缓存是现代应用服务器中非常常用的组件。除了第三方缓存以外，我们通常也需要在java中构建内部使用的缓存。那么怎么才能构建一个高效的缓存呢？ 本文将会一步步的进行揭秘。
使用HashMap
缓存通常的用法就是构建一个内存中使用的Map，在做一个长时间的操作比如计算之前，先在Map中查询一下计算的结果是否存在，如果不存在的话再执行计算操作。
我们定义了一个代表计算的接口：
public interface Calculator<A, V> {
V calculate(A arg) throws InterruptedException;
}
该接口定义了一个calculate方法，接收一个参数，并且返回计算的结果。
我们要定义的缓存就是这个Calculator具体实现的一个封装。
我们看下用HashMap怎么实现：
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封装了Calculator，在调用calculate方法中，实际上调用了封装的Calculator的calculate方法。
因为HashMap不是线程安全的，所以这里我们使用了synchronized关键字，从而保证一次只有一个线程能够访问calculate方法。
虽然这样的设计能够保证程序的正确执行，但是每次只允许一个线程执行calculate操作，其他调用calculate方法的线程将会被阻塞，在多线程的执行环境中这会严重影响速度。从而导致使用缓存可能比不使用缓存需要的时间更长。
使用ConcurrentHashMap
因为HashMap不是线程安全的，那么我们可以尝试使用线程安全的ConcurrentHashMap来替代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;
}
}
上面的例子中虽然解决了之前的线程等待的问题，但是当有两个线程同时在进行同一个计算的时候，仍然不能保证缓存重用，这时候两个线程都会分别调用计算方法，从而导致重复计算。
我们希望的是如果一个线程正在做计算，其他的线程只需要等待这个线程的执行结果即可。很自然的，我们想到了之前讲到的FutureTask。FutureTask表示一个计算过程，我们可以通过调用FutureTask的get方法来获取执行的结果，如果该执行正在进行中，则会等待。
下面我们使用FutureTask来进行改写。
FutureTask
@Slf4j
public 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>() {
@Override
public 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，我们用FutureTask来封装计算，并且将FutureTask作为Map的value。
上面的例子已经体现了很好的并发性能。但是因为if语句是非原子性的，所以对这一种先检查后执行的操作，仍然可能存在同一时间调用的情况。
这个时候，我们可以借助于ConcurrentHashMap的原子性操作putIfAbsent来重写上面的类：
@Slf4j
public 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;
}
}
}
}
上面使用了一个while循环，来判断从cache中获取的值是否存在，如果不存在则调用计算方法。
上面我们还要考虑一个缓存污染的问题，因为我们修改了缓存的结果，如果在计算的时候，计算被取消或者失败，我们需要从缓存中将FutureTask移除。
本文的例子可以参考https://github.com/ddean2009/learn-java-concurrency/tree/master/MemoizedCalculate
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