【高并发】基于ReadWriteLock开了个一款高性能缓存

写在前面

在实际工作中，有一种非常普遍的并发场景：那就是读多写少的场景。在这种场景下，为了优化程序的性能，我们经常使用缓存来提高应用的访问性能。因为缓存非常适合使用在读多写少的场景中。而在并发场景中，Java SDK中提供了ReadWriteLock来满足读多写少的场景。本文我们就来说说使用ReadWriteLock如何实现一个通用的缓存中心。

本文涉及的知识点有：

读写锁

说起读写锁，相信小伙伴们并不陌生。总体来说，读写锁需要遵循以下原则：

• 一个共享变量允许同时被多个读线程读取到。
• 一个共享变量在同一时刻只能被一个写线程进行写操作。
• 一个共享变量在被写线程执行写操作时，此时这个共享变量不能被读线程执行读操作。

这里，需要小伙伴们注意的是：读写锁和互斥锁的一个重要的区别就是：读写锁允许多个线程同时读共享变量，而互斥锁不允许。所以，在高并发场景下，读写锁的性能要高于互斥锁。但是，读写锁的写操作是互斥的，也就是说，使用读写锁时，一个共享变量在被写线程执行写操作时，此时这个共享变量不能被读线程执行读操作。

读写锁支持公平模式和非公平模式，具体是在ReentrantReadWriteLock的构造方法中传递一个boolean类型的变量来控制。

public ReentrantReadWriteLock(boolean fair) {
    sync = fair ? new FairSync() : new NonfairSync();
    readerLock = new ReadLock(this);
    writerLock = new WriteLock(this);
}

另外，需要注意的一点是：在读写锁中，读锁调用newCondition()会抛出UnsupportedOperationException异常，也就是说：读锁不支持条件变量。

缓存实现

这里，我们使用ReadWriteLock快速实现一个缓存的通用工具类，总体代码如下所示。

public class ReadWriteLockCache<K,V> {
    private final Map<K, V> m = new HashMap<>();
    private final ReadWriteLock rwl = new ReentrantReadWriteLock();
    // 读锁
    private final Lock r = rwl.readLock();
    // 写锁
    private final Lock w = rwl.writeLock();
    // 读缓存
    public V get(K key) {
        r.lock();
        try { return m.get(key); }
        finally { r.unlock(); }
    }
    // 写缓存
    public V put(K key, V value) {
        w.lock();
        try { return m.put(key, value); }
        finally { w.unlock(); }
    }
}

可以看到，在ReadWriteLockCache中，我们定义了两个泛型类型，K代表缓存的Key，V代表缓存的value。在ReadWriteLockCache类的内部，我们使用Map来缓存相应的数据，小伙伴都都知道HashMap并不是线程安全的类，所以，这里使用了读写锁来保证线程的安全性，例如，我们在get()方法中使用了读锁，get()方法可以被多个线程同时执行读操作；put()方法内部使用写锁，也就是说，put()方法在同一时刻只能有一个线程对缓存进行写操作。

这里需要注意的是：无论是读锁还是写锁，锁的释放操作都需要放到finally{}代码块中。

在以往的经验中，有两种向缓存中加载数据的方式，一种是：项目启动时，将数据全量加载到缓存中，一种是在项目运行期间，按需加载所需要的缓存数据。

接下来，我们就分别来看看全量加载缓存和按需加载缓存的方式。

全量加载缓存

全量加载缓存相对来说比较简单，就是在项目启动的时候，将数据一次性加载到缓存中，这种情况适用于缓存数据量不大，数据变动不频繁的场景，例如：可以缓存一些系统中的数据字典等信息。整个缓存加载的大体流程如下所示。

将数据全量加载到缓存后，后续就可以直接从缓存中读取相应的数据了。

全量加载缓存的代码实现比较简单，这里，我就直接使用如下代码进行演示。

public class ReadWriteLockCache<K,V> {
    private final Map<K, V> m = new HashMap<>();
    private final ReadWriteLock rwl = new ReentrantReadWriteLock();
    // 读锁
    private final Lock r = rwl.readLock();
    // 写锁
    private final Lock w = rwl.writeLock();
    
    public ReadWriteLockCache(){
        //查询数据库
        List<Field<K, V>> list = .....;
        if(!CollectionUtils.isEmpty(list)){
            list.parallelStream().forEach((f) ->{
				m.put(f.getK(), f.getV);
			});
        }
    }
    // 读缓存
    public V get(K key) {
        r.lock();
        try { return m.get(key); }
        finally { r.unlock(); }
    }
    // 写缓存
    public V put(K key, V value) {
        w.lock();
        try { return m.put(key, value); }
        finally { w.unlock(); }
    }
}

按需加载缓存

按需加载缓存也可以叫作懒加载，就是说：需要加载的时候才会将数据加载到缓存。具体来说：就是程序启动的时候，不会将数据加载到缓存，当运行时，需要查询某些数据，首先检测缓存中是否存在需要的数据，如果存在，则直接读取缓存中的数据，如果不存在，则到数据库中查询数据，并将数据写入缓存。后续的读取操作，因为缓存中已经存在了相应的数据，直接返回缓存的数据即可。

