引言

本文將基于并發編程和算法中經典的哈希取模、鎖分段、 異步化、原子化。這幾個核心設計理念編寫逐步推演出一個相對高效的緩存工具，希望對你有所啟發。

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詳解緩存的設計和演進

基于緩存存儲運算結果

我們有一批數據需要通過運算才能獲得結果，而每一次運算大約耗時是500ms，所以為了避免重復運算導致的等待，我們希望對應數據第一次運算的結果直接緩存到容器中，后續線程可直接通過容器獲得結果：

于是我們就有了第一個版本，利用緩存避免非必要的重復計算，從而提升程序在單位時間內的吞吐量

public class ComputeCache {public final Map<Integer, Integer> cache = new HashMap<>();public synchronized int compute(int arg) {if (cache.containsKey(arg)) {//若存在直接返回結果return cache.get(arg);} else {//若不存在則計算后緩存并返回int result = doCompute(arg);cache.put(arg, result);return result;}}//模擬耗時的計算private int doCompute(int key) {ThreadUtil.sleep(500);return key << 1;}public synchronized int size() {return cache.size();}}

我們利用下面這段單元測試來驗證緩存的性能和正確性，這里筆者也簡單介紹一下幾個比較核心的點：

1. 聲明本機CPU核心數+1的線程數執行并發運算
2. 利用倒計時門閂控制線程并發流程起止，保證準確感知所有運算任務結束后，執行耗時統計
3. 利用容器中最直觀且容易檢查出錯誤的屬性size進行比對判斷我們的緩存是否正確

最終在筆者的機器下5000并發的耗時大約是26765ms，整體還是不太符合我們的預期：

//初始化緩存工具<