方緩存以外，我們通常也需要在java中構(gòu)建內(nèi)部使用的緩存。那么怎么才能構(gòu)建一個高效的緩存呢？ 本文將會一步步的進行揭秘。

使用HashMap

緩存通常的用法就是構(gòu)建一個內(nèi)存中使用的Map，在做一個長時間的操作比如計算之前，先在Map中查詢一下計算的結(jié)果是否存在，如果不存在的話再執(zhí)行計算操作。

我們定義了一個代表計算的接口：

public interface Calculator<A, V> { V calculate(A arg) throws InterruptedException;}

該接口定義了一個calculate方法，接收一個參數(shù)，并且返回計算的結(jié)果。

我們要定義的緩存就是這個Calculator具體實現(xiàn)的一個封裝。

我們看下用HashMap怎么實現(xiàn)：

public class MemoizedCalculator1<A, V> implements Calculator<A, V> { private final Map<A, V> cache= new HashMap<A, V>(); private final Calculator<A, V> calculator; public MemoizedCalculator1(Calculator<A, V> calculator){ this.calculator=calculator; } @Override public synchronized V calculate(A arg) throws InterruptedException { V result= cache.get(arg); if( result ==null ){ result= calculator.calculate(arg); cache.put(arg, result); } return result; }}

MemoizedCalculator1封裝了Calculator，在調(diào)用calculate方法中，實際上調(diào)用了封裝的Calculator的calculate方法。

因為HashMap不是線程安全的，所以這里我們使用了synchronized關(guān)鍵字，從而保證一次只有一個線程能夠訪問calculate方法。

雖然這樣的設(shè)計能夠保證程序的正確執(zhí)行，但是每次只允許一個線程執(zhí)行calculate操作，其他調(diào)用calculate方法的線程將會被阻塞，在多線程的執(zhí)行環(huán)境中這會嚴重影響速度。從而導(dǎo)致使用緩存可能比不使用緩存需要的時間更長。

使用ConcurrentHashMap

因為HashMap不是線程安全的，那么我們可以嘗試使用線程安全的ConcurrentHashMap來替代HashMap。如下所示：

public class MemoizedCalculator2<A, V> implements Calculator<A, V> { private final Map<A, V> cache= new ConcurrentHashMap<>(); private final Calculator<A, V> calculator; public MemoizedCalculator2(Calculator<A, V> calculator){ this.calculator=calculator; } @Override public V calculate(A arg) throws InterruptedException { V result= cache.get(arg); if( result ==null ){ result= calculator.calculate(arg); cache.put(arg, result); } return result; }}

上面的例子中雖然解決了之前的線程等待的問題，但是當(dāng)有兩個線程同時在進行同一個計算的時候，仍然不能保證緩存重用，這時候兩個線程都會分別調(diào)用計算方法，從而導(dǎo)致重復(fù)計算。

我們希望的是如果一個線程正在做計算，其他的線程只需要等待這個線程的執(zhí)行結(jié)果即可。很自然的，我們想到了之前講到的FutureTask。FutureTask表示一個計算過程，我們可以通過調(diào)用FutureTask的get方法來獲取執(zhí)行的結(jié)果，如果該執(zhí)行正在進行中，則會等待。

下面我們使用FutureTask來進行改寫。

FutureTask

@Slf4jpublic class MemoizedCalculator3<A, V> implements Calculator<A, V> { private final Map<A, Future<V>> cache= new ConcurrentHashMap<>(); private final Calculator<A, V> calculator; public MemoizedCalculator3(Calculator<A, V> calculator){ this.calculator=calculator; } @Override public V calculate(A arg) throws InterruptedException { Future<V> future= cache.get(arg); V result=null; if( future ==null ){ Callable<V> callable= new Callable<V>() {@Overridepublic V call() throws Exception { return calculator.calculate(arg);} }; FutureTask<V> futureTask= new FutureTask<>(callable); future= futureTask; cache.put(arg, futureTask); futureTask.run(); } try { result= future.get(); } catch (ExecutionException e) { log.error(e.getMessage(),e); } return result; }}

上面的例子，我們用FutureTask來封裝計算，并且將FutureTask作為Map的value。

上面的例子已經(jīng)體現(xiàn)了很好的并發(fā)性能。但是因為if語句是非原子性的，所以對這一種先檢查后執(zhí)行的操作，仍然可能存在同一時間調(diào)用的情況。

這個時候，我們可以借助于ConcurrentHashMap的原子性操作putIfAbsent來重寫上面的類：

@Slf4jpublic class MemoizedCalculator4<A, V> implements Calculator<A, V> { private final Map<A, Future<V>> cache= new ConcurrentHashMap<>(); private final Calculator<A, V> calculator; public MemoizedCalculator4(Calculator<A, V> calculator){ this.calculator=calculator; } @Override public V calculate(A arg) throws InterruptedException { while (true) { Future<V> future = cache.get(arg); V result = null; if (future == null) {Callable<V> callable = new Callable<V>() { @Override public V call() throws Exception { return calculator.calculate(arg); }};FutureTask<V> futureTask = new FutureTask<>(callable);future = cache.putIfAbsent(arg, futureTask);if (future == null) { future = futureTask; futureTask.run();}try { result = future.get();} catch (CancellationException e) { log.error(e.getMessage(), e); cache.remove(arg, future);} catch (ExecutionException e) { log.error(e.getMessage(), e);}return result; } } }}

上面使用了一個while循環(huán)，來判斷從cache中獲取的值是否存在，如果不存在則調(diào)用計算方法。

上面我們還要考慮一個緩存污染的問題，因為我們修改了緩存的結(jié)果，如果在計算的時候，計算被取消或者失敗，我們需要從緩存中將FutureTask移除。

本文的例子可以參考https://github.com/ddean2009/learn-java-concurrency/tree/master/MemoizedCalculate

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