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下面介绍在LocalCache(CacheBuilder, CacheLoader)中调用的一些方法:
int getConcurrencyLevel() { return (concurrencyLevel == UNSET_INT) ? //是否设置了concurrencyLevel DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL//如果没有设置,采用默认值16 : concurrencyLevel;//如果设置了,采用设置的值 }
//获取键key的强度(默认为Strong,还有weak和soft) Strength getKeyStrength() { return MoreObjects.firstNonNull(keyStrength, Strength.STRONG); }
说明:获取key的引用类型(强度),默认为Strong(强引用类型),下表列出MoreObjects的方法firstNonNull(@Nullable T first, @Nullable T second)
public static <T> T firstNonNull(@Nullable T first, @Nullable T second) { return first != null ? first : checkNotNull(second); }
Strength getValueStrength() { return MoreObjects.firstNonNull(valueStrength, Strength.STRONG); }
说明:获取value的引用类型(强度),默认为Strong(强引用类型)
long getExpireAfterWriteNanos() { return (expireAfterWriteNanos == UNSET_INT) ? DEFAULT_EXPIRATION_NANOS : expireAfterWriteNanos; }
说明:获取超时时间,如果设置了,就是设置值,如果没设置,默认是0
int getInitialCapacity() { return (initialCapacity == UNSET_INT) ? DEFAULT_INITIAL_CAPACITY : initialCapacity; }
说明:获取初始化容量,如果指定了就是用指定容量,如果没指定,默认为16。值得注意的是,该容量是用于计算每个Segment的容量的,并不一定是每个Segment的容量,其具体使用的方法见LocalCache(CacheBuilder, CacheLoader)
//这里maxWeight没有设置值,默认为UNSET_INT,即-1 boolean evictsBySize() { return maxWeight >= 0; }
说明:这是一个与weight相关的方法,由于我们没有设置weight,所以该方法对我们的程序没有影响。
/** * Masks used to compute indices in the following table. */ static final int ACCESS_MASK = 1; static final int WRITE_MASK = 2; static final int WEAK_MASK = 4; /** * Look-up table for factories. */ static final EntryFactory[] factories = { STRONG, STRONG_ACCESS, STRONG_WRITE, STRONG_ACCESS_WRITE, WEAK, WEAK_ACCESS, WEAK_WRITE, WEAK_ACCESS_WRITE, }; static EntryFactory getFactory(Strength keyStrength, boolean usesAccessQueue, boolean usesWriteQueue) { int flags = ((keyStrength == Strength.WEAK) ? WEAK_MASK : 0)//0 | (usesAccessQueue ? ACCESS_MASK : 0)//0 | (usesWriteQueue ? WRITE_MASK : 0);//WRITE_MASK-->2 return factories[flags];//STRONG_WRITE }
说明:EntryFactory是LocalCache的一个内部枚举类,通过上述方法,获取除了相应的EntryFactory,这里选出的是STRONG_WRITE工厂,该工厂代码如下:
STRONG_WRITE { /** * 创建新的Entry */ @Override <K, V> ReferenceEntry<K, V> newEntry(Segment<K, V> segment, K key, int hash, @Nullable ReferenceEntry<K, V> next) { return new StrongWriteEntry<K, V>(key, hash, next); } /** * 将原来的Entry(original)拷贝到当下的Entry(newNext) */ @Override <K, V> ReferenceEntry<K, V> copyEntry(Segment<K, V> segment, ReferenceEntry<K, V> original, ReferenceEntry<K, V> newNext) { ReferenceEntry<K, V> newEntry = super.copyEntry(segment, original, newNext); copyWriteEntry(original, newEntry); return newEntry; } }
在该工厂中,指定了创建新entry的方法与复制原有entry为另一个entry的方法。
说明:该方法用于创建一个指定大小的Segment数组。关于Segment的介绍后边会说。
LocalCache-->createSegment(initialCapacity,maxSegmentWeight,StatsCounter)
该方法用于为之前创建的Segment数组的每一个元素赋值。
下边列出Segment类的一些属性和方法:
