高效缓存设计的哲学

文章目录

• • 引言
  • 基于缓存存储运算结果
  • 锁分段散列减小锁粒度
  • 异步化提升处理效率
  • 原子化避免重复运算
  • 小结
  • 参考

引言

基于缓存存储运算结果

利用缓存避免非必要的计算，提升结果获取速度，但还是存在问题，每个线程都需要等待锁才能看结果和运算：

 public final Map<Integer, Integer> cache = new HashMap<>();


    public synchronized int compute(int arg) {

        if (cache.containsKey(arg)) {//若存在直接返回结果
            return cache.get(arg);
        } else {//若不存在则计算并返回
            int result = doCompute(arg);
            cache.put(arg, result);
            return result;
        }
    }

    private int doCompute(int key) {
        ThreadUtil.sleep(500);
        return key << 1;
    }

锁分段散列减小锁粒度

利用分段锁分散压力，但是运算耗时可能导致重复计算和put操作：

public final Map<Integer, Integer> cache = new ConcurrentHashMap<>();


    public int compute(int arg) {
        Integer res = cache.get(arg);
        if (res == null) {
            int result = doCpmpute(arg);
            cache.put(arg, result);
        }
        return res;
    }

    private int doCpmpute(int arg) {
        ThreadUtil.sleep(3000);
        return arg << 1;
    }

异步化提升处理效率

使用future避免计算的阻塞,当然因为判空和创建任务非原子操作，很可能还是出现重复计算的情况：

public final Map<Integer, FutureTask<Integer>> cache = new ConcurrentHashMap<>();


    public int compute(int key) throws ExecutionException, InterruptedException {
        FutureTask<Integer> f = cache.get(key);
        if (f == null) {
            FutureTask<Integer> futureTask = new FutureTask<>(() -> doCompute(key));
            //缓存保证下一个线程看到时直接取出使用
            cache.put(key, futureTask);
            futureTask.run();
            f=futureTask ;
        }
        return f.get();
    }

    private int doCompute(int arg) {
        ThreadUtil.sleep(3000);
        return arg << 1;
    }

原子化避免重复运算

原子操作避免重复计算，并发运算一个数字时都采用同一个任务的结果

public int compute(int key) throws ExecutionException, InterruptedException {
        FutureTask<Integer> f = cache.get(key);
        if (f == null) {
            FutureTask<Integer> futureTask = new FutureTask<>(() -> doCompute(key));
            //原子操作添加，若返回空说明第一次添加，则让这个任务启动，其他线程直接基于缓存中的任务获取结果
            f = cache.putIfAbsent(key, futureTask);
            if (f == null) {
                f = futureTask;
                f.run();
            }
            futureTask.run();
            f = futureTask;
        }
        return f.get();
    }

小结

参考