oscache的默认缓存实现是由4个类组成的，如下图所示：
首先来看一下是如何放入缓存的操作吧，也就是AbstractConcurrentReadCache类的#put()方法：
public Object put(Object key, Object value) {
return put(key, value, true);
}
// 这里的第三个参数代表是否持久化缓存
private Object put(Object key, Object value, boolean persist) {
if (value == null) {// 默认是不支持空值的
throw new NullPointerException();
}
// 计算hash
int hash = hash(key);
// hash表，其实Entry本身是一个链表的结构，也就是hash桶
Entry[] tab = table;
// 将hash值与hash表的长度按位与得到初始位置
int index = hash & (tab.length - 1);
// first指的是hash表中Entry链表的第一个元素
Entry first = tab[index];
Entry e = first;
for (;;) {
if (e == null) {// 如果哈希表当前位置是空位
synchronized (this) {
tab = table;
Object oldValue = null;
// Remove an item if the cache is full
if (size() >= maxEntries) {// 如果缓存已满，需要挑选一个Entry移出
// part of fix CACHE-255: method should return old value
// 挑选要移出的key的方法#removeItem()是由之类去实现的
oldValue = remove(removeItem(), false, false);
}
if (first == tab[index]) {// 这里是对可能存在的并发更新的处理
// Add to front of list
Entry newEntry = null;
if (memoryCaching) {
newEntry = new Entry(hash, key, value, first);
} else {
newEntry = new Entry(hash, key, NULL, first);
}
tab[index] = newEntry;
// 通知具体实现值已经放入缓存的回调
itemPut(key);
// Persist if required
// 这里如果配置文件中cache.memory=false并且cache.persistence.overflow.only=true程序就进入了一个混乱的状态了
// 因为内存中的Entry值为NULL，并且不会调用持久化存储
// 所以这两个配置项配合的话只有3种情况了
// (1) memory=true, overflow=true：使用内存缓存，溢出的数据持久化
// (1) memory=true, overflow=false：使用内存缓存，溢出的数据不处理
// (1) memory=false, overflow=false：使用持久化缓存
if (persist && !overflowPersistence) {// 如果需要持久化保存
persistStore(key, value);
}
// If we have a CacheEntry, update the group lookups
if (value instanceof CacheEntry) {
// 更新缓存的分组信息，其实AbstractConcurrentReadCache
// 用一个HashMap保存了分组名和各个key之间的一个映射 groupname -> Set<Key>
updateGroups(null, (CacheEntry) value, persist);
}
// 如果数量大于threshold(capacity * 装填因子(loadfactor))
if (++count >= threshold) {// 是否rehash
rehash();
} else {
recordModification(newEntry);
}
return oldValue;
} else {
// 如果当前hash表发生了变化，即发生了并发插入缓存的操作，此时需要进入这个分支
// #sput()里边的逻辑和#put()是类似的
return sput(key, value, hash, persist);
}
}
} else if ((key == e.key) || ((e.hash == hash) && key.equals(e.key))) {// 如果当前的key已经存在了，更新值
// synch to avoid race with remove and to
// ensure proper serialization of multiple replaces
synchronized (this) {
tab = table;
Object oldValue = e.value;
// [CACHE-118] - get the old cache entry even if there's no
// memory cache
// oldValue为NULL代表了是磁盘缓存
if (persist && (oldValue == NULL)) {
// 在磁盘里去的缓存值
oldValue = persistRetrieve(key);
}
if ((first == tab[index]) && (oldValue != null)) {
if (memoryCaching) {
// 缓存更新值
e.value = value;
}
// Persist if required
if (persist && overflowPersistence) {
// 如果缓存溢出需要持久化，在缓存持久化处移除这个值
// 因为现在内存中已经有这个值了，不能再持久化了
// 这里因为是更新，所以按理说不会有它对应的overflow缓存的啊？
persistRemove(key);
} else if (persist) {// 持久化保存
persistStore(key, value);
}
updateGroups(oldValue, value, persist);
itemPut(key);
return oldValue;
} else {
return sput(key, value, hash, persist);
}
}
} else {// 将e指向Entry链表的下一个项目
e = e.next;
}
}
}整个的流程用代码的注释其实就可以写清楚了，注意，在更新缓存后会调用给之类的回调函数#itemPut()，另外还有参数cache.memory和cache.persistence.overflow.only对流程的影响。
下面看下#get()，这里#remove()就不写了其实过程反倒和#get()也差不多：
public Object get(Object key) {
if (log.isDebugEnabled()) {
log.debug("get called (key=" + key + ")");
}
// 计算hash
int hash = hash(key);
/**//*
* Start off at the apparently correct bin. If entry is found, we need
* to check after a barrier anyway. If not found, we need a barrier to
* check if we are actually in right bin. So either way, we encounter
* only one barrier unless we need to retry. And we only need to fully
* synchronize if there have been concurrent modifications.
