使用concurrentHashMap如何實現(xiàn)緩存
更新時間：2025年02月19日 11:27:39 作者：蝸牛^^O^
文章介紹了使用ConcurrentHashMap實現(xiàn)緩存的線程安全性和初始化方法,以及如何處理高并發(fā)場景下的緩存清理和數(shù)據(jù)一致性問題,包括分桶、使用ConcurrentLinkedQueue以及使用CountDownLatch來確保緩存數(shù)據(jù)的不丟失
使用concurrentHashMap實現(xiàn)緩存
1、concurrentHashMap本身是線程安全的
2、使用@PostConstruct注解init函數(shù)，在生成bean的時候會調用init函數(shù)。init函數(shù)進行concurrenthashMap的初始化，分配初始空間大小。并且開啟線程每隔一段時間處理清空緩存，flushAlll。
3、如果一個key需要存多條消息，并發(fā)很高，可以考慮分桶，使用多個concurrentHashMap，根據(jù)key來決定放到那個Map保存，Map里面使用另外的key進行散列。
4、add向緩存添加元素，map元素個數(shù)大于閾值，則進行緩存處理清理
難點一
- 緩存需要讀多寫多，高并發(fā)。
- 使用concurrentHashMap比較合適，根據(jù)id來散列，id相同的消息多個，所以concurrentHashMap的val應該是一個線程安全，并且并發(fā)效率好的集合。
- 使用ConcurrentLinkedQueue。
難點二
上線發(fā)布，需要重啟機器，緩存實例被銷毀，怎么做到緩存的不丟失？
場景：
- 消費mq，放到緩存。
- 使用@BeforeDestory，void destory函數(shù)中，將flag置成flase，緩存添加函數(shù)add，先判斷flag如果為flase,直接拋出異常，mq不確認ack。
- flag應該是volatile的。
難點三
- destory函數(shù)將flag置成flase，add函數(shù)根據(jù)flag判斷，add是高并發(fā)的。可能add判斷為true之后，正要放入緩存，destory才將flag置成flase，也會丟失少量消息。
- 如果使用CountDownLatch,等add把消息全部放入緩存之后，再執(zhí)行uploadAll，把緩存全部刷，進行清理。關鍵是把countDownLatch的初始值設為多少呢？
總結
以上為個人經驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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