final LocalCache<K, V> map;// 外部类的一个实例 /** 该Segment中已经存在缓存的个数 */ volatile int count; /** * 指定是下边的AtomicReferenceArray<ReferenceEntry<K, V>> table,即扩容也是只扩自己的Segment * The table is expanded when its size exceeds this threshold. (The * value of this field is always {@code (int) (capacity * 0.75)}.) */ int threshold; /** * 每个Segment中的table */ volatile AtomicReferenceArray<ReferenceEntry<K, V>> table; /** * The maximum weight of this segment. UNSET_INT if there is no maximum. */ final long maxSegmentWeight; /** * map中当前元素的一个队列,队列元素根据write time进行排序,每write一个元素就将该元素加在队列尾部 */ @GuardedBy("this") final Queue<ReferenceEntry<K, V>> writeQueue; /** * A queue of elements currently in the map, ordered by access time. * Elements are added to the tail of the queue on access (note that * writes count as accesses). */ @GuardedBy("this") final Queue<ReferenceEntry<K, V>> accessQueue; Segment(LocalCache<K, V> map, int initialCapacity, long maxSegmentWeight, StatsCounter statsCounter) { this.map = map; this.maxSegmentWeight = maxSegmentWeight;//0 this.statsCounter = checkNotNull(statsCounter); initTable(newEntryArray(initialCapacity)); writeQueue = map.usesWriteQueue() ? //过期时间>0 new WriteQueue<K, V>() //WriteQueue : LocalCache.<ReferenceEntry<K, V>> discardingQueue(); accessQueue = map.usesAccessQueue() ? //false new AccessQueue<K, V>() : LocalCache.<ReferenceEntry<K, V>> discardingQueue(); } AtomicReferenceArray<ReferenceEntry<K, V>> newEntryArray(int size) { return new AtomicReferenceArray<ReferenceEntry<K, V>>(size);//new Object[size]; } void initTable(AtomicReferenceArray<ReferenceEntry<K, V>> newTable) { this.threshold = newTable.length() * 3 / 4; // 0.75 if (!map.customWeigher() && this.threshold == maxSegmentWeight) { // prevent spurious expansion before eviction this.threshold++; } this.table = newTable; }
Segment的构造器完成了三件事儿:为变量复制 + 初始化Segment的table + 构建相关队列
到目前为止,guava cache的完整的一个数据结构基本上就建立起来了。最后再总结一下。
guava cache的数据结构:
guava cache的数据结构的构建流程:
1)构建CacheBuilder实例cacheBuilder
2)cacheBuilder实例指定缓存器LocalCache的初始化参数
3)cacheBuilder实例使用build()方法创建LocalCache实例(简单说成这样,实际上复杂一些)
3.1)首先为各个类变量赋值(通过第二步中cacheBuilder指定的初始化参数以及原本就定义好的一堆常量)
3.2)之后创建Segment数组
3.3)最后初始化每一个Segment[i]
3.3.1)为Segment属性赋值
3.3.2)初始化Segment中的table,即一个ReferenceEntry数组(每一个key-value就是一个ReferenceEntry)
3.3.3)根据之前类变量的赋值情况,创建相应队列,用于LRU缓存回收算法
这里,我们就用开头给出的代码实例,来看一下,最后构建出来的cache结构是个啥:
显示指定:
expireAfterWriteNanos==20min maximumSize==1000
默认值:
concurrency_level==4(用于计算Segment个数) initial_capcity==16 (用于计算每个Segment容量)
keyStrength==STRONG valueStrength==STRONG
计算出:
entryFactory==STRONG_WRITE
segmentCount==4:Segment个数,一个刚刚大于等于concurrency_level且是2的几次方的一个数
segmentCapacity==initial_capcity/segmentCount==4:用来计算每个Segment能放置的entry个数的一个值,一个刚刚等于initial_capcity/segmentCount或者比initial_capcity/segmentCount大1的数(关键看是否除尽)
segmentSize==4:每个Segment能放置的entry个数,刚刚>=segmentCapacity&&是2的几次方的数
segments==Segment[segmentCount]==Segment[4]
segments[i]:
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