多线程下lrumap的使用经验

在高并发场景下,使用Apache的LruMap出现数据不一致问题,具体表现为从数据库获取的定购关系在内存中丢失。问题源于get和put操作的非原子性。解决方案是采用更广泛的同步策略或者利用CAS操作确保数据一致性。

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  前些时候用到了apache的Lrumap,用来维护N个用户的定购关系列表,大致是Lrumap<string,List<string>>后来测试的时候出现了一个很奇怪的问题,就是系统运行一段时间后会发现某些用户的某些定购关系在内存中不存在,但是数据库中却是有值的。开始的时候我怀疑用户名id(即map的key)所对应的List空掉了,最后想了很久发现应该是值缺失了一部分,而不是空掉了。


下边是一个经过抽象后的简单模型:

### 线程安全的LRU缓存实现 为了实现在多线程环境下的线程安全LRU缓存,通常会采用一些同步机制或者专门的数据结构来保障一致性。以下是几种常见的方式及其特点: #### 1. **基于锁机制** 在并发环境中,可以通过引入显式的锁(如ReentrantLock)来保护共享资源的操作过程。这种方式虽然简单易懂,但由于每次操作都需要获取和释放锁,可能会带来一定的性能开销。 对于 Java 来说,`Collections.synchronizedMap()` 可以为 Map 提供基本的线程安全保障,但这仅适用于单个方法调用的情况。如果需要更复杂的原子性操作,则可能还需要手动管理锁定逻辑[^4]。 ```java import java.util.concurrent.locks.ReentrantReadWriteLock; public class ThreadSafeLRUCache<K, V> { private final int capacity; private final LinkedHashMap<K, V> map; private final ReentrantReadWriteLock lock = new ReentrantReadWriteLock(); public ThreadSafeLRUCache(int capacity) { this.capacity = capacity; this.map = new LinkedHashMap<>(capacity * 4 / 3 + 1, .75f, true){ protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest){ return size() > ThreadSafeLRUCache.this.capacity; } }; } public synchronized void put(K key, V value){ try{ lock.writeLock().lock(); map.put(key,value); }finally{ lock.writeLock().unlock(); } } public synchronized V get(K key){ try{ lock.readLock().lock(); return map.get(key); } finally{ lock.readLock().unlock(); } } } ``` 上述代码展示了如何利用读写锁提升效率,在高并发场景下允许多个线程同时执行只读访问而不互相阻塞。 #### 2. **使用ConcurrentHashMap配合自定义淘汰策略** 另一种更为高效的解决方案是结合 `ConcurrentHashMap` 和双向链表来自行构建 LRU 功能。这种方法避免了全局锁带来的瓶颈问题,适合于极高吞吐量的应用场合[^5]。 下面给出一个简单的例子说明这种思路的具体实现方式: ```java class LRUNode<K,V>{ K key; V val; LRUNode prev,next; public LRUNode(){} public LRUNode(K k,V v){this.key=k;this.val=v;} } class MyThreadSafeLRUCache<K,V>{ private static final float LOAD_FACTOR=0.75F; private final ConcurrentHashMap<K,LRUNode<K,V>> cache=new ConcurrentHashMap<>(); private final LRUNode head,tail; ... } //省略部分细节... ``` 此方案中我们维护了一个头节点(`head`)指向最常使用的元素以及尾部指针(`tail`)指示即将被淘汰的对象。每当有新的插入发生时都会调整它们之间的连接关系以保持顺序正确无误。 另外值得注意的是某些高级库已经为我们封装好了此类功能比如 Guava 的 CacheBuilder 或者 Caffeine ,它们不仅提供了丰富的配置选项而且经过大量实际项目的考验具备良好的稳定性和高性能表现[^2]. --- ### 性能考量与权衡 无论采取哪种具体的技术路线,在设计阶段都应该充分考虑到以下几个方面的影响因素 : - **内存占用 vs 命中率**: 较大的缓存空间有助于提高命中概率但是也会增加GC压力甚至引发OutOfMemoryError异常. - **时间复杂度要求**: 不同层次上的优化措施往往伴随着不同程度的时间成本变化 . - **扩展能力需求**: 当前架构能否方便地迁移到更大规模集群部署当中去. 综上所述 ,针对不同业务特性选取合适的工具至关重要 . ---
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