【業務場景】
有一類寫多讀少的業務場景：大部分請求是對資料進行修改，少部分請求對資料進行讀取。
例子1：滴滴打車，某個司機地理位置資訊的變化（可能每幾秒鐘有乙個修改），以及司機地理位置的讀取（使用者打車的時候檢視某個司機的地理位置）。
void setdriverinfo(long driver_id, driverinfoi); // 大量請求呼叫修改司機資訊，可能主要是gps位置的修改
driverinfo getdriverinfo(long driver_id); // 少量請求查詢司機資訊
例子2：統計計數的變化，某個url的訪問次數，使用者某個行為的反作弊計數（計數值在不停的變）以及讀取（只有少數時刻會讀取這類資料）。
void addcountbytype(long type); // 大量增加某個型別的計數，修改比較頻繁
long getcountbytype(long type); // 少量返回某個型別的計數
【底層實現】
具體到底層的實現，往往是乙個map（本質是乙個定長key，定長value的快取結構）來儲存司機的資訊，或者某個型別的計數。
mapmap
【臨界資源】
這個map儲存了所有資訊，當併發讀寫訪問時，它作為臨界資源，在讀寫之前，一般要進行加鎖操作，以司機資訊儲存為例：
void setdriverinfo(long driver_id, driverinfoinfo){
writelock (m_lock);
map= info;
unwritelock(m_lock);
driverinfo getdriverinfo(long driver_id){
driverinfo t;
readlock(m_lock);
t= map;
unreadlock(m_lock);
return t;
【併發鎖瓶頸】
上述實現方案沒有任何問題，但在併發量很大的時候（每秒20w寫，1k讀），鎖m_lock會成為潛在瓶頸，在這類高併發環境下寫多讀少的業務倉井，如何來進行優化，是本文將要討論的問題。
上文中之所以鎖衝突嚴重，是因為所有司機都公用一把鎖，鎖的粒度太粗（可以認為是乙個資料庫的「庫級別鎖」），是否可能進行水平拆分（類似於資料庫裡的分庫），把乙個庫鎖變成多個庫鎖，來提高併發，降低鎖衝突呢？顯然是可以的，把1個map水平切分成多個map即可：
void setdriverinfo(long driver_id, driverinfoinfo){
i= driver_id % n; // 水平拆分成n份，n個map，n個鎖
writelock (m_lock [i]); //鎖第i把鎖
map[i]= info; // 操作第i個map
unwritelock (m_lock[i]); // 解鎖第i把鎖
每個map的併發量（變成了1/n）和資料量都降低（變成了1/n）了，所以理論上，鎖衝突會成平方指數降低。
分庫之後，仍然是庫鎖，有沒有辦法變成資料庫層面所謂的「行級鎖」呢，難道要把x條記錄變成x個map嗎，這顯然是不現實的。
假設driver_id是遞增生成的，並且快取的記憶體比較大，是可以把map優化成array，而不是拆分成n個map，是有可能把鎖的粒度細化到最細的（每個記錄乙個鎖）。
void setdriverinfo(long driver_id, driverinfoinfo){
index= driver_id;
writelock (m_lock [index]); //超級大記憶體，一條記錄乙個鎖，鎖行鎖
array[index]= info; //driver_id就是array下標
unwritelock (m_lock[index]); // 解鎖行鎖
和上乙個方案相比，這個方案使得鎖衝突降到了最低，但鎖資源大增，在資料量非常大的情況下，一般不這麼搞。資料量比較小的時候，可以乙個元素乙個鎖的（典型的是連線池，每個連線有乙個鎖表示連線是否可用）。
上文中提到的另乙個例子，使用者操作型別計數，操作型別是有限的，即使乙個type乙個鎖，鎖的衝突也可能是很高的，還沒有方法進一步提高併發呢？
【無鎖的結果】
void addcountbytype(long type /*, int count*/){
//不加鎖
array[type]++; // 計數++
//array[type] += count; // 計數增加count
如果這個快取不加鎖，當然可以達到最高的併發，但是多執行緒對快取中同一塊定長資料進行操作時，有可能出現不一致的資料塊，這個方案為了提高效能，犧牲了一致性。在讀取計數時，獲取到了錯誤的資料，是不能接受的（作為快取，允許cache miss，卻不允許讀髒資料）。
【髒資料是如何產生的】
這個併發寫的髒資料是如何產生的呢，詳見下圖：
1）執行緒1對快取進行操作，對key想要寫入value1
2）執行緒2對快取進行操作，對key想要寫入value2
3）如果不加鎖，執行緒1和執行緒2對同乙個定長區域進行乙個併發的寫操作，可能每個執行緒寫成功一半，導致出現髒資料產生，最終的結果即不是value1也不是value2，而是乙個亂七八糟的不符合預期的值value-unexpected。
【資料完整性問題】
併發寫入的資料分別是value1和value2，讀出的資料是value-unexpected，資料的篡改，這本質上是乙個資料完整性的問題。通常如何保證資料的完整性呢？
例子1：運維如何保證，從中控機分發到上線機上的二進位制沒有被篡改？
回答：md5
例子2：即時通訊系統中，如何保證接受方收到的訊息，就是傳送方傳送的訊息？
回答：傳送方除了傳送訊息本身，還要傳送訊息的簽名，接收方收到訊息後要校驗簽名，以確保訊息是完整的，未被篡改。
噹噹噹噹 => 「簽名」是一種常見的保證資料完整性的常見方案。
【加上簽名之後的流程】
加上簽名之後，不但快取要寫入定長value本身，還要寫入定長簽名（例如16bitcrc校驗）：
1）執行緒1對快取進行操作，對key想要寫入value1，寫入簽名v1-sign
2）執行緒2對快取進行操作，對key想要寫入value2，寫入簽名v2-sign
3）如果不加鎖，執行緒1和執行緒2對同乙個定長區域進行乙個併發的寫操作，可能每個執行緒寫成功一半，導致出現髒資料產生，最終的結果即不是value1也不是value2，而是乙個亂七八糟的不符合預期的值value-unexpected，但簽名，一定是v1-sign或者v2-sign中的任意乙個
4）資料讀取的時候，不但要取出value，還要像訊息接收方收到訊息一樣，校驗一下簽名，如果發現簽名不一致，快取則返回null，即cache miss。
當然，對應到司機地理位置，與url訪問計數的case，除了記憶體快取之前，肯定需要timer對快取中的資料定期落盤，寫入資料庫，如果cache miss，可以從資料庫中讀取資料。
在【超高併發】，【寫多讀少】，【定長value】的【業務快取】場景下：
1）可以通過水平拆分來降低鎖衝突
2）可以通過map轉array的方式來最小化鎖衝突，一條記錄乙個鎖
3）可以把鎖去掉，最大化併發，但帶來的資料完整性的破壞
4）可以通過簽名的方式保證資料的完整性，實現無鎖快取
如何實現超高併發的無鎖快取？
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