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一个cache的改造过程

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在分布式的程序中,cache的合理使用可以带来性能上的极大提升,尤其是在资源创建需要昂贵的开销时。cache的设计最重要的是要保证线程安全和高效性。下面以代码为例,介绍了三种cache的写法。

1. 粗放的加锁

以下是代码片段:
public class Cache1 {
    private HashMap<String, ServerGroup> route2SG = null;

    public Cache1() {
        route2SG = new HashMap<String, ServerGroup>();
    }

    public synchronized ServerGroup get(String routeKey) throws IOException {
        ServerGroup sg = null;
        sg = route2SG.get(routeKey);
        if (sg == null) {
            sg = getServerGroup(routeKey);
            route2SG.put(routeKey, sg);
        }
        return sg;
    }

    public synchronized void remove(String routeKey) {
        route2SG.remove(routeKey);
    }

    private ServerGroup getServerGroup(String routeKey) throws IOException {
        ServerGroup sg = null;
        /**
         * Construct ServerGroup here
         */
        return sg;
    }
}

2. 读写锁

以下是代码片段:
public class Cache2 {
    private ConcurrentHashMap<String, ServerGroup> route2SG = null;
    private final ReadWriteLock lock = new ReentrantReadWriteLock();

    public Cache2() {
        route2SG = new ConcurrentHashMap<String, ServerGroup>();
    }

    public ServerGroup get(String routeKey) throws IOException {
        ServerGroup sg = null;
        try {
            lock.readLock().lock();
            sg = route2SG.get(routeKey);
            if (sg == null) {
                lock.readLock().unlock();
                lock.writeLock().lock();
                sg = route2SG.get(routeKey);
                if (sg == null) {
                    sg = getServerGroup(routeKey);
                    route2SG.put(routeKey, sg);
                }
                lock.readLock().lock();
                lock.writeLock().unlock();
            }
        } catch (IOException e) {
            lock.writeLock().unlock();
            throw (e);
        }
        lock.readLock().unlock();
        return sg;
    }

    public void remove(String routeKey) {
        try {
            lock.writeLock().lock();
            route2SG.remove(routeKey);
        } finally {
            lock.writeLock().unlock();
        }
    }

    private ServerGroup getServerGroup(String routeKey) throws IOException {
        ServerGroup sg = null;
        /**
         * Construct ServerGroup here
         */
        return sg;
    }
}

3. 无锁

以下是代码片段:
public class Cache3 {
    private ConcurrentHashMap<String, FutureTask<ServerGroup>> route2SGFT = null;

    public Cache3() {
        route2SGFT = new ConcurrentHashMap<String, FutureTask<ServerGroup>>();
    }

    public ServerGroup get(String routeKey) throws IOException, InterruptedException, ExecutionException {
        FutureTask<ServerGroup> ft = route2SGFT.get(routeKey);
        if (ft != null) {
            return ft.get();
        }
        FutureTask<ServerGroup> sft = new FutureTask<ServerGroup>(new ConstructSGTask(routeKey));
        FutureTask<ServerGroup> old = route2SGFT.putIfAbsent(routeKey, sft);
        if (old == null) {
            sft.run();
        }
        return sft.get();
    }

    public void remove(String routeKey) {
        route2SGFT.remove(routeKey);
    }

    class ConstructSGTask implements Callable<ServerGroup> {
        private final String key;

        public ConstructSGTask(String key) {
            super();
            this.key = key;
        }

        @Override
        public ServerGroup call() throws Exception {
            return getServerGroup(key);
        }

    }

    private ServerGroup getServerGroup(String routeKey) throws IOException {
        ServerGroup sg = null;
        /**
         * Construct ServerGroup here
         */
        return sg;
    }

}

总结,

从三份代码中可以看出,锁的粒度从粗放到无,这个就极大的提高了cache的并发性。

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  2. 分布式缓存系统 Memcached 入门    (阅读:14700)
  3. WEB系统需要关注的一些点    (阅读:14064)
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  8. Buffer和cache的区别是什么?    (阅读:6823)
  9. php缓存与加速分析与汇总    (阅读:6248)
  10. Web应用的缓存设计模式    (阅读:5853)
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