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lz实现的OptimisticExclusiveLock有点问 ...
java park/unpark 【java并发】基于JUC CAS原理,自己实现简单独占锁
仔细研究了刚发布1.0版本的Google Collections,被其中的MapMaker震惊,这不就是我梦寐以求的Concurrent Map神器吗?如果Google Collection在5年前就发布该有多好?!废话少讲,邀请大家一起来观赏一下什么是MapMaker。
Hashtable太老土啦,线程安全我都用ConcurrentHashMap。什么?现在流行MapMaker?
JDK 1.5引入的ConcurrentHashMap由于其精巧的设计,更高的并发性能,捕获了大家的心,在并发场景中出场率极高,但随着深入的使用,很快的就发现了其中的不足。例如在以Map作为Cache的典型场景中,我们都需要有元素过期的处理,WeakHashMap是这方面的高手,但其在并发方面有点菜(非线程安全),当我们想让这两位大将同时上场的时候,就只能抓耳搔腮了。
Google Collections中的MapMaker融合了Weak Reference,线程安全,高并发性能,异步超时清理,自定义构建元素等强大功能于一身。(注)
常阅读优秀源代码的童鞋都知道,一般叫Maker的对象都是Builder模式,而这个MapMaker就是来"Build"Map的,下面的代码展示了如何构建一个高并发性能,线程安全的WeakHashMap.
Java代码
public void testWeakKeys() throws Exception {
ConcurrentMap<Key, Value> map = new MapMaker()
.weakKeys() // 指定Map保存的Key为WeakReference机制
.makeMap();
Key key = new Key();
map.put(key, new Value()); // 加入元素
key = null; // key变成了WeakReference
System.gc();// 触发垃圾回收
TimeUnit.SECONDS.sleep(1L);
assertTrue(map.isEmpty()); // map空了,因为WeakReference被回收
}
是不是够简单?他不仅支持WeakKeys,还支持WeakValues。
Java代码
public void testWeakValues() throws Exception {
ConcurrentMap<Key, Value> map = new MapMaker()
.weakValues() // 指定Map保存的Value为WeakReference机制
.makeMap();
Key key = new Key();
Value value = new Value();
map.put(key, value); // 加入元素
key = null; // Key成了WeakReference
System.gc();// 触发垃圾回收
TimeUnit.SECONDS.sleep(1L);
assertFalse(map.isEmpty()); // map里的东西还在,因为Value还是StrongReference
value = null; // 这次value也变成了WeakReference
System.gc(); // 触发垃圾回收
TimeUnit.SECONDS.sleep(1L);
assertTrue(map.isEmpty()); // map真空了,因为Value是WeakReference被回收
}
还可以选用SoftKeys,和SoftValues,随意组合,比只能WeakKey的WeakHashMap扩展性强太多了。
再来看看On-demand value computation,自定义构建元素。想象下面的场景,你要为一个查询学生信息的DAO增加结果缓存,并且结果超过60秒过期,我们可以用装饰模式结合MapMaker简单的实现。
Java代码
interface StudentDao {
Information query(String name);
}
class StudentDaoImpl implements StudentDao {
// 真正去查数据库的实现类 代码省略
}
// 装饰器
class CachedStudentDao implements StudentDao {
private final StudentDao studentDao;
private final ConcurrentMap<String, Information> cache;
public CachedStudentDao(final StudentDao studentDao) {
Preconditions.checkNotNull(studentDao, "studentDao");
this.studentDao = studentDao;
this.cache = new MapMaker() // 构建一个 computingMap
.expiration(60, TimeUnit.SECONDS) // 元素60秒过期
.makeComputingMap(new Function<String, Information>(){
@Override
public Information apply(String name) {
return studentDao.query(name);
}
});
// 传入匿名Function自定义缓存的初始化。如果缓存中没有name对应的数据,则调用真正的dao去数据库查找数据,同时缓存结果。
}
@Override
public Information query(String name) {
return cache.get(name); // 从computing cache中取结果
}
}
public void test() {
StudentDao cachedStudentDao = new CachedStudentDao(studentDaoImpl);
// 装饰了studenDaoImpl的cachedStudentDao具备了缓存结果的能力。
}
线程安全,高并发性能,元素过期都实现了,并且代码很简洁。多亏了MapMaker,脏活、累活,就交给它啦。不过要注意的是,要遵循ConcurrentHashMap的规范,其不允许有Null的Key和Value。如果查询出来的结果可能为Null的,可用简单的包装类包装一下,这里不给出代码了。
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JDK 1.5引入的ConcurrentHashMap由于其精巧的设计,更高的并发性能,捕获了大家的心,在并发场景中出场率极高,但随着深入的使用,很快的就发现了其中的不足。例如在以Map作为Cache的典型场景中,我们都需要有元素过期的处理,WeakHashMap是这方面的高手,但其在并发方面有点菜(非线程安全),当我们想让这两位大将同时上场的时候,就只能抓耳搔腮了。
Google Collections中的MapMaker融合了Weak Reference,线程安全,高并发性能,异步超时清理,自定义构建元素等强大功能于一身。(注)
常阅读优秀源代码的童鞋都知道,一般叫Maker的对象都是Builder模式,而这个MapMaker就是来"Build"Map的,下面的代码展示了如何构建一个高并发性能,线程安全的WeakHashMap.
