结合 ConcurrentHashMap.putIfAbsent 与 Futrue 实现本地缓存防击穿

本文探讨了在Java高并发场景下如何有效防止缓存击穿的问题,通过分析传统同步方式的不足,引入Future和ConcurrentMap实现异步更新缓存的方案。

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http://blog.youkuaiyun.com/michaelwubo/article/details/50865185

Java 高并发缓存与Guava Cache


这篇文章名字叫《Java 高并发缓存与Guava Cache》,但最核心的是如何高效的防止本地缓存击穿

业务模型:

res = cache.get(key);
if(res == null) {
   value = sql;
   cach.put(key, value);
   return value;
} 
return res;

这个代码多线程里不行:

在多线程时,出现了在缓存里没有缓存时,会执行一样执行多次的业务数据并返回处理的数据,我们分析一下出现这种情况的:

(1)当线程T1访问cacheMap里面有没有,这时根据业务到后台处理业务数据并返回处理数据,并放入缓存

(2)当线程T2访问cacheMap里面同样也没有,也把根据业务到后台处理业务数据并返回处理数据,并放入缓存


首先想到的是同步Synchronized
res = cache.get(key);
if(res == null) {
   synchronized(this) {
      oldValue = cache.get(key);
      if(oldValue == null) {
         value = sql;
         cach.put(key, value);
         return value;
      } else 
          return oldValue;
   }

} 
return res;
然后就会想到这个代码对性能损伤较大,而且不适用于集群环境。
缓存失效的瞬间,并发线程全部阻塞


然后重点来了:使用Future和ConcurrentMap异步更新缓存



res = cache.get(key);
if(res == null) {
   FutureTask<V> futureTask=new FutureTask<V>(callable); 
   futureValue=cacheMap.putIfAbsent(keyValue, futureTask);  
   if(futureValue==null){  
      futureValue=futureTask;  
      futureTask.run();  
   }  
   return futureValue.get();
}
return res;
假设现在缓存失效,并发线程5个,都创建了FutureTask,
putIfAbsent:如果(调用该方法时)key-value 已经存在,则返回那个 value 值。如果调用时 map 里没有找到 key 的 mapping,返回一个 null 值


故最终5个中只有一个线程能够得到真正的 执行-阻塞-返回 过程,其它4个线程可能有两种情况:

(1)阻塞-返回

(2)直接返回

比用syn同步块清一色阻塞要好得多了



### ConcurrentHashMap 的 `putIfAbsent` 方法详解 #### 方法定义功能 `ConcurrentHashMap` 是 Java 并发包中的一个重要组件,它提供了一个高度并发、高性能的哈希表实现[^1]。其方法 `putIfAbsent(K key, V value)` 提供了一种线程安全的方式,在键不存在的情况下向映射中插入指定值。如果该键已经存在,则不会覆盖原有值。 此方法的核心在于它的原子性和一致性保障。通过内部机制,`putIfAbsen`t 能够确保多个线程同时操作时数据的一致性,而无需显式的同步控制。 --- #### 实现细节分析 以下是 `putIfAbsent` 方法的主要逻辑分解: 1. **查找键是否存在** 首先尝试定位给定键的位置。这一步骤利用了底层分段锁(Segment)或者更现代版本中的 CAS 操作来完成高效查询。 2. **条件判断** 如果找到对应的键,则返回已存在的值;如果没有找到,则执行下一步。 3. **插入新值** 使用一种类似于比较并交换的操作(Compare-and-Swap),将新的键值对加入到映射中。这一过程依赖于低级别的硬件支持以及 JDK 中封装好的工具类(如 `Unsafe` 或者其他优化后的 API)。具体来说,这种设计可以有效减少竞争冲突的概率,并提升整体性能。 下面是一个简化版伪代码展示如何工作: ```java public V putIfAbsent(K key, V value) { if (value == null) throw new NullPointerException(); int hash = spread(key.hashCode()); Segment<K,V>[] segments = this.segments; int segmentIndex = (hash >>> SEGMENT_SHIFT) & SEGMENT_MASK; Segment<K,V> s = segments[segmentIndex]; synchronized(s) { // 锁住特定片段而非整个 map HashEntry<K,V>[] tab = s.table; int index = hash & (tab.length - 1); for (HashEntry<K,V> e = tab[index]; e != null; e = e.next) { K k; if ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))) { return e.value; // 已经有相同 Key 存在则直接返回旧 Value } } addNewEntry(tab, index, key, value); // 插入新 Entry 到链表头部 return null; // 表明成功新增一条记录 } } ``` 需要注意的是上述例子基于较早版本结构描述,实际最新源码可能有所调整比如采用树形节点代替简单链表等策略进一步提高大规模场景下的表现效果。 另外值得注意的地方还有关于异常处理部分——当传入参数为null的时候会抛出NullPointerException异常。 --- #### 性能优势对比 相比传统的 `Hashtable` 和早期的 `HashMap` ,`ConcurrentHashMap.putIfAbsent()` 不仅提供了更高的吞吐量还保持良好的扩展能力。特别是在多核处理器环境下表现出色因为它允许读取操作完全不加锁从而极大提高了系统的响应速度和资源利用率。 此同时借助CAS算法实现了轻量化更新流程避免传统互斥锁定带来的开销问题正如 AtomicLong 类型所展现出来的那样[^3]。 --- ### 示例代码演示 这里给出一段简单的测试程序用于验证 `putIfAbsent` 的行为特征: ```java import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap; public class PutIfAbsentExample { public static void main(String[] args) throws InterruptedException { ConcurrentHashMap<String,Integer> chm=new ConcurrentHashMap<>(); System.out.println(chm.putIfAbsent("one",1)); // 输出 null 因为此处首次写入 Integer result=chm.putIfAbsent("one",2); System.out.println(result+" "+chm.get("one")); // 结果分别为 1 和 1 显示第二次调用未改变原值 Thread t1=new Thread(()->{ chm.putIfAbsent("two",20); }); Thread t2=new Thread(()->{ chm.putIfAbsent("two",25); }); t1.start();t2.start(); t1.join();t2.join(); System.out.println(chm.get("two"));// 可能得到任意一个数值取决于哪个线程率先完成了设置动作但是绝不可能得到两者混合的结果比如说45之类的情况发生因为每次修改都是独立且完整的事务单元 } } ``` 运行以上脚本可以看到即使面对高频率访问请求依然能够维持稳定可靠的数据状态转换路径. ---
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