Guava Cache 中LocalCache的分段锁实现

以下是 Guava Cache 中 LocalCache 分段锁实现的核心流程图 ，使用 Mermaid 语法绘制。该流程图展示了 Segment 的初始化 、缓存操作（获取和写入） 以及 并发控制机制。
获取 写入 是 否 是 否 开始 初始化 Segment 计算段索引 操作类型 获取缓存条目 写入缓存条目 加锁 查找缓存条目 条目是否存在? 返回条目值 返回 null 解锁 加锁 条目是否存在? 更新条目值 插入新条目 解锁 结束

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流程图说明

1. 初始化 Segment

• 在 LocalCache 初始化时，创建多个 Segment，每个 Segment 管理一部分缓存数据。

2. 计算段索引

• 在操作缓存时，通过哈希函数计算键的段索引。
• 公式：segmentIndex = hash(key) & (segments.length - 1)。

3. 操作类型

• 判断当前操作是 获取缓存条目 还是 写入缓存条目。

4. 获取缓存条目

• 加锁：对目标段加锁。
• 查找缓存条目：在哈希表中查找条目。
• 如果条目存在，则返回其值；否则返回 null。
• 解锁：释放锁。

5. 写入缓存条目

• 加锁：对目标段加锁。
• 判断条目是否存在：
  • 如果条目存在，则更新其值。
  • 如果条目不存在，则插入新条目。
• 解锁：释放锁。

6. 结束

• 操作完成，流程结束。

以下是核心代码实现逻辑

LocalCache 是 Guava Cache 的核心实现类，其 分段锁（Segment-based Locking） 机制是实现高并发访问的关键。以下是 LocalCache 分段锁实现的核心代码说明，包括 Segment 类的设计 、锁的实现 和 并发控制机制。

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一、LocalCache 的分段锁设计

1. Segment 类的定义

• Segment 是 LocalCache 的内部类，继承自 ReentrantLock。
• 每个 Segment 负责管理一部分缓存数据，并包含一个独立的锁。

2. Segment 的核心字段

• table：哈希表，存储缓存条目（ReferenceEntry<K, V>）。
• count：当前段中的条目数量。
• modCount：修改次数，用于检测并发修改。
• threshold：哈希表的扩容阈值。
• maxSegmentWeight：当前段的最大权重（用于基于权重的淘汰策略）。

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二、Segment 类核心代码说明

以下是 Segment 类的核心代码片段及其说明：

1. Segment 类的初始化

final class Segment<K, V> extends ReentrantLock {
    // 哈希表，存储缓存条目
    volatile AtomicReferenceArray<ReferenceEntry<K, V>> table;
    // 当前段中的条目数量
    int count;
    // 修改次数，用于检测并发修改
    int modCount;
    // 哈希表的扩容阈值
    int threshold;
    // 当前段的最大权重
    long maxSegmentWeight;

    Segment(LocalCache<K, V> map, int initialCapacity, long maxSegmentWeight) {
        this.map = map;
        this.maxSegmentWeight = maxSegmentWeight;
        // 初始化哈希表
        initTable(newEntryArray(initialCapacity));
    }

    // 初始化哈希表
    AtomicReferenceArray<ReferenceEntry<K, V>> newEntryArray(int size) {
        return new AtomicReferenceArray<>(size);
    }

    void initTable(AtomicReferenceArray<ReferenceEntry<K, V>> newTable) {
        this.threshold = newTable.length() * 3 / 4; // 设置扩容阈值
        this.table = newTable;
    }
}

说明：

• table 是一个 AtomicReferenceArray，用于存储缓存条目。
• initTable 方法初始化哈希表，并设置扩容阈值。

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2. 获取缓存条目

V get(Object key, int hash) {
    lock(); // 加锁
    try {
        // 查找缓存条目
        ReferenceEntry<K, V> entry = getEntry(key, hash);
        if (entry != null) {
            return entry.getValue();
        }
        return null;
    } finally {
        unlock(); // 解锁
    }
}