Java代码
public void testWeakKeys() throws Exception {
ConcurrentMap<Key, Value> map = new MapMaker()
.weakKeys() // 指定Map保存的Key为WeakReference机制
.makeMap();
Key key = new Key();
map.put(key, new Value()); // 加入元素
key = null; // key变成了WeakReference
System.gc();// 触发垃圾回收
TimeUnit.SECONDS.sleep(1L);
assertTrue(map.isEmpty()); // map空了,因为WeakReference被回收
}
是不是够简单?他不仅支持WeakKeys,还支持WeakValues。
Java代码
public void testWeakValues() throws Exception {
ConcurrentMap<Key, Value> map = new MapMaker()
.weakValues() // 指定Map保存的Value为WeakReference机制
.makeMap();
Key key = new Key();
Value value = new Value();
map.put(key, value); // 加入元素
key = null; // Key成了WeakReference
System.gc();// 触发垃圾回收
TimeUnit.SECONDS.sleep(1L);
assertFalse(map.isEmpty()); // map里的东西还在,因为Value还是StrongReference
value = null; // 这次value也变成了WeakReference
System.gc(); // 触发垃圾回收
TimeUnit.SECONDS.sleep(1L);
assertTrue(map.isEmpty()); // map真空了,因为Value是WeakReference被回收
}
还可以选用SoftKeys,和SoftValues,随意组合,比只能WeakKey的WeakHashMap扩展性强太多了。
再来看看On-demand value computation,自定义构建元素。想象下面的场景,你要为一个查询学生信息的DAO增加结果缓存,并且结果超过60秒过期,我们可以用装饰模式结合MapMaker简单的实现。
Java代码
interface StudentDao {
Information query(String name);
}
class StudentDaoImpl implements StudentDao {
// 真正去查数据库的实现类 代码省略
}
// 装饰器
class CachedStudentDao implements StudentDao {
private final StudentDao studentDao;
private final ConcurrentMap<String, Information> cache;
public CachedStudentDao(final StudentDao studentDao) {
Preconditions.checkNotNull(studentDao, "studentDao");
this.studentDao = studentDao;
this.cache = new MapMaker() // 构建一个 computingMap
.expiration(60, TimeUnit.SECONDS) // 元素60秒过期
.makeComputingMap(new Function<String, Information>(){
@Override
public Information apply(String name) {
return studentDao.query(name);
}
});
// 传入匿名Function自定义缓存的初始化。如果缓存中没有name对应的数据,则调用真正的dao去数据库查找数据,同时缓存结果。
}
@Override
public Information query(String name) {
return cache.get(name); // 从computing cache中取结果
}
}
public void test() {
StudentDao cachedStudentDao = new CachedStudentDao(studentDaoImpl);
// 装饰了studenDaoImpl的cachedStudentDao具备了缓存结果的能力。
}
线程安全,高并发性能,元素过期都实现了,并且代码很简洁。多亏了MapMaker,脏活、累活,就交给它啦。不过要注意的是,要遵循ConcurrentHashMap的规范,其不允许有Null的Key和Value。如果查询出来的结果可能为Null的,可用简单的包装类包装一下,这里不给出代码了。
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