问题:服务器S1从远程获取多个文件到本地处理。这些文件的数据会被Processor转换成不同类型的数据模型存放至S1的数据库。每个Processor处理逻辑是相互独立的,但是同一个文件的数据可能会被多个Processor访问。为了提高数据模型的转换效率,需要将文件进行缓存,已经被缓存的文件不能被重复缓存。问题代码如下:
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public class CacheManager
{
private Collection<String> cachedFiles = new ArrayList<>();
public void tryCache(String file)
{
if (!cachedFiles.contains(file))
{
doCache(file);
cachedFiles.add(file);
}
}
}
在多线程环境下,tryCache方法的逻辑会存在由“线程交织”所带来的文件被重复缓存的问题。
以下几种解决方法点评一下:
1 一种错误的方法
将cachedFiles字段使用诸如ConcurrentSkipListSet 或Collections.synchronizedSet,但是,该方法根本解决不了“线程交织”的问题。部分Java初学者容易犯这种错误。
2 一种不高效的方法
将tryCache声明为synchronized方法,或者在if (!cachedFiles.contains(file))语句块外用synchronized(cachedFiles),来实现互斥。这方法能保证if (!cachedFiles.contains(file))块在任何时候只能被一个线程执行,的确能避免文件被重复缓存。但是性能不高,例如,如果Processor1要缓存文件A,Processor2要缓存文件B,两者并不冲突,但是两个Processor只能串行通过tryCache,却不能同时进行。
3 一种高效,但不可靠的方法
使用ConcurrentMap的putIfAbsent实现高效的原子操作,但不可靠
经过改造的伪代码如下:
[java] view plain copy
public class CacheManager
{
private Collection<String> cachedFiles = new HashSet<>();
private ConcurrentMap<String, Long> cacheTimestamp = new ConcurrentHashMap<>();
public void tryCache(String file)
{
do
{
if (cacheTimestamp.putIfAbsent(file, System.currentTimeMillis()) == null)
{
if (!cachedFiles.contains(file))
{
doCache(file);
cachedFiles.add(file);
}
cacheTimestamp.remove(file);
break;
}
else
{
waitSomeTime();
}
}
while(!Thread.interrupted());
}
}
该方法能保证同一个file不会同时被多个Processor进行缓存,而且也能让处理不同file的Processor并发进行缓存。
但是该方法却并不可靠:如果Processor1在doCache(fileA)时发生异常导致cacheTimestamp.remove(fileA)不被执行,那么再也不会有其他Processor能通过cacheTimestamp.putIfAbsent(fileA, System.currentTimeMillis()) == null的校验,使得fileA永远不会再被缓存。cacheTimestamp也留下了一个垃圾记录。
4 一种高效,基本可靠的方法
[java] view plain copy
public class CacheManager
{
private Collection<String> cachedFiles = new HashSet<>();
private ConcurrentMap<String, Long> cacheTimestamp = new ConcurrentHashMap<>();
public void tryCache(String file)
{
do
{
if (cacheTimestamp.putIfAbsent(file, System.currentTimeMillis()) == null)
{
try
{
if (!cachedFiles.contains(file))
{
doCache(file);
cachedFiles.add(file);
}
break;
}
finally
{
cacheTimestamp.remove(file);
}
}
else
{
waitSomeTime();
}
}
while(!Thread.interrupted());
}
}
使用try ... finally ...来保证无论缓存成功与否,都能将cacheTimestamp中的记录清除。至此,这代码可以给个及格分了。什么,才及格?是的,请继续往下看
5 一种高效,靠超时机制来保证可靠性的方法
使用ConcurrentMap的putIfAbsent和replace方法,能实现上述问题的一种高效而可靠的解决方案。
[java] view plain copy
public class CacheManager
{
private Collection<String> cachedFiles = new HashSet<>();
private ConcurrentMap<String, Long> cacheTimestamp = new ConcurrentHashMap<>();
private final long TIMEOUT = 600000;
public void tryCache(String file)
{
do
{
Long timestamp = cacheTimestamp.putIfAbsent(file, System.currentTimeMillis() + TIMEOUT)
if (timestamp == null)
{
[java] view plain copy
timestamp = <span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">cacheTimestamp.get(file);</span>
try
{
if (!cachedFiles.contains(file))
{
doCache(file);
cachedFiles.add(file);
}
break;
}
finally
{
cacheTimestamp.remove(file, <span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">timestamp</span><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">); </span>
}
}
else if (System.currentTimeMillis() > timestamp) // 缓存file超时
{
if(cacheTimestamp.replace(file, timestamp, System.currentTimeMillis() + TIMEOUT))
{
try
{
if (!cachedFiles.contains(file))
{
doCache(file);
cachedFiles.add(file);
}
break;
}
finally
{
cacheTimestamp.remove(file, <span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">timestamp</span><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">); </span>
}
}
}
else
{
wait(timestamp - System.currentTimeMillis());
}
}
while(!Thread.interrupted());
}
6 一种高效,靠等待机制来保证可靠性的方法
使用ConcurrentMap的putIfAbsent方法和CountDownLatch对象,能实现上述问题的另一种高效而可靠的解决方案。
[java] view plain copy
public class CacheManager
{
private Collection<String> cachedFiles = new HashSet<>();
private ConcurrentMap<String, CountDownLatch> cacheTimestamp = new ConcurrentHashMap<>();
public void tryCache(String file)
{
CountDownLatch signal = cacheTimestamp.putIfAbsent(file, new CountDownLatch(1))
if (signal == null)
{
signal = cacheTimestamp.get(file);
try
{
if (!cachedFiles.contains(file))
{
doCache(file);
cachedFiles.add(file);
}
break;
}
finally
{
signal.countDown();
cacheTimestamp.remove(file);
}
}
else
{
signal.await();
}
}
}