// 查找缓存条目
ReferenceEntry<K, V> getEntry(Object key, int hash) {
    AtomicReferenceArray<ReferenceEntry<K, V>> table = this.table;
    int index = hash & (table.length() - 1); // 计算哈希索引
    ReferenceEntry<K, V> first = table.get(index);
    for (ReferenceEntry<K, V> e = first; e != null; e = e.getNext()) {
        if (e.getHash() == hash && map.keyEquivalence.equivalent(key, e.getKey())) {
            return e;
        }
    }
    return null;
}

说明：

• 在获取缓存条目时，先对当前段加锁。
• getEntry 方法通过哈希索引查找缓存条目。
• 如果找到条目，则返回其值；否则返回 null。
• 最后释放锁。

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3. 写入缓存条目

V put(K key, int hash, V value) {
    lock(); // 加锁
    try {
        // 插入或更新缓存条目
        ReferenceEntry<K, V> entry = getEntry(key, hash);
        if (entry != null) {
            V oldValue = entry.getValue();
            entry.setValue(value);
            return oldValue;
        } else {
            insert(key, hash, value);
            return null;
        }
    } finally {
        unlock(); // 解锁
    }
}

// 插入缓存条目
void insert(K key, int hash, V value) {
    AtomicReferenceArray<ReferenceEntry<K, V>> table = this.table;
    int index = hash & (table.length() - 1); // 计算哈希索引
    ReferenceEntry<K, V> first = table.get(index);
    ReferenceEntry<K, V> newEntry = map.entryFactory.newEntry(key, hash, first);
    table.set(index, newEntry);
    newEntry.setValue(value);
    count++;
    modCount++;
}

说明：

• 在写入缓存条目时，先对当前段加锁。
• 如果条目已存在，则更新其值。
• 如果条目不存在，则插入新条目。
• 最后释放锁。

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4. 扩容机制

void expand() {
    AtomicReferenceArray<ReferenceEntry<K, V>> oldTable = this.table;
    int oldCapacity = oldTable.length();
    if (oldCapacity >= MAXIMUM_CAPACITY) {
        return;
    }
    int newCapacity = oldCapacity << 1; // 容量加倍
    AtomicReferenceArray<ReferenceEntry<K, V>> newTable = newEntryArray(newCapacity);
    threshold = newCapacity * 3 / 4; // 更新扩容阈值
    transfer(oldTable, newTable); // 迁移数据
    table = newTable;
}

// 迁移数据
void transfer(AtomicReferenceArray<ReferenceEntry<K, V>> oldTable, AtomicReferenceArray<ReferenceEntry<K, V>> newTable) {
    for (int i = 0; i < oldTable.length(); i++) {
        ReferenceEntry<K, V> entry = oldTable.get(i);
        if (entry != null) {
            int newIndex = entry.getHash() & (newTable.length() - 1); // 计算新索引
            newTable.set(newIndex, entry);
        }
    }
}

说明：

• 当哈希表的条目数量超过扩容阈值时，触发扩容。
• 新哈希表的容量为旧哈希表的两倍。
• 将旧哈希表中的数据迁移到新哈希表。

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三、分段锁的并发控制

1. 锁的粒度

• 每个 Segment 独立加锁，锁的粒度是段级别。
• 不同段的操作可以并行执行，而同一段的操作需要串行执行。

2. 锁的使用

• 在操作缓存时，先对目标段加锁，操作完成后释放锁。
• 使用 ReentrantLock 的 lock() 和 unlock() 方法实现加锁和解锁。

3. 并发性能

• 分段锁减少了锁竞争，提高了缓存的并发性能。
• 在高并发场景下，不同段的操作可以并行执行。

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四、总结

LocalCache 的分段锁实现是其高并发性能的核心。通过将缓存数据划分为多个段，每个段独立加锁，减少了锁竞争并提高了并发性能。以下是分段锁的核心特点：

1. 减少锁竞争：不同段的操作可以并行执行。
2. 提高并发性能：在多线程环境下，分段锁能够显著提升缓存的吞吐量。
3. 灵活性：段的数量可以根据并发级别动态调整。

如果需要更深入的源码分析或性能优化，可以参考 Guava 的官方文档和源码。