*/
// 计算在hash表中的位置
Entry[] tab = table;
int index = hash & (tab.length - 1);
// Entry链表中的第一个数据
Entry first = tab[index];
Entry e = first;
for (;;) {
if (e == null) {
// If key apparently not there, check to
// make sure this was a valid read
// key没找到，再次查看hash表确定是否真的找不到了
tab = getTableForReading();
if (first == tab[index]) {
// Not in the table, try persistence
// 试着在持久化处找
Object value = persistRetrieve(key);
if (value != null) {
// Update the map, but don't persist the data
// 在持久化处找到数据的话需要更新hash表，但不去重新持久化
put(key, value, false);
}
return value;
} else {
// Wrong list -- must restart traversal at new first
e = first = tab[index = hash & (tab.length - 1)];
}
}
// checking for pointer equality first wins in most applications
else if ((key == e.key) || ((e.hash == hash) && key.equals(e.key))) {// 找到了数据
Object value = e.value;
if (value != null) {
if (NULL.equals(value)) {
// Memory cache disable, use disk
// 需要去缓存找数据
value = persistRetrieve(e.key);
if (value != null) {
// 调用回调
itemRetrieved(key);
}
return value; // fix [CACHE-13]
} else {
// 调用回调
itemRetrieved(key);
return value;
}
}
// Entry was invalidated during deletion. But it could
// have been re-inserted, so we must retraverse.
// To avoid useless contention, get lock to wait out
// modifications
// before retraversing.
synchronized (this) {
tab = table;
}
// 到这里其实是列表处于一个错误的状态了，重新循环
e = first = tab[index = hash & (tab.length - 1)];
} else {// 需要查看链表中的下一个元素
e = e.next;
}
}
}
其实这个#get()在一些并发控制的精妙上我也看不出来，只能留待以后水平高了的时候去研究了，现在能看懂的也只有大致的流程。
最后对3个默认缓存实现中的LRU进行下简单的分析，实现方法挺简单的，不过有一些借鉴意义。
首先，LRUCache使用LinkedHashSet来将key值进行是否最近使用的排序，越往后越是最近使用的Key
private Collection list = new LinkedHashSet();
前面不是说在put，get，remove中都有之类的回调函数吗，这里就派上用场了
protected void itemRetrieved(Object key) {
while (removeInProgress) {
try {
Thread.sleep(5);
} catch (InterruptedException ie) {
}
}
// 这里改变了list中元素的顺序
synchronized (list) {
list.remove(key);
list.add(key);
}
}
protected void itemPut(Object key) {
// 这里改变了list中元素的顺序
synchronized (list) {
list.remove(key);
list.add(key);
}
}
这样，在缓存已满需要查找待移除的Key时，就可以使用list的顺序了，很简单，但是很有效。
private Object removeFirst() {
Object toRemove = null;
synchronized (list) { // A further fix for CACHE-44 and CACHE-246
Iterator it = list.iterator();
toRemove = it.next();
it.remove();
}
return toRemove;
}
posted on 2010-12-16 09:19
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