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  • 多线程缓存
    2018-07-13 15:19:15

    Cache是基于python的线程缓存插件,类似于redis的key,value形式的线程化数据存储功能,使用方便,相对于不是很复杂的缓存任务,Cache完全可以满足需求

    使用方法:

    Cache().setex(k, v, timeout)  #设置缓存及过期时间
    Cache().get(k)  #获取缓存
    项目地址: github.com
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    千次阅读 2018-09-20 14:27:28
    多线程实现缓存的思路有很多种,有基于ttl淘汰策略的,有基于lru淘汰实现的,而在淘汰的方式也有很多选择,如果选用Concurrenthashmap,可以很好的基于ttl淘汰策略,具体实现是另开一个守护线程,定时淘汰...

    前面写了个lru缓存,适用于单线程的场景。多线程实现缓存的思路有很多种,有基于ttl淘汰策略的,有基于lru淘汰实现的,而在淘汰的方式也有很多选择,如果选用Concurrenthashmap,可以很好的基于ttl淘汰策略,具体实现是另开一个守护线程,定时淘汰ConcurrenthashMap中的过期键,而在使用lru淘汰策略时则需要额外借助辅助结构双向链表,需要额外的同步操作,由于在本文之前实现了一个lru缓存算法https://blog.csdn.net/qq_32459653/article/details/82766468,故放弃使用现有的Concurrenthashmap结构

    模仿jdk1.7Concurrenthashmap结构的实现,实现自己的一个同步lru缓存,实现如下

    package Inter.other;
    
    
    /**
     * 缓存通用实现接口接口
     * Created by lin on 2018/9/19.
     */
    public interface Cache<K, V> {
        <V> V get(K key);
    
        void set(K key, V value);
    
        void clear();
    
        int size();
    
        /**
         * 该方法,专门为segmentCache设计,
         *
         * @return
         */
        void removeLast();
    }
    

     

     

    package Inter.other;
    
    
    import java.util.HashMap;
    import java.util.Map;
    
    /**
     * 缓存算法的具体实现
     * Created by lin on 2018/9/16.
     * 时间复杂度为O(1)的一个缓存
     */
    public class LRUCache<K, V> implements Cache<K, V> {
    
        // private KeyGenerationStrategy<K, V> keyGenerationStrategy;
        //默认容量大小
        private static final int DEFAULT_CAPACITY = 8;
    
        /* 缓存容量的大小 */
        private volatile int capacity;
        /* 缓存已使用的容量 */
        private volatile int size;
        /* 为了实现快速寻找,这里使用map,查找时间复杂度为O(1)*/
        private volatile  Map<K, Node<K, V>> map = new HashMap<K, Node<K, V>>();
        /* 为了实现快速替换,这里使用链表,删除或者加入时间复杂度为O(1)*/
        private volatile Node<K, V> head;
        private volatile  Node<K, V> tail;
    
        /**
         * 初始化
         *
         * @param capacity
         */
        public LRUCache(int capacity) {
            //  map = new HashMap<>();
            if (capacity <= 0) {
                capacity = DEFAULT_CAPACITY;
            }
            this.capacity = capacity;
            this.head = new Node<K, V>(null, null, null);
            this.tail = new Node<K, V>(head, null, null);
            head.next = tail;
    
        }
    
        public LRUCache() {
            this(DEFAULT_CAPACITY);
        }
    
        /**
         * 从缓存中获取指定值,没有返回空
         *
         * @param
         * @param <V>
         * @return
         */
    
    
        public <V> V get(K key) {
            Node<K, V> node = (Node<K, V>) map.get(key);
            if (node == null) {
                return null;
            } else {
                moveToFirst(node);
                return node.value;
            }
        }
    
