LRUCache和FastLRUCache实现分析

1、LRUCache的实现分析

在分析LRUCache前先对LinkedHashMap做些介绍。LinkedHashMap继承于HashMap，它使用了一个双向链表来存储Map中的Entry顺序关系，这种顺序有两种，一种是LRU顺序，一种是插入顺序，这可以由其构造函数public LinkedHashMap(int initialCapacity,float loadFactor, boolean accessOrder)指定。所以，对于get、put、remove等操作，LinkedHashMap除了要做HashMap做的事情，还做些调整Entry顺序链表的工作。
以get操作为例，如果是LRU顺序（accessOrder为true），Entry的recordAccess方法就调整get到的Entry到链表的头部去：

 public V get(Object key) {
        Entry<K,V> e = (Entry<K,V>)getEntry(key);
        if (e == null)
            return null;
        e.recordAccess(this);
        return e.value;
    }

对于put来说，LinkedHashMap重写了addEntry方法：

void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
        createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
        // Remove eldest entry if instructed, else grow capacity if appropriate
        Entry<K,V> eldest = header.after;
        if (removeEldestEntry(eldest)) {
            removeEntryForKey(eldest.key);
        } else {
            if (size >= threshold)
                resize(2 * table.length);
        }
    }

addEntry中调用了boolean removeEldestEntry(Map.Entry<k,v> eldest)方法，默认实现一直返回false，也就是默认的Map是没有容量限制的。LinkedHashMap的子类可以复写该方法，当当前的size大于阈值时返回true，这样LinkedHashMap就可以从Entry顺序链表中删除最旧的Entry。这使得LinkedHashMap具有了Cache的功能，可以存储限量的元素，并具有两种可选的元素淘汰策略（LRU和FIFO），其中的LRU是最常用的。

Solr的LRUCache是基于LinkedHashMap实现的，所以LRUCache的实现真的很简单，这里列出其中核心的代码片断：

public Object init(final Map args, Object persistence, final CacheRegenerator regenerator) {
    //一堆解析参数参数初始化的代码
    //map map    
    map = new LinkedHashMap(initialSize, 0.75f, true) {
      @Override
      protected boolean removeEldestEntry(final Map.Entry eldest) {
        if (size() > limit) {
          // increment evictions regardless of state.
          // this doesn't need to be synchronized because it will
          // only be called in the context of a higher level synchronized block.
          evictions++;
          stats.evictions.incrementAndGet();
          return true;
        }
        return false;
      }
    };
    if (persistence==null) {
      // must be the first time a cache of this type is being created
      persistence = new CumulativeStats();
    }
    stats = (CumulativeStats)persistence;
    return persistence;
  }
 
    public Object put(final Object key, final Object value) {
    synchronized (map) {
      if (state == State.LIVE) {
        stats.inserts.incrementAndGet();
      }
      // increment local inserts regardless of state???
      // it does make it more consistent with the current size...
      inserts++;
      return map.put(key,value);
    }
  }
 
  public Object get(final Object key) {
    synchronized (map) {
      final Object val = map.get(key);
      if (state == State.LIVE) {
        // only increment lookups and hits if we are live.
        lookups++;
        stats.lookups.incrementAndGet();
        if (val!=null) {
          hits++;
          stats.hits.incrementAndGet();
        }
      }
      return val;
    }
  }

可以看到，LRUCache对读写操作直接加的互斥锁，多线程并发读写时会有锁的竞争问题。通常来说，Cache系统的读要远多于写，不能并发读是有些不够友好。不过，相比于Solr中其它耗时的操作来说，LRUCache的串行化读往往不会成为系统的瓶颈。LRUCache的优点是，直接套用LinkedHashMap，实现简单，缺点是，因为LinkedHashMap的get操作需要操作Entry顺序链表，所以必须对整个操作加锁。

2、FastLRUCache的实现分析

Solr1.4引入FastLRUCache作为另一种可选的实现。FastLRUCache放弃了LinkedHashMap，而是使用现在很多Java Cache实现中使用的ConcurrentHashMap。但ConcurrentHashMap只提供了高性能的并发存取支持，并没有提供对淘汰数据的支持，所以FastLRUCache主要需要做的就是这件事情。FastLRUCache的存取操作都在ConcurrentLRUCache中实现，所以我们直接过渡到ConcurrentLRUCache的实现。
ConcurrentLRUCache的存取操作代码如下：

public V get(final K key) {
    final CacheEntry<K,V> e = map.get(key);
    if (e == null) {
      if (islive) {
        stats.missCounter.incrementAndGet();
      }
      return null;
    }
    if (islive) {
      e.lastAccessed = stats.accessCounter.incrementAndGet();
    }
    return e.value;
  }
 
  public V remove(final K key) {
    final CacheEntry<K,V> cacheEntry = map.remove(key);
    if (cacheEntry != null) {
      stats.size.decrementAndGet();
      return cacheEntry.value;
    }
    return null;
  }
 
  public Object put(final K key, final V val) {
    if (val == null) {
      return null;
    }
    final CacheEntry e = new CacheEntry(key, val, stats.accessCounter.incrementAndGet());
    final CacheEntry oldCacheEntry = map.put(key, e);
    int currentSize;
    if (oldCacheEntry == null) {
      currentSize = stats.size.incrementAndGet();
    } else {
      currentSize = stats.size.get();
    }
    if (islive) {
      stats.putCounter.incrementAndGet();
    } else {
      stats.nonLivePutCounter.incrementAndGet();
    }
 
