java数据缓存实现的核心机制

一、在大数据量访问读取中，数据缓存是最普遍采用的解决方案之一,但在读过很多代码的缓存实现，代码可圈可点的弹性都很大,在一并发数不多时，功能是完全没有问题的，但是对大数量的多并发操作上就有些差强人意了。以下为集数家之长实现的数据缓存核心机制代码片段,以抛砖引玉，供大家学习，此片段的核心代码参考sun的源码实现。sun没有对此段代码开放，它的功能在ArrayBlockingQueue(jdk1.5)中已经实现并提供开放接口。没有时间看下面的代码的可直接查看ArrayBlockingQueue的api，如果对象ArrayBlockingQueue也没有兴趣的同学，可以直接调用ConcurrentHashMap(jdk1.5), ConcurrentSkipListMap(jdk1.6),这些类，api中有更加祥细的说明，这里不多说，需要注意的是因为此功能解决多线程并发问题，故null不能做为key和value的键值,可以理解为HashTable的提升。

package com.henry;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Random;
import java.util.concurrent.locks.ReadWriteLock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantReadWriteLock;

public class CacheDataTest {
 static Map<Integer,Object> dataMap=new HashMap<Integer,Object>();
 static ReadWriteLock lock=new ReentrantReadWriteLock();//创建读写锁的实例
 static Object getData(Integer key){
  lock.readLock().lock();//读取前先上锁
  Object val=null;
  try{
   val=dataMap.get(key);
   if(val == null){
    // Must release read lock before acquiring write lock
    lock.readLock().unlock();
    lock.writeLock().lock();
    try{      if(val==null){
      //dataMap.put(key, "");//query from db
      val=queryDataFromDB(key);     }finally{
     //Downgrade by acquiring read lock before releasing write lock
     lock.readLock().lock();
     // Unlock write, still hold read
     lock.writeLock().unlock();    }
  }finally{
   lock.readLock().unlock();//最后一定不要忘记释放锁   System.out.println("get data key="+key+">val="+val);
  return val;  
 static Object queryDataFromDB(Integer key){
  Object val=new Random().nextInt(1000);
  dataMap.put(key, val);
  System.out.println("write into data key="+key+">val="+val);
  return val;
 }

 
 public static void main(String[] args) {
  for(int i=0;i<10;i++){
   new Thread(new Runnable(){public void run() {
    getData(new Random().nextInt(5));
   }}).start();  }
}