Java并发编程实战

5.6　构建高效且可伸缩的结果缓存

几乎所有的服务器应用程序都会使用某种形式的缓存。重用之前的计算结果能降低延迟，提高吞吐量，但却需要消耗更多的内存。

像许多“重复发明的轮子”一样，缓存看上去都非常简单。然而，简单的缓存可能会将性能瓶颈转变成可伸缩性瓶颈，即使缓存是用于提升单线程的性能。本节我们将开发一个高效且可伸缩的缓存，用于改进一个高计算开销的函数。我们首先从简单的HashMap开始，然后分析它的并发性缺陷，并讨论如何修复它们。

在程序清单5-16的Computable＜A, V＞接口中声明了一个函数Computable，其输入类型为A，输出类型为V。在ExpensiveFunction中实现的Computable，需要很长的时间来计算结果，我们将创建一个Computable包装器，帮助记住之前的计算结果，并将缓存过程封装起来。（这项技术被称为“记忆[Memoization]”。）

程序清单5-16　使用HashMap和同步机制来初始化缓存

public interface Computable＜A, V＞{

V compute（A arg）throws InterruptedException；

}

public class ExpensiveFunction

implements Computable＜String, BigInteger＞{

public BigInteger compute（String arg）{

//在经过长时间的计算后

return new BigInteger（arg）；

}

}

public class Memoizer1＜A, V＞implements Computable＜A, V＞{

@GuardedBy（"this"）

private ...