    // Check if we need to clear out old entries from the cache.
    // isCleaning variable is checked instead of markAndSweepLock.isLocked()
    // for performance because every put invokation will check until
    // the size is back to an acceptable level.
    // There is a race between the check and the call to markAndSweep, but
    // it's unimportant because markAndSweep actually aquires the lock or returns if it can't.
    // Thread safety note: isCleaning read is piggybacked (comes after) other volatile reads
    // in this method.
    if (currentSize > upperWaterMark && !isCleaning) {
      if (newThreadForCleanup) {
        new Thread() {
          @Override
          public void run() {
            markAndSweep();
          }
        }.start();
      } else if (cleanupThread != null){
        cleanupThread.wakeThread();
      } else {
        markAndSweep();
      }
    }
    return oldCacheEntry == null ? null : oldCacheEntry.value;
  }

所有的操作都是直接调用map（ConcurrentHashMap）的。看下put中的代码，当map容量达到上限并且没有其他线程在清理数据（currentSize > upperWaterMark && !isCleaning），就调用markAndSweep方法清理数据，可以有3种方式做清理工作：1）在该线程同步执行，2）即时启动新线程异步执行，3）提供单独的清理线程，即时唤醒它异步执行。

markAndSweep方法那是相当的冗长，这里就不罗列出来。下面叙述下它的思路。

对于ConcurrentLRUCache中的每一个元素CacheEntry，它有个属性lastAccessed，表示最后访问的数值大小。ConcurrentLRUCache中的stats.accessCounter是全局的自增整数，当put或get Entry时，Entry的lastAccessed会被更新成新自增得到的accessCounter。 ConcurrentLRUCache淘汰数据就是淘汰那些lastAccessed较小的Entry。因为ConcurrentLRUCache没有维护以lastAccessed排序的Entry链表（否则就是LRUCache了），所以淘汰数据时就需要遍历整个Map中的元素来淘汰合适的Entry。这是不是要扯上排序呢？其实不用那么大动干戈。

这里定义几个变量，wantToKeep表示Map中需要保留的Entry个数，wantToRemove表示需要删除的个数（wantToRemove=map.size-wantToKeep),newestEntry是最大的lastAccessed值（初始是stats.accessCounter），这三个变量初始都是已知的，oldestEntry表示最小的lastAccessed，这个是未知的，可以在遍历Entry时通过比较递进到最小。Map中的Entry有3种:(a)是可以立刻判断出可以被淘汰的，也就是lastAccessed<(oldestEntry+wantToRemove)的，（b）是可以立刻判断出可以被保留的，也就是lastAccessed>(newestEntry-1000)的，（c）除上述两者之外的就是不能准确判断是否需要被淘汰的。对于遍历一趟Map中的Entry来说，极好的情况是如果淘汰掉满足（a）的Entry后Map大小降到了wantToKeep，这种情况的典型代表是对Cache只有get和put操作，使得lastAccessed在Map中能保持连续；极坏的情况是，可能满足（a）的Entry不够多甚至没有。但遍历一趟Map至少有一个效果是，会把需要处理的Entry范围缩小到满足（c）的。如此反复迭代，一定使得Map容量调到wantToKeep。而对这个淘汰，也要考虑一个现实情况是，wantToKeep往往是接近于map.size（比如等于0.9*map.size）的，如果remove操作不是很多，那么并不需要很多次遍历就可以完成清理工作。

ConcurrentLRUCache淘汰数据的基本思想如上所述。它的执行过程可以分为3个阶段。第一个阶段就是遍历Map中的每个Entry，如果满足（a）就remove，满足（b）则跳过，满足（c）则放到新map中。一遍下来后，如果map.size还大于wantToKeep，第二个阶段就再重复上述过程（实现上，Solr用了个变量numPasses，似乎想做个开关控制遍历几次，当前就固定成一次）。完了如果map.size还大于wantToKeep，第三阶段再遍历一遍Map，但这次使用PriorityQueue来提取出还需要再淘汰的N个最old的Entry，这样一次下来就收工了。需要补充一点，上面提到的wantToKeep在代码中是acceptableWaterMark和lowerWaterMark，也就是如果遍历后达到acceptableWaterMark就算完成，但操作是按lowerWaterMark的要求来。

这个算法的时间复杂度是2n+kln(k)（k值在实际大多数情况下会很小），相比于直接的堆排，通常会更快些。

3、总结

LRUCache和FastLRUCache两种Cache实现是两种很不同的思路。两者的相同点是，都使用了现成的Map来维护数据。不同点是如何来淘汰数据。LRUCache（也就是LinkedHashMap）格外维护了一个结构，在做存取操作时同时更新该结构，优点在于淘汰操作是O(1)的，缺点是需要对存取操作加互斥锁。FastLRUCache正相反，它没有额外维护新的结构，可以由ConcurrentHashMap支持并发读，但put操作中如果需要淘汰数据，淘汰过程是O(n)的，因为整个过程不加锁，这也只会影响该次put的性能，而FastLRUCache也可选成起独立线程异步执行来降低影响。而另一个Cache实现Ehcache，它在淘汰数据就是同步的，不过它限定了每次淘汰数据的大小（通常都少于5个），所以同步情况下性能不会太受影响。

原文：http://www.cnblogs.com/chenying99/archive/2012/08/02/2620703.html