线程结果缓存实现（future与concurrenthashmap）

Posted 2020-10-14 lodor

Computable<A,V>接口中生命了一个函数Computable，其输入类型为A，输出类型为V，在ExpensiveFunction中实现的Computable,需要很长时间来计算结果，我们将创建一个Computable包装器，帮助记住之前的计算结果，并将缓存过程封装起来，（这项计算被称为“记忆（Memoization）”）

public interface Computable<A,V>{

  V compute(A arg) throws InterruptedException;

}

 

public class ExpensiveFunction implements Computable<String, BigInteger>{

  public BigInteger compute(String arg){

  //在经过长时间的计算后

   return new BigInteger(arg);

}

 

public  class Memoizer1<A,V> implements Computable<A,V>{

  @GuardeBy("this")

  private final Map<A,V> cache = new HashMap<A,V>();

  private final Computable<A,V> c;

  public Memoizer1(Computable<A,V> c){

   this.c=c

}

  public synchronized V compute(A arg) throws InterruptedException{

    V result = cache.get(arg);

   if(result ==null){

       result = c.compute(arg)

       cache.put(arg,result);

   }

   return result;

}

 

 在上述程序中的Memoizer1给出了第一种尝试，使用hashMap来保存之前计算的结果。compute方法将首先检查需要的结果是否已经在缓存中，如果存在则返回之前计算的值。否则，将把计算结果缓存在HashMap中，然后再返回。

  HashMap不是线程安全的，因此要确保两个线程不会同时访问HashMap，Memoizer1采用了一种保守的方法，则将对整个compute方法进行同步，这种方法能确保线程安全性，但会带来一个很明显的可伸缩性问题，每次只有一个线程能够执行compute。如果另一个线程正在计算结果，那么其他调用compute的线程可能被阻塞很长时间。如果有多个线程在排队等待还未出结果，那这个缓存就没有了意义

 

优化步骤一，

   Memoizer2用ConcurrentHashMap代替HashMap来改进Memoizer1中糟糕的并发行为，由于ConcurrentHashMap是线程安全的，因此在访问底层Map时就不需要进行同步，因而避免了在对Memoizer1中的compute方法进行同步时带来的串行性。

   Memoizer2比Memoizer1有着更好的并发行为，多线程可以并发使用它。但它在作为缓存时仍然存在一些不足：当两个线程同时调用compute时存在一个漏洞，可能会导致计算得到相同的值，即传入的key是一样的。在使用memoizatin的情况下，这只会带来抵消，因为缓存的作用是避免相同的数据被计算多次。但对于更通用的缓存机制来说，这种情况将更为糟糕，对于只提供单次初始化的对象缓存来说，这个漏洞就会带来安全风险。

 

public class Memoizer2<A,V> implements Computable<A,V> {

   private final Map<A,V> cache = new ConcurrentHashMap<A,V>();

   private final Computable<A,V> c;

  public Memoizer2(Computable<A,V> c){

    this.c=c

  }

  public V compute(A arg) throws InterruptedException{

     V result = cache.get(arg);

    if(result == null){

        result = c.compute(arg);

       cache.put(arg,result);

    }

   result result;

 }

}

 

  Memoizer2的问题在于，如果某个线程启动了一个开销很大的计算，而其他线程并不知道这个计算正在进行，那么狠可能会重复这个计算，我们希望通过某种方法来表达“线程X正在计算 f(27)”这种情况，这样当另外一个线程查找f(27)时，它能够知道最高效的方法是等待线程X计算结束，然后再去查询缓存 “f（27）的结果是多少？”

    我们已经知道有一个类能基本实现这个功能：FutureTask。 FutureTask表示一个计算的过程，这个过程可能已经计算完成，也有可能正在进行。如果有结果可用，那么FutureTask.get将立即返回结果，否则它会一直阻塞，知道结果计算出来再将其返回。

 