        /**
         * 指定节点添加到缓存中
         *
         * @param key   value值对应的键
         * @param value 存放的值
         */
    
        public void set(K key, V value) {
    
            Node<K, V> node = new Node(value, key);
            //缓存容量未满,不需要淘汰,直接添加到最后一个
            if (size <= capacity) {
                node.prev = head;
                node.next = head.next;
                head.next.prev = node;
                head.next = node;
                map.put(node.key, node);
                size++;
            } else {//容量已满,淘汰最后一个节点即可
                // map.put((K)node.key, node);
                Node delNode = tail.prev;
                delNode.prev.next = node;
                node.prev = delNode.prev;
                node.next = tail;
                tail.prev = node;
                delNode.next = null;
                delNode.prev = null;
                delNode = null;
                map.remove(delNode.key);
    
            }
    
        }
    
    
        //清空缓存
    
        public void clear() {
            this.head = new Node<K, V>(null, null, null);
            this.tail = new Node<K, V>(head, null, null);
            head.next = tail;
            size = 0;
        }
    
    
        public int size() {
            return this.size;
        }
    
        public void removeLast() {
            if (size() == 0) {
                return;
            }
            Node delNode = tail.prev;
            Node node = delNode.prev;
            tail.prev = node;
            node.next = tail;
            delNode.next = null;
            delNode.prev = null;
            delNode = null;
            map.remove(delNode.key);
    
        }
    
        /**
         * 当节点被访问时需要放置到缓存最前面
         *
         * @param node
         */
        private void moveToFirst(Node node) {
            //validationIsSwap();
            if (node == head.next) {
                return;
            }
            Node<K, V> nodePrev = node.prev;
            Node<K, V> nodeNext = node.next;
            Node beMoved = head.next;// 头节点的下一个节点
            head.next = node;
            node.prev = head;
            node.next = beMoved;
            beMoved.prev = node;
    
            nodePrev.next = nodeNext;
            nodeNext.prev = nodePrev;
    
    
        }
    
        /**
         * 确定是否可以交换,如果size小于等于1 则没必要
         * <p>
         * private void validationIsSwap() {
         * if (size <= 1) {
         * throw new IllegalArgumentException("缓存容量不大于1,不能进行该操作");
         * }
         * }
         */
        public static void main(String[] args) {
            LRUCache<String, Integer> lruCache = new LRUCache(20);
            KeyGenerationStrategy<String, Integer> keyGenerationStrategy = new SimpleKeyGenerationStrategy<String, Integer>();
            String key1 = keyGenerationStrategy.generationKey(1);
            String key2 = keyGenerationStrategy.generationKey(2);
            String key3 = keyGenerationStrategy.generationKey(3);
            lruCache.set(key1, 1);
            lruCache.set(key2, 2);
            lruCache.set(key3, 3);
            System.out.println(lruCache.get(key1) + "");
            ;
            System.out.println(lruCache.get(key2) + "");
            ;
            System.out.println(lruCache.get(key3) + "");
            ;
            System.out.println(lruCache.get(key1) + "");
            ;
    
    
            // lruCache.swapAndFirst(node2);
            Node head = lruCache.head;
            //第一个
            head = head.next;
            System.out.println(head);
            //第二个
            head = head.next;
            System.out.println(head);
            //第三个
            head = head.next;
            System.out.println(head);
    
    
            //    lruCache.set(node1);
    
        }
    
        private Node getHead() {
            return this.head;
        }
    
    
    }
    
    package Inter.other;
    
    /**
     * 链表节点的定义
     * Created by lin on 2018/9/16.
     */
    public class Node<K,V> {
      final  V value;
      final  K key;//表示该节点的键;
       volatile Node next;
       volatile  Node prev;
    
        public Node(V value, K key) {
            this.value = value;
            this.key = key;
        }
    
        public Node(Node prev, Node next, V value) {
            this.prev = prev;
            this.next = next;
            this.value = value;
        }
    
        public K getKey() {
            return this.key;
        }
    
        @Override
        public String toString() {
            return "prev:" + prev.value + "当前节点" + this.value + "next:" + next.value;
        }
    }
    

     

     

    package Inter.other;
    
    /**
     * 键值生成策略接口
     * Created by lin on 2018/9/19.
     */
    public interface KeyGenerationStrategy<K, V> {
    
        K generationKey(V value);
    
    }
    

     

    package Inter.other;
    