这种查询缓存的方式适用于大多数缓存数据的场景。

我们可以使用如下代码来表示按需查询缓存的业务。

class ReadWriteLockCache<K,V> {
    private final Map<K, V> m = new HashMap<>();
    private final ReadWriteLock rwl =  new ReentrantReadWriteLock();
    private final Lock r = rwl.readLock();
    private final Lock w = rwl.writeLock();
    V get(K key) {
        V v = null;
        //读缓存
        r.lock();        
        try {
            v = m.get(key);
        } finally{
            r.unlock();    
        }
        //缓存中存在，返回
        if(v != null) {  
            return v;
        }  
        //缓存中不存在，查询数据库
        w.lock();     
        try {
		   //再次验证缓存中是否存在数据
            v = m.get(key);
            if(v == null){ 
                //查询数据库
                v=从数据库中查询出来的数据
                m.put(key, v);
            }
        } finally{
            w.unlock();
        }
        return v; 
    }
}

这里，在get()方法中，首先从缓存中读取数据，此时，我们对查询缓存的操作添加了读锁，查询返回后，进行解锁操作。判断缓存中返回的数据是否为空，不为空，则直接返回数据；如果为空，则获取写锁，之后再次从缓存中读取数据，如果缓存中不存在数据，则查询数据库，将结果数据写入缓存，释放写锁。最终返回结果数据。

这里，有小伙伴可能会问：为啥程序都已经添加写锁了，在写锁内部为啥还要查询一次缓存呢？

这是因为在高并发的场景下，可能会存在多个线程来竞争写锁的现象。例如：第一次执行get()方法时，缓存中的数据为空。如果此时有三个线程同时调用get()方法，同时运行到 w.lock()代码处，由于写锁的排他性。此时只有一个线程会获取到写锁，其他两个线程则阻塞在w.lock()处。获取到写锁的线程继续往下执行查询数据库，将数据写入缓存，之后释放写锁。

此时，另外两个线程竞争写锁，某个线程会获取到锁，继续往下执行，如果在w.lock()后没有v = m.get(key); 再次查询缓存的数据，则这个线程会直接查询数据库，将数据写入缓存后释放写锁。最后一个线程同样会按照这个流程执行。

这里，实际上第一个线程已经查询过数据库，并且将数据写入缓存了，其他两个线程就没必要再次查询数据库了，直接从缓存中查询出相应的数据即可。所以，在w.lock()后添加v = m.get(key); 再次查询缓存的数据，能够有效的减少高并发场景下重复查询数据库的问题，提升系统的性能。

读写锁的升降级

关于锁的升降级，小伙伴们需要注意的是：在ReadWriteLock中，锁是不支持升级的，因为读锁还未释放时，此时获取写锁，就会导致写锁永久等待，相应的线程也会被阻塞而无法唤醒。

虽然不支持锁升级，但是ReadWriteLock支持锁降级，例如，我们来看看官方的ReentrantReadWriteLock示例，如下所示。

class CachedData {
    Object data;
    volatile boolean cacheValid;
    final ReentrantReadWriteLock rwl = new ReentrantReadWriteLock();

    void processCachedData() {
        rwl.readLock().lock();
        if (!cacheValid) {
            // Must release read lock before acquiring write lock
            rwl.readLock().unlock();
            rwl.writeLock().lock();
            try {
                // Recheck state because another thread might have
                // acquired write lock and changed state before we did.
                if (!cacheValid) {
                    data = ...
                    cacheValid = true;
                }
                // Downgrade by acquiring read lock before releasing write lock
                rwl.readLock().lock();
            } finally {
                rwl.writeLock().unlock(); // Unlock write, still hold read
            }
        }

        try {
            use(data);
        } finally {
            rwl.readLock().unlock();
        }
    }
}}

数据同步问题

首先，这里说的数据同步指的是数据源和数据缓存之间的数据同步，说的再直接一点，就是数据库和缓存之间的数据同步。

这里，我们可以采取三种方案来解决数据同步的问题，如下图所示

超时机制

这个比较好理解，就是在向缓存写入数据的时候，给一个超时时间，当缓存超时后，缓存的数据会自动从缓存中移除，此时程序再次访问缓存时，由于缓存中不存在相应的数据，查询数据库得到数据后，再将数据写入缓存。

采用这种方案需要注意缓存的穿透问题，有关缓存穿透、击穿、雪崩的知识，小伙伴们可以参见《【高并发】面试官：讲讲什么是缓存穿透？击穿？雪崩？如何解决？》

定时更新缓存

这种方案是超时机制的增强版，在向缓存中写入数据的时候，同样给一个超时时间。与超时机制不同的是，在程序后台单独启动一个线程，定时查询数据库中的数据，然后将数据写入缓存中，这样能够在一定程度上避免缓存的穿透问题。

实时更新缓存

这种方案能够做到数据库中的数据与缓存的数据是实时同步的，可以使用阿里开源的Canal框架实现MySQL数据库与缓存数据的实时同步。也可以使用我个人开源的mykit-data框架哦（推荐使用）~~