java教程、java学习：Java数据缓存实现的核心机制

在 大数据量访问读取中，数据缓存是最普遍采用的解决方案之一，但在读过很多代码的缓存实现，代码可圈可点的弹性都很大,在一并发数不多时，功能是完全没有问题的，但是对大数量的多并发操作上就有些差强人意了。       以下为 集数家之长实现的数据缓存核心机制代码片段,以抛砖引玉，供大家学习，此片段的核心代码参考sun的源码实现。      sun没有对此段代码开放，它的功能在ArrayBlockingQueue(jdk1.5)中已经实现并提供开放接口。没有时间看下面的代码的可直接查看ArrayBlockingQueue的api，如果对象ArrayBlockingQueue也没有兴趣的同学，可以直接调用ConcurrentHashMap(jdk1.5), ConcurrentSkipListMap(jdk1.6),这些类，api中有更加祥细的说明，这里不多说，需要注意的是因为此功能解决多线程并发问题， 故null不能做为key和value的键值,可以理解为HashTable的提升。 package com.henry; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import java.util.Random; import java.util.concurrent.locks.ReadWriteLock; import java.util.concurrent.locks.ReentrantReadWriteLock; public class CacheDataTest { static Map<Integer,Object> dataMap=new HashMap<Integer,Object>(); static ReadWriteLock lock=new ReentrantReadWriteLock(); //创建读写锁的实例 static Object getData(Integer key){ lock.readLock().lock();//读取前先上锁 Object val=null; try{ val=dataMap.get(key); if(val == null){ // Must release read lock before acquiring write lock lock.readLock().unlock(); lock.writeLock().lock(); try{ if(val==null){ //dataMap.put(key, "");//query from db val=queryDataFromDB(key); }finally{ //Downgrade by acquiring read lock before releasing write lock lock.readLock().lock(); // Unlock write, still hold read lock.writeLock().unlock(); } }finally{ lock.readLock().unlock(); //最后一定不要忘记释放锁 System.out.println("get data key="+key+">val="+val); return val; } static Object queryDataFromDB(Integer key){ Object val=new Random().nextInt(1000); dataMap.put(key, val); System.out.println("write into data key="+key+">val="+val); return val; } public static void main(String[] args) { for(int i=0;i<10;i++){ new Thread(new Runnable(){public void run() { getData(new Random().nextInt(5)); } } ).start(); } }