    /**
     * 简单的键值生成
     * Created by lin on 2018/9/19.
     */
    public class SimpleKeyGenerationStrategy<K, V> implements KeyGenerationStrategy<K, V> {
    
        public K generationKey(V value) {
            return (K) value.toString();
        }
    }
    

    到这里为止 与单线程的lru实现都差不多,只是将一些字段变为用volatile,或final修饰了,并增加了removelast方法;

    接下来就模仿jdk1.7ConcurrentHashmap实现并发量高,线程安全的缓存,

     

    package Inter.other;
    
    import lombok.Getter;
    import lombok.Setter;
    
    import java.io.Serializable;
    import java.util.Random;
    import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
    import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;
    import java.util.concurrent.locks.Lock;
    import java.util.concurrent.locks.ReadWriteLock;
    import java.util.concurrent.locks.ReentrantReadWriteLock;
    
    /**
     * Created by lin on 2018/9/20.
     */
    public abstract class SegmentCache<K, V> implements Cache<K, V> {
    
        protected CacheFactory cacheFactory;
    
        protected final Random random; //主要用于淘汰时,随机选用一个桶淘汰
        /*桶的数量 ,其大小可以任意指定,不一定非要2的整数幂*/
        @Getter
        private final int segmentCount;
        @Getter
        protected volatile AtomicInteger size;
        //缓存容量大小,可以改变,但不建议那么做
        @Setter
        protected volatile int capacity;
    
        /**
         * 采用分段锁锁的思路,这里每一个cache都有一个
         * ReadWriteLock ,在操作cache时,需要获取对应的ReadWriteLock
         */
        protected final Segment<K, V>[] caches;
    
    
        private static final int DEFAULT_SEGMENTCOUNT = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
    
    
        /**
         * 初始化一个segmentCache缓存,考虑到缓存可能分布不均匀,故给
         * 每个segment分配的容量大小均是capacity的大小,实际容量由SegmentCache
         * 控制,给每个segment的容量设置为capacity并不会浪费内存,因为并没有实际分配
         * 内存空间,仅仅是一个阈值
         *
         * @param segmentCount 分段的数量
         * @param capacity     容量大小
         * @param cache        默认的缓存实现
         */
        public SegmentCache(int segmentCount, int capacity, Cache<K, V> cache) {
            if (capacity <= 0) {
                throw new IllegalArgumentException("capacity 必须大于0");
            }
            if (segmentCount <= 0) {
                throw new IllegalArgumentException("segmentCount 必须大于0");
            }
            this.segmentCount = segmentCount;
            caches = new Segment[segmentCount];
            this.capacity = capacity;
            setCacheFactory();//设置缓存工厂
            for (int i = 0; i < segmentCount; i++) {
              cache =  cacheFactory.getCache(cache.getClass().getSimpleName(), capacity);
                caches[i] = new Segment<K, V>(cache, capacity);
            }
            random = new Random(segmentCount);
    
    
        }
    
        public SegmentCache(int capacity, Cache<K, V> cache) {
            this(DEFAULT_SEGMENTCOUNT, capacity, cache);
        }
    
    
        public <V> V get(K key) {
            int place = getSegmentPlace(key);
            Segment<K, V> cache = (Segment<K, V>) caches[place];
            return cache.get(key);
        }
    
    
        public void set(K key, V value) {
            int place = getSegmentPlace(key);
            Segment<K, V> cache = caches[place];
            while (size.get() < capacity) {//小于
                int nowSize = size.get();
                if (size.compareAndSet(nowSize, nowSize + 1)) { //先扩容,在添加
                    cache.set(key, value);
                    break;
                }
                continue;
    
            }
    
            weekout();
            //递归调用自身重新设置
            set(key, value);
    
