Jvm内部缓存选型？一篇文章为你解答疑惑

我们的4个段分为A,B,C,D，在后面我也会这么叫它们。而每个段里面的四个算法我叫他s1,s2,s3,s4。下面举个例子如果要添加一个访问50的数字频率应该怎么做?我们这里用size=100来举例。

• 首先确定50这个hash是在哪个段里面，通过hash & 3(3的二进制是11)必定能获得小于4的数字，假设hash & 3=0，那就在A段。
• 对50的hash再用其他hash算法再做一次hash，得到long数组的位置，也就是在长度128数组中的位置。假设用s1算法得到1，s2算法得到3，s3算法得到4，s4算法得到0。
• 因为S1算法得到的是1，所以在long[1]的A段里面的s1位置进行+1,简称1As1加1，然后在3As2加1，在4As3加1，在0As4加1。

这个时候有人会质疑频率最大为15的这个是否太小?没关系在这个算法中，比如size等于100，如果他全局提升了size*10也就是1000次就会全局除以2衰减，衰减之后也可以继续增加，这个算法再W-TinyLFU的论文中证明了其可以较好的适应时间段的访问频率。

读写性能

在guava cache中我们说过其读写操作中夹杂着过期时间的处理，也就是你在一次Put操作中有可能还会做淘汰操作，所以其读写性能会受到一定影响，可以看上面的图中，caffeine的确在读写操作上面完爆guava cache。主要是因为在caffeine，对这些事件的操作是通过异步操作，他将事件提交至队列，这里的队列的数据结构是RingBuffer,不清楚的可以看看这篇文章,你应该知道的高性能无锁队列Disruptor。然后会通过默认的ForkJoinPool.commonPool()，或者自己配置线程池，进行取队列操作，然后在进行后续的淘汰，过期操作。

当然读写也是有不同的队列，在caffeine中认为缓存读比写多很多，所以对于写操作是所有线程共享一个Ringbuffer。

对于读操作比写操作更加频繁，进一步减少竞争，其为每个线程配备了一个RingBuffer：

数据淘汰策略

在caffeine所有的数据都在ConcurrentHashMap中，这个和guava cache不同，guava cache是自己实现了个类似ConcurrentHashMap的结构。在caffeine中有三个记录引用的LRU队列:

• Eden队列:在caffeine中规定只能为缓存容量的%1,如果size=100,那这个队列的有效大小就等于1。这个队列中记录的是新到的数据，防止突发流量由于之前没有访问频率，而导致被淘汰。比如有一部新剧上线，在最开始其实是没有访问频率的，防止上线之后被其他缓存淘汰出去，而加入这个区域。伊甸区，最舒服最安逸的区域，在这里很难被其他数据淘汰。
• Probation队列:叫做缓刑队列，在这个队列就代表你的数据相对比较冷，马上就要被淘汰了。这个有效大小为size减去eden减去protected。
• Protected队列:在这个队列中，可以稍微放心一下了，你暂时不会被淘汰，但是别急，如果Probation队列没有数据了或者Protected数据满了，你也将会被面临淘汰的尴尬局面。当然想要变成这个队列，需要把Probation访问一次之后，就会提升为Protected队列。这个有效大小为(size减去eden) X 80% 如果size =100，就会是79。

这三个队列关系如下:

1. 所有的新数据都会进入Eden。
2. Eden满了，淘汰进入Probation。
3. 如果在Probation中访问了其中某个数据，则这个数据升级为Protected。
4. 如果Protected满了又会继续降级为Probation。

对于发生数据淘汰的时候，会从Probation中进行淘汰。会把这个队列中的数据队头称为受害者，这个队头肯定是最早进入的，按照LRU队列的算法的话那他其实他就应该被淘汰，但是在这里只能叫他受害者，这个队列是缓刑队列，代表马上要给他行刑了。这里会取出队尾叫候选者，也叫攻击者。这里受害者会和攻击者皇城PK决出我们应该被淘汰的。

通过我们的Count-Min Sketch中的记录的频率数据有以下几个判断:

• 如果攻击者大于受害者，那么受害者就直接被淘汰。
• 如果攻击者<=5，那么直接淘汰攻击者。这个逻辑在他的注释中有解释:

• 他认为设置一个预热的门槛会让整体命中率更高。
• 其他情况，随机淘汰。

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（编辑：晋中站长网）

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