以下是 Guava Cache 中 LocalCache 分段锁实现的核心流程图，使用 Mermaid 语法绘制。该流程图展示了 Segment 的初始化、缓存操作（获取和写入） 以及 并发控制机制。
流程图说明
1. 初始化 Segment
- 在
LocalCache初始化时，创建多个Segment，每个Segment管理一部分缓存数据。
2. 计算段索引
- 在操作缓存时，通过哈希函数计算键的段索引。
- 公式：
segmentIndex = hash(key) & (segments.length - 1)。
3. 操作类型
- 判断当前操作是 获取缓存条目 还是 写入缓存条目。
4. 获取缓存条目
- 加锁：对目标段加锁。
- 查找缓存条目：在哈希表中查找条目。
- 如果条目存在，则返回其值；否则返回
null。 - 解锁：释放锁。
5. 写入缓存条目
- 加锁：对目标段加锁。
- 判断条目是否存在：
- 如果条目存在，则更新其值。
- 如果条目不存在，则插入新条目。
- 解锁：释放锁。
6. 结束
- 操作完成，流程结束。
以下是核心代码实现逻辑
LocalCache 是 Guava Cache 的核心实现类，其 分段锁（Segment-based Locking） 机制是实现高并发访问的关键。以下是 LocalCache 分段锁实现的核心代码说明，包括 Segment 类的设计、锁的实现 和 并发控制机制。
一、LocalCache 的分段锁设计
1. Segment 类的定义
Segment是LocalCache的内部类，继承自ReentrantLock。- 每个
Segment负责管理一部分缓存数据，并包含一个独立的锁。
2. Segment 的核心字段
table：哈希表，存储缓存条目（ReferenceEntry<K, V>）。count：当前段中的条目数量。modCount：修改次数，用于检测并发修改。threshold：哈希表的扩容阈值。maxSegmentWeight：当前段的最大权重（用于基于权重的淘汰策略）。
二、Segment 类核心代码说明
以下是 Segment 类的核心代码片段及其说明：
1. Segment 类的初始化
final class Segment<K, V> extends ReentrantLock {// 哈希表，存储缓存条目volatile AtomicReferenceArray<ReferenceEntry<K, V>> table;// 当前段中的条目数量int count;// 修改次数，用于检测并发修改int modCount;// 哈希表的扩容阈值int threshold;// 当前段的最大权重long maxSegmentWeight;Segment(LocalCache<K, V> map, int initialCapacity, long maxSegmentWeight) {this.map = map;this.maxSegmentWeight = maxSegmentWeight;// 初始化哈希表initTable(newEntryArray(initialCapacity));}// 初始化哈希表AtomicReferenceArray<ReferenceEntry<K, V>> newEntryArray(int size) {return new AtomicReferenceArray<>(size);}void initTable(AtomicReferenceArray<ReferenceEntry<K, V>> newTable) {this.threshold = newTable.length() * 3 / 4; // 设置扩容阈值this.table = newTable;}
}
说明：
table是一个AtomicReferenceArray，用于存储缓存条目。initTable方法初始化哈希表，并设置扩容阈值。
2. 获取缓存条目
V get(Object key, int hash) {lock(); // 加锁try {// 查找缓存条目ReferenceEntry<K, V> entry = getEntry(key, hash);if (entry != null) {return entry.getValue();}return null;} finally {unlock(); // 解锁}
}// 查找缓存条目
ReferenceEntry<K, V> getEntry(Object key, int hash) {AtomicReferenceArray<ReferenceEntry<K, V>> table = this.table;int index = hash & (table.length() - 1); // 计算哈希索引ReferenceEntry<K, V> first = table.get(index);for (ReferenceEntry<K, V> e = first; e != null; e = e.getNext()) {if (e.getHash() == hash && map.keyEquivalence.equivalent(key, e.getKey())) {return e;}}return null;
}
说明：
- 在获取缓存条目时，先对当前段加锁。
getEntry方法通过哈希索引查找缓存条目。- 如果找到条目，则返回其值；否则返回
null。 - 最后释放锁。
3. 写入缓存条目
V put(K key, int hash, V value) {lock(); // 加锁try {// 插入或更新缓存条目ReferenceEntry<K, V> entry = getEntry(key, hash);if (entry != null) {V oldValue = entry.getValue();entry.setValue(value);return oldValue;} else {insert(key, hash, value);return null;}} finally {unlock(); // 解锁}
}// 插入缓存条目
void insert(K key, int hash, V value) {AtomicReferenceArray<ReferenceEntry<K, V>> table = this.table;int index = hash & (table.length() - 1); // 计算哈希索引ReferenceEntry<K, V> first = table.get(index);ReferenceEntry<K, V> newEntry = map.entryFactory.newEntry(key, hash, first);table.set(index, newEntry);newEntry.setValue(value);count++;modCount++;
}
说明：
- 在写入缓存条目时，先对当前段加锁。
- 如果条目已存在，则更新其值。
- 如果条目不存在，则插入新条目。
- 最后释放锁。
4. 扩容机制
void expand() {AtomicReferenceArray<ReferenceEntry<K, V>> oldTable = this.table;int oldCapacity = oldTable.length();if (oldCapacity >= MAXIMUM_CAPACITY) {return;}int newCapacity = oldCapacity << 1; // 容量加倍AtomicReferenceArray<ReferenceEntry<K, V>> newTable = newEntryArray(newCapacity);threshold = newCapacity * 3 / 4; // 更新扩容阈值transfer(oldTable, newTable); // 迁移数据table = newTable;
}// 迁移数据
void transfer(AtomicReferenceArray<ReferenceEntry<K, V>> oldTable, AtomicReferenceArray<ReferenceEntry<K, V>> newTable) {for (int i = 0; i < oldTable.length(); i++) {ReferenceEntry<K, V> entry = oldTable.get(i);if (entry != null) {int newIndex = entry.getHash() & (newTable.length() - 1); // 计算新索引newTable.set(newIndex, entry);}}
}
说明：
- 当哈希表的条目数量超过扩容阈值时，触发扩容。
- 新哈希表的容量为旧哈希表的两倍。
- 将旧哈希表中的数据迁移到新哈希表。
三、分段锁的并发控制
1. 锁的粒度
- 每个
Segment独立加锁，锁的粒度是段级别。 - 不同段的操作可以并行执行，而同一段的操作需要串行执行。
2. 锁的使用
- 在操作缓存时，先对目标段加锁，操作完成后释放锁。
- 使用
ReentrantLock的lock()和unlock()方法实现加锁和解锁。
3. 并发性能
- 分段锁减少了锁竞争，提高了缓存的并发性能。
- 在高并发场景下，不同段的操作可以并行执行。
四、总结
LocalCache 的分段锁实现是其高并发性能的核心。通过将缓存数据划分为多个段，每个段独立加锁，减少了锁竞争并提高了并发性能。以下是分段锁的核心特点：
- 减少锁竞争：不同段的操作可以并行执行。
- 提高并发性能：在多线程环境下，分段锁能够显著提升缓存的吞吐量。
- 灵活性：段的数量可以根据并发级别动态调整。
如果需要更深入的源码分析或性能优化，可以参考 Guava 的官方文档和源码。