我們平時處理高併發的請求處理時,伺服器的壓力會很大。我們常做的就是構建乙個高效的可伸縮的快取來減輕伺服器的壓力。
1.第一次嘗試
分析：使用 hashmap充當cache。
public inte***ce computable
public class memoizer1implements computable
@override
public synchronized v compute(a arg) throws interruptedexception else
return result;
}}
2.第二次改進
分析：使用concurrenthashmap來代替hashmap
**如下：
public class memoizer2implements computable
@override
public v compute(a arg) throws interruptedexception
return result;
}}
3.第三次改進
分析：為了改進第二種方法中的弊端,我們可以使用future來代替concurrenthashmap中的value值。這個future 的get方法，解決了即使第一次請求花費時間較長,當第二次攜帶相同的引數請求時，不會重新再去計算，而會去等待第一次計算完成後，自己從快取中獲取。
public class memoizer3implements computable
@override
public v compute(final a arg) throws interruptedexception
};futuretaskft = new futuretask<>(callable);
f = ft;
cache.put(arg, ft);
ft.run(); //呼叫callable中的compute方法
}else
try catch (executionexception e)
return null;
}}
4.第四次改進
分析：使用concurrentmap的putifabsent來代替map的put方法。
public class memoizer4implements computable
@override
public v compute(final a arg) throws interruptedexception
};futuretaskft = new futuretask<>(callable);
f = cache.putifabsent(arg, ft);
if (f == null)
}else
try catch (executionexception e)
} }}
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