使用ConcurrentMap实现高效可靠的原子操作

问题：服务器S1从远程获取多个文件到本地处理。这些文件的数据会被Processor转换成不同类型的数据模型存放至S1的数据库。每个Processor处理逻辑是相互独立的，但是同一个文件的数据可能会被多个Processor访问。为了提高数据模型的转换效率，需要将文件进行缓存，已经被缓存的文件不能被重复缓存。问题代码如下：

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public class CacheManager
{

private Collection<String> cachedFiles = new ArrayList<>();  

public void tryCache(String file)  
{  
    if (!cachedFiles.contains(file))  
    {  
        doCache(file);  
        cachedFiles.add(file);  
    }  
}  

}

在多线程环境下，tryCache方法的逻辑会存在由“线程交织”所带来的文件被重复缓存的问题。

以下几种解决方法点评一下：

1 一种错误的方法

将cachedFiles字段使用诸如ConcurrentSkipListSet 或Collections.synchronizedSet，但是，该方法根本解决不了“线程交织”的问题。部分Java初学者容易犯这种错误。

2 一种不高效的方法

将tryCache声明为synchronized方法，或者在if (!cachedFiles.contains(file))语句块外用synchronized(cachedFiles)，来实现互斥。这方法能保证if (!cachedFiles.contains(file))块在任何时候只能被一个线程执行，的确能避免文件被重复缓存。但是性能不高，例如，如果Processor1要缓存文件A，Processor2要缓存文件B，两者并不冲突，但是两个Processor只能串行通过tryCache，却不能同时进行。

3 一种高效，但不可靠的方法

使用ConcurrentMap的putIfAbsent实现高效的原子操作，但不可靠

经过改造的伪代码如下：

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public class CacheManager
{

private Collection<String> cachedFiles = new HashSet<>();  

private ConcurrentMap<String, Long> cacheTimestamp = new ConcurrentHashMap<>();  

public void tryCache(String file)  
{  
    do  
    {  
        if (cacheTimestamp.putIfAbsent(file, System.currentTimeMillis()) == null)  
        {  
            if (!cachedFiles.contains(file))    
            {    
                doCache(file);    
                cachedFiles.add(file);    
            }   
            cacheTimestamp.remove(file);    
            break;  
        }  
        else  
        {  
            waitSomeTime();  
        }  
    }  
    while(!Thread.interrupted());  
}  

}
该方法能保证同一个file不会同时被多个Processor进行缓存，而且也能让处理不同file的Processor并发进行缓存。

但是该方法却并不可靠：如果Processor1在doCache(fileA)时发生异常导致cacheTimestamp.remove(fileA)不被执行，那么再也不会有其他Processor能通过cacheTimestamp.putIfAbsent(fileA, System.currentTimeMillis()) == null的校验，使得fileA永远不会再被缓存。cacheTimestamp也留下了一个垃圾记录。

4 一种高效，基本可靠的方法

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public class CacheManager
{

private Collection<String> cachedFiles = new HashSet<>();  

private ConcurrentMap<String, Long> cacheTimestamp = new ConcurrentHashMap<>();  

public void tryCache(String file)  
{  
    do  
    {  
        if (cacheTimestamp.putIfAbsent(file, System.currentTimeMillis()) == null)  
        {  
            try    
            {    
                if (!cachedFiles.contains(file))    
                {    
                    doCache(file);    
                    cachedFiles.add(file);    
                }   
                break;  
            }    
            finally    
            {    
                cacheTimestamp.remove(file);    
            }  
        }  
        else  
        {  
            waitSomeTime();  
        }  
    }  
    while(!Thread.interrupted());  
}  

}

使用try ... finally ...来保证无论缓存成功与否，都能将cacheTimestamp中的记录清除。至此，这代码可以给个及格分了。什么，才及格？是的，请继续往下看

5 一种高效，靠超时机制来保证可靠性的方法

使用ConcurrentMap的putIfAbsent和replace方法，能实现上述问题的一种高效而可靠的解决方案。

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public class CacheManager
{

private Collection<String> cachedFiles = new HashSet<>();  

private ConcurrentMap<String, Long> cacheTimestamp = new ConcurrentHashMap<>();  
  
private final long TIMEOUT = 600000;  

public void tryCache(String file)  
{  
    do  
    {  
        Long timestamp = cacheTimestamp.putIfAbsent(file, System.currentTimeMillis() + TIMEOUT)  
        if (timestamp == null)  
        {  

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        timestamp = <span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">cacheTimestamp.get(file);</span>  

        try    
        {    
            if (!cachedFiles.contains(file))    
            {    
                doCache(file);    
                cachedFiles.add(file);    
            }   
            break;  
        }    
        finally    
        {    
            cacheTimestamp.remove(file, <span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">timestamp</span><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">);  </span>  
        }  
    }  
    else if (System.currentTimeMillis() > timestamp) // 缓存file超时  
    {  
        if(cacheTimestamp.replace(file, timestamp, System.currentTimeMillis() + TIMEOUT))  
        {  
            try    
            {    
                if (!cachedFiles.contains(file))    
                {    
                    doCache(file);    
                    cachedFiles.add(file);    
                }   
                break;  
            }    
            finally    
            {    
                cacheTimestamp.remove(file, <span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">timestamp</span><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">);  </span>  
            }  
        }  
    }  
    else  
    {  
        wait(timestamp - System.currentTimeMillis());  
    }  
}  
while(!Thread.interrupted());  

}

6 一种高效，靠等待机制来保证可靠性的方法

使用ConcurrentMap的putIfAbsent方法和CountDownLatch对象，能实现上述问题的另一种高效而可靠的解决方案。

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public class CacheManager
{

private Collection<String> cachedFiles = new HashSet<>();  

private ConcurrentMap<String, CountDownLatch> cacheTimestamp = new ConcurrentHashMap<>();  

public void tryCache(String file)  
{  
    CountDownLatch signal = cacheTimestamp.putIfAbsent(file, new CountDownLatch(1))  
    if (signal == null)  
    {  
        signal = cacheTimestamp.get(file);  
        try    
        {    
            if (!cachedFiles.contains(file))    
            {    
                doCache(file);    
                cachedFiles.add(file);    
            }   
            break;  
        }    
        finally    
        {    
            signal.countDown();   
            cacheTimestamp.remove(file);  
        }  
    }  
    else  
    {  
        signal.await();  
    }  
}  

}