15分钟用synchronized搭建线程安全缓存原型

原创 于 2025-12-17 11:31:58 发布 · 125 阅读 · 1 ·
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  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容： 
    开发一个线程安全的Java缓存系统原型，要求：1. 基于LinkedHashMap实现LRU缓存 2. 使用synchronized保证线程安全 3. 包含put/get/clear基本操作 4. 添加缓存命中率统计 5. 支持动态调整缓存大小。使用Kimi-K2模型生成，代码要模块化并预留扩展接口，完成时间控制在15分钟演示范围内。
  3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

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最近在优化项目性能时，发现需要频繁读取的数据如果能缓存起来会大幅提升响应速度。但直接使用HashMap又担心多线程安全问题，于是尝试用Java的synchronized快速实现一个线程安全的缓存原型。整个过程不到15分钟，效果出乎意料地好，这里分享下具体实现思路和关键点。

  1. 核心结构选择 直接选用LinkedHashMap作为底层存储，主要看中它内置的访问顺序特性。通过重写removeEldestEntry方法，配合构造函数设置accessOrder为true，就能轻松实现LRU淘汰机制。这种设计既减少了代码量，又保证了基础功能的可靠性。

  2. 线程安全控制 在多线程环境下，所有对缓存的操作都需要加锁。synchronized虽然简单但完全够用——在put、get、clear等关键方法上加同步锁，确保同一时间只有一个线程能修改缓存状态。实测发现对于中小规模并发，这种粗粒度锁的性能损耗完全可以接受。

  3. 命中率统计 添加了两个AtomicLong计数器分别记录总请求数和命中数。每次get操作时先递增总请求数，若key存在则同时增加命中数。通过getHitRate方法可以实时计算当前命中率，这个功能对后续调优特别有用。

  4. 动态扩容设计 缓存容量通过构造函数注入，同时暴露setMaxSize方法允许运行时调整。修改大小时会先获取锁，然后创建新容量的LinkedHashMap并迁移数据。这里特别注意要保证迁移操作的原子性，避免出现中间状态。

  5. 性能取舍考量 同步块范围需要平衡安全性和并发度。比如get操作中，查询和统计可以放在同一个同步块里，避免命中率统计失真。而像clear这种简单操作直接方法级同步更省事。实际要根据业务场景微调锁粒度。

  6. 扩展接口预留 为后续可能添加的过期策略、持久化等功能预留了hook点。比如用protected修饰关键方法，方便子类覆盖淘汰逻辑；将存储结构抽象为接口成员变量，未来可替换其他实现。

整个开发过程在InsCode(快马)平台上完成得特别流畅，这个工具最让我惊喜的是能直接运行验证代码效果。写完逻辑点下运行按钮，马上能看到线程安全测试结果，比本地反复打包部署高效多了。

示例图片

对于需要快速验证原型又想保证质量的场景，这种即写即得的体验确实能省下大量环境配置时间。尤其是synchronized这种需要并发测试的特性，平台上可以直接模拟多线程请求，立即看到锁竞争情况，比纸上谈兵靠谱多了。

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    开发一个线程安全的Java缓存系统原型，要求：1. 基于LinkedHashMap实现LRU缓存 2. 使用synchronized保证线程安全 3. 包含put/get/clear基本操作 4. 添加缓存命中率统计 5. 支持动态调整缓存大小。使用Kimi-K2模型生成，代码要模块化并预留扩展接口，完成时间控制在15分钟演示范围内。
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

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