优化步骤2，

   下面的Memoizer3将用于缓存值的Map重新定义为ConcurrentHashMap<A, Future<V>>,替换原来的ComcurrentHashMap(A,V)。Memoizer3首先检查某个相应的计算是否已经开始（Memoizer2与之相反，它首先判断某个计算是否已经完成）。如果还没有启动，那么就将创建一个FutureTask,并注册到Map中，然后启动计算；如果已经启动，那么等待现有计算的结果，结果可能很快会得到，也可能还在运行过程中，但这对于Future.get的调用者来说是透明的。

public class Memoizer3<A,V> implements Computeable<A,V>{

   private final Map<A,Future<V>> cache = new ConcurrentHashMap<A, Future<V>>();

   private final Computable<A,V> c;

  public V compute(final A arg) throws InterruptedExceptin{

  Future<V> f = cache.get(arg);

  if(f==null){

     Callable<V> eval = new Callable<V> (){

         public V call() throws InterruptedException{

           return c.compute(arg);

     }

   } ;

   FutureTask<V> ft = new FutureTask<V> (eval);

   f = ft;

   cache.put(arg,ft);

   ft.run();  //这里将调用c.compute

  }

  try{

     return f.get();

  }catch(ExecutionException e){
 }

}

}

Memoizer3的实现几乎是完美的，它表现了非常好的并发性（基本上是源于ConcurrentHashMap的并发性），若结果已经计算出来，那么将立即返回。如果其他线程正在计算结果，那么新到的线程就一直等待这个结果被计算出来。它只有一个缺陷，即仍然存在两个线程计算出相同值得漏洞，这个漏洞的发生概率要远小于Memoizer2中发生的概率，但由于compute方法中的if代码块仍然是非原子的“先检查再执行”操作，因此两个线程仍然有可能同一时间内调用compute来计算相同的值，即二者都没有在缓存中找到期望的值，因此都开始计算。

    MemoIzer3中存在这个问题的原因是，复合操作（“若没有则添加”）是在底层的Map对象上执行的，而这个对象无法通过加锁来确保原子性，下面的Memoizer使用了ConcurrentMap中的原子方法putIfAbsent，避免了Memoizer3的漏洞。

public class Memoizer<A,V> implements Computeable<A,V>{

   private final Map<A,Future<V>> cache = new ConcurrentHashMap<A, Future<V>>();

   private final Computable<A,V> c;

  public V compute(final A arg) throws InterruptedExceptin{

   while(true){

  Future<V> f = cache.get(arg);

  if(f==null){

     Callable<V> eval = new Callable<V> (){

         public V call() throws InterruptedException{

           return c.compute(arg);

     }

   } ;

   FutureTask<V> ft = new FutureTask<V> (eval);

   cache.putIfAbsent(arg,ft);

   if (f==null) {

      f = ft;

      ft.run();  //这里将调用c.compute

  }

  try{

     return f.get();

  }catch(ExecutionException e){

 }catch(CancellationException e){

   cache.remove(arg,f);

}

}

}

当缓存的是Future而不是值时，将导致缓存污染问题：如果某个计算被取消或者失败，那么在计算这个结果时将指明计算过程被取消或者失败。为了避免这种情况，如果Memoizer发现计算被取消，那么将把Future从缓存中移除。如果检测到RuntimeException,那么也会移除Future，这样将来的计算才可能成功。Memoizer同样没有解决缓存逾期的问题，但它可以通过使用FutureTask的子类来解决，在子类中为每个结果指定一个逾期时间，并定期扫描缓存中逾期的元素（同样，它也没有解决缓存清理的问题，即移除旧的计算结果以便为新的计算结果腾出空间，从而使缓存不会消耗过多的内存。）

 

 

关于Future，FutureTask，Callable的区别，参考http://blog.csdn.net/bboyfeiyu/article/details/24851847

关于cocurrentHashMap 参考http://www.infoq.com/cn/articles/ConcurrentHashMap