一种习以为常的缓存写法：

IF value in cached THEN

return value from cache

ELSE

compute value

save value in cache

return value

END IF

看上去逻辑无比正确，但实际上会造成2种问题：

1、这种方法是不线程安全的。

2、产生数值写入重复，造成错误的数据。

如下图，在线程1执行计算数值的过程中，线程2也进入数据检查，将多次写入数据，程序非常危险。

演示错误代码：

//最容易产生的错误写法，先读取缓存，读不到就写缓存

public Long getNumber(final long index) {

if (cache.containsKey(index)) {

return cache.get(index);

}

final long value = getNumber(index - ) + getNumber(index - );

cache.put(index, value);

return value;

}

1、传统的解决办法，使用重入锁 (getNumberByLock 方法)或者同步锁(getNumberBySynchroniz 方法)。

代码

import java.util.ArrayList;

import java.util.HashMap;

import java.util.List;

import java.util.Map;

import java.util.concurrent.ExecutorService;

import java.util.concurrent.Executors;

import java.util.concurrent.Future;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

import java.util.concurrent.locks.Lock;

import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;

public class NaiveCacheExample {

private final Map cache = new HashMap<>();

private Object o=new Object();

Lock lock =new ReentrantLock();

public NaiveCacheExample() {

cache.put(0L, 1L);

cache.put(1L, 1L);

}

//最容易产生的错误写法，先读取缓存，读不到就写缓存

public Long getNumber(final long index) {

if (cache.containsKey(index)) {

return cache.get(index);

}

final long value = getNumber(index - ) + getNumber(index - );

cache.put(index, value);

return value;

}

//使用折返锁，使读写同步

public Long getNumberByLock(final long index) {

long value =;

try {

lock.lock();

if (cache.containsKey(index)) {

return cache.get(index);

}

value = getNumberByLock(index - ) + getNumberByLock(index - );

cache.put(index, value);

return value;

}

catch (Exception e)

{}

finally

{

lock.unlock();

}

return 0l;

}

//使用同步，使读写同步

public Long getNumberBySynchroniz(final long index) {

synchronized (o)

{

long value =;

try {

if (cache.containsKey(index)) {

return cache.get(index);

}

value = getNumberBySynchroniz(index - ) + getNumberBySynchroniz(index - );

cache.put(index, value);

return value;

}

catch (Exception e)

{}

finally

{

}

}

return 0l;

}

public static void main(final String[] args) {

NaiveCacheExample naiveCacheExample =new NaiveCacheExample();

Thread threadA =new Thread(new Runnable()

{

@Override

public void run() {

System.out.println(naiveCacheExample.getNumberBySynchroniz());

}

}

,"Thread-A");

threadA.start();

final Thread threadB = new Thread(new Runnable() {

public void run() {

System.out.println(naiveCacheExample.getNumberBySynchroniz());

}

}, "Thread-B");

threadB.start();

}

}

2、一个更好的缓存算法可以用 Callable 和 Future 。 缓存的值将存储在一个实例 ConcurrentMap 中 ，ConcurrentMap 是线程安全的。

代码：

import java.util.concurrent.Callable;

import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;

import java.util.concurrent.ConcurrentMap;

import java.util.concurrent.ExecutionException;

import java.util.concurrent.Future;

import java.util.concurrent.FutureTask;

public class GenericCacheExample {

private final ConcurrentMap> cache = new ConcurrentHashMap<>();

private Future createFutureIfAbsent(final K key, final Callable callable) {

Future future = cache.get(key);

if (future == null) {

final FutureTask futureTask = new FutureTask(callable);

future = cache.putIfAbsent(key, futureTask);

if (future == null) {

future = futureTask;

futureTask.run();

}

}

return future;

}

public V getValue(final K key, final Callable callable) throws InterruptedException, ExecutionException {

try {

final Future future = createFutureIfAbsent(key, callable);

return future.get();

} catch (final InterruptedException e) {

cache.remove(key);

throw e;

} catch (final ExecutionException e) {

cache.remove(key);

throw e;

} catch (final RuntimeException e) {

cache.remove(key);

throw e;

}

}

public void setValueIfAbsent(final K key, final V value) {

createFutureIfAbsent(key, new Callable() {

@Override

public V call() throws Exception {

return value;

}

});

}

}

参考博客：

http://www.javacreed.com/how-to-cache-results-to-boost-performance/

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