        }
    
        /**
         * 淘汰键值,
         */
        public abstract void weekout();
    
        public void clear() {
    
        }
    
    
        /**
         * 返回缓存中已存在的键值得大小
         *
         * @return
         */
        public int size() {
            return size.get();
        }
    
        static final class Segment<K, V> extends ReentrantReadWriteLock implements Serializable, Cache<K, V> {
            transient volatile int size;  // segment中元素的的数量
            transient volatile int capacity;    // 缓存容量的大小
            transient int modCount;          //对的大小造成影响的操作的数量(比如put或者remove操作)
    
            private volatile Cache<K, V> cache;  //segment的缓存结构
    
            public Segment(Cache<K, V> cache, int capacity) {
                this.cache = cache;
                this.capacity = capacity;
            }
    
    
            public <V> V get(K key) {
                readLock().lock();
                try {
                    return cache.get(key);
                } finally {
                    readLock().unlock();
                }
    
    
            }
    
            public void set(K key, V value) {
                writeLock().lock();
                try {
                    cache.set(key, value);
                } finally {
                    writeLock().unlock();
                }
    
            }
    
            public void clear() {
                writeLock().lock();
                try {
                    cache.clear();
                } finally {
                    writeLock().unlock();
                }
    
            }
    
            public int size() {
                return cache.size();
            }
    
            public void removeLast() {
                writeLock().lock();
                try {
                    cache.removeLast();
                } finally {
                    writeLock().unlock();
                }
            }
        }
    
        /**
         * 考虑到事实情况,segmentCount可以任意指定大小,
         *
         * @param key
         * @return
         */
        private int getSegmentPlace(K key) {
            return key.hashCode() % segmentCount;
        }
    
    
        public abstract void setCacheFactory();
    
    
    }
    

    缓存工厂,用于决定,使用哪种基本的缓存策略

    package Inter.other;
    
    /**
     * Created by lin on 2018/9/20.
     */
    public interface CacheFactory<K, V> {
    
        Cache<K, V> getCache(String name, int capacity);
    
    }
    

     

    package Inter.other;
    
    /**
     * Created by lin on 2018/9/20.
     */
    public class SimpleCacheFactory implements CacheFactory {
    
    
        public Cache getCache(String name, int capacity) {
            if (name.equalsIgnoreCase("lruCache")) {
                return new LRUCache(capacity);
            }
    
            throw new IllegalArgumentException("没有该种缓存");
    
        }
    }
    
    
    package Inter.other;
    
    /**
     * Created by lin on 2018/9/20.
     */
    public class SimpleSegmentCache<K, V> extends SegmentCache<K, V> {
    
        public SimpleSegmentCache(int capacity, Cache<K, V> cache) {
            super(capacity, cache);
        }
    
        public void removeLast() {
            weekout();
        }
    
        public void weekout() {
    
            while (true) {
                if (size.get() < capacity) {
                    break;
                }
                int weedSegmentPlace = random.nextInt();
                Segment weedSegment = caches[weedSegmentPlace];
                if (weedSegment.size() > 0) {
                    weedSegment.writeLock().lock();
                    try {
                        if (size.get() < capacity) {
                            return;
                        }
                        if (weedSegment.size() > 0) {
                            weedSegment.removeLast();
                            size.decrementAndGet();
                            break;
                        }
                    } finally {
                        weedSegment.writeLock().unlock();
                    }
                }
            }
    
        }
    
        public void setCacheFactory() {
            this.cacheFactory = new SimpleCacheFactory();
        }
    
    }
    

     

    另外对lru算法非常感兴趣的同学可以看一些大牛写的线程安全的高并发 lru缓存算法,具体地址如下https://blog.csdn.net/njchenyi/article/details/8046914

     

     

     

     

     

    展开全文
  • 设计了带有多线程安全的双数据缓存技术,传感器数据帧进入队列存放后,监控分站对数据帧逐一进行解析处理后,封装成以太网数据包发送给中心站软件,另外考虑避免饥饿或死锁发生,设计的数据缓存技术加入了多线程安全保护...
  • 多线程中的可见性问题

    千次阅读 2020-08-16 21:34:38
    1.缓存导致的可见性问题 可见性问题是指一个线程修改了某一个共享变量的值时,其他线程是否能够立即知道这个修改。 对于串行程序来说,可见性问题是不存在的,因为你在任何一个操作步骤中修改了某个变量,在后续的...

