private Map<String,String> cache = new HashMap<String,String>();//这里只是一个普通的map,所以需要读写锁来保证原子性,而java并发库已经帮助我们做到了这一点
private ReadWriteLock rwl = new ReentrantReadWriteLock();
public Object getData(String key){
rwl.readLock().lock();
Object value = null;
try{
value = cache.get(key);
if(value == null){ //如果没读到,释放读锁,加写锁
rwl.readLock().unlock();
rwl.writeLock().lock();
try{
value = cache.get(key);
if(value==null){ // 防止重复写,只有value为空的时候才能写,
//比如有两个线程到了rwl.writeLock().lock();,第一个线程先拿到写锁,写完后,第二个线程就不应该去写了,所以这里对第二个线程要验证下
value = "aaaa";//实际失去queryDB();//这个地方可能需要很长时间,这里是把计算完后的结果传给cache,后面把这里改进了
cache.put(key, value);
}
}finally{
rwl.writeLock().unlock();
}
rwl.readLock().lock();
}
}finally{
rwl.readLock().unlock();
}
return value;
}
高性能的cache
interface Computable<A,V>{
V compute(A arg) throws InterruptedException;
}
class Memoizer<A,V> implements Computable<A,V>{
//A代表输入,Future<V>代表输出的结果
private final ConcurrentMap<A, Future<V>> cache=new ConcurrentHashMap<A, Future<V>>();
//使用Future的好处是,如果有某个线程已经开始在做这件事情,但是还没拿到结果,那么其他线程就不会去重复做这件事情了,只需要等待那个线程的结果即可
//private final ConcurrentMap<A, V> cache2=new ConcurrentHashMap<A, V>();
private final Computable<A,V> c;
public Memoizer(Computable<A,V> c){
this.c=c;
}
@Override
public V compute(final A arg) throws InterruptedException {
while(true){
Future<V> f= cache.get(arg); //判断计算是否已经开始 ,区别于cache2,他判断的是一个结果是否已经完成
if(f == null){//如果计算还未开始
//定制一个任务
Callable<V> eval = new Callable<V>() {
@Override
public V call() throws Exception {
// TODO Auto-generated method stub
return c.compute(arg);
}
};
FutureTask<V> ft = new FutureTask<V>(eval);//FutureTask就是一线程,可以run Callable的线程
//注册到map中
f= cache.putIfAbsent(arg, ft);
if(f==null){//再次判断,防止两个线程重复做同样的事情
f=ft;
ft.run();
}
}
try{
return f.get();//其他线程在计算结果,所以此线程本事就不需要去拿结果了,只需要等待其他线程返回结果即可
}catch (CancellationException e) {
cache.remove(arg,f);
}catch(Exception e){
}
}
}
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