    1.缓存导致的可见性问题

    可见性问题是指一个线程修改了某一个共享变量的值时,其他线程是否能够立即知道这个修改。

    • 对于串行程序来说,可见性问题是不存在的,因为你在任何一个操作步骤中修改了某个变量,在后续的步骤中读取这个变量的值时,读取的一定是修改后的新值。
    • 在并行程序中,如果一个线程修改了某一个全局变量,那么其他线程未必可以马上知道这个改动。多核时代,每颗 CPU 都有自己的缓存,这时 CPU 缓存与内存的数据一致性就没那么容易解决了,一个CPU缓存中的变量对另外一个CPU是不可见的
      在这里插入图片描述
      如上图中,两个线程在执行时,CPU1和CPU2分别将内存中的变量,缓存到CPU的cache或者寄存器中,如果CPU1的线程修改了变量V,那么CPU2的线程可能无法意识到这个改动,依然会读取CPU2中cache或者寄存器中的值,这就产生了可见性问题。

    2.解决办法

    1.使用volatile关键字
    volatile 是禁用CPU缓存的意思,变量volatile int x = 0,它表达的是:告诉编译器,对这个变量的读写,不能使用 CPU 缓存,必须从内存中读取或者写入。

    2.使用synchronized加锁
    JMM(java内存模型)关于synchronized的两条规定:

    • 线程解锁前(退出synchronized代码块之前),必须把共享变量的最新值刷新到主内存中,也就是说线程退出synchronized代码块值后,主内存中保存的共享变量的值已经是最新的了
    • 线程加锁时(进入synchronized代码块之后),将清空工作内存中共享变量的值,从而使用共享变量时需要从主内存中重新读取最新的值(注意:加锁与解锁需要是同一把锁)
    • 两者结合:线程解锁前对共享变量的修改在下次加锁时对其他线程可见

    3.synchronizedvolatile的比较

    1.volatile不需要加锁,比synchronized更轻量级,不会阻塞线程
    2.从内存可见性角度讲,volatile读操作=进入synchronized代码块(加锁),volatile写操作=退出synchronized代码块(解锁)
    3.synchronized既能保证可见性,又能保证原子性,而volatile只能保证可见性,不能保证原子性

    展开全文
  • 基于分区缓存区重放与多线程交互的多智能体深度强化学习算法.pdf
  • 多线程并发条件下创建一个缓存

    千次阅读 2018-05-25 22:05:13
    * @desc 写一个多线程情况下缓存小例子 */ public class CacheLock { private Map,Object> cacheMap = new ConcurrentHashMap, Object>(); /** * 根据key获取value * @param key * @return */ private ...
    import java.util.Map;
    import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
    import java.util.concurrent.locks.ReadWriteLock;
    import java.util.concurrent.locks.ReentrantReadWriteLock;
    
    /**
     * @author yzhang
     * @date 2018/5/25 21:43
     * @desc 写一个多线程情况下缓存小例子
     */
    public class CacheLock {
    
        private Map<String,Object> cacheMap = new ConcurrentHashMap<String, Object>();
        /**
         * 根据key获取value
         * @param key
         * @return
         */
        private ReadWriteLock lock = new ReentrantReadWriteLock();
        public Object getCache(String key){
            //1.先获取读锁
            lock.readLock().lock();
            Object result = cacheMap.get(key);
            try{
                //2.判断是否存在数据
                if(result==null){
                    //3.如果数据不存在,那么就去数据库获取数据,此时应该先释放读锁,并开启写锁
                    lock.readLock().unlock();
                    //4.为了防止所线程,这里还需要再次判断是否存在数据
                    if(cacheMap.get(key)==null){
                        try {
                            lock.writeLock().lock();
                            //5.从数据库里面获取数据
                            //...........
                        }finally {
                            //6.释放写锁,这里是为了防止,当前线程操作异常,所以必须要释放写锁
                            lock.writeLock().unlock();
                        }
                    }
                    //7.再一次开启读锁
                    lock.readLock().lock();
                }
            }finally {
                //8.防止程序失败,强制释放读锁
                lock.readLock().unlock();
            }
            //9.返回结果
            return result;
    
        }
    }

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空空如也

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