摘要：本文我們就來說說使用ReadWriteLock如何實現一個通用的快取中心。

本文分享自華為雲社群《【高併發】原來ReadWriteLock也能開發高效能快取，看完我也能和麵試官好好聊聊了！》，作者： 冰 河。

在實際工作中，有一種非常普遍的併發場景：那就是讀多寫少的場景。在這種場景下，為了優化程式的效能，我們經常使用快取來提高應用的訪問效能。因為快取非常適合使用在讀多寫少的場景中。而在併發場景中，Java SDK中提供了ReadWriteLock來滿足讀多寫少的場景。本文我們就來說說使用ReadWriteLock如何實現一個通用的快取中心。

本文涉及的知識點有：

讀寫鎖

說起讀寫鎖，相信小夥伴們並不陌生。總體來說，讀寫鎖需要遵循以下原則：

• 一個共享變數允許同時被多個讀執行緒讀取到。
• 一個共享變數在同一時刻只能被一個寫執行緒進行寫操作。
• 一個共享變數在被寫執行緒執行寫操作時，此時這個共享變數不能被讀執行緒執行讀操作。

這裡，需要小夥伴們注意的是：讀寫鎖和互斥鎖的一個重要的區別就是：讀寫鎖允許多個執行緒同時讀共享變數，而互斥鎖不允許。所以，在高併發場景下，讀寫鎖的效能要高於互斥鎖。但是，讀寫鎖的寫操作是互斥的，也就是說，使用讀寫鎖時，一個共享變數在被寫執行緒執行寫操作時，此時這個共享變數不能被讀執行緒執行讀操作。

讀寫鎖支援公平模式和非公平模式，具體是在ReentrantReadWriteLock的構造方法中傳遞一個boolean型別的變數來控制。

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

另外，需要注意的一點是：在讀寫鎖中，讀鎖呼叫newCondition()會丟擲UnsupportedOperationException異常，也就是說：讀鎖不支援條件變數。

快取實現

這裡，我們使用ReadWriteLock快速實現一個快取的通用工具類，總體程式碼如下所示。

public class ReadWriteLockCache<K,V> {
    private final Map<K, V> m = new HashMap<>();
    private final ReadWriteLock rwl = new ReentrantReadWriteLock();
    // 讀鎖
    private final Lock r = rwl.readLock();
    // 寫鎖
    private final Lock w = rwl.writeLock();
    // 讀快取
    public V get(K key) {
        r.lock();
        try { return m.get(key); }
        finally { r.unlock(); }
    }
    // 寫快取
    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，我們定義了兩個泛型型別，K代表快取的Key，V代表快取的value。在ReadWriteLockCache類的內部，我們使用Map來快取相應的資料，小夥伴都都知道HashMap並不是執行緒安全的類，所以，這裡使用了讀寫鎖來保證執行緒的安全性，例如，我們在get()方法中使用了讀鎖，get()方法可以被多個執行緒同時執行讀操作；put()方法內部使用寫鎖，也就是說，put()方法在同一時刻只能有一個執行緒對快取進行寫操作。

這裡需要注意的是：無論是讀鎖還是寫鎖，鎖的釋放操作都需要放到finally{}程式碼塊中。

在以往的經驗中，有兩種向快取中載入資料的方式，一種是：專案啟動時，將資料全量載入到快取中，一種是在專案執行期間，按需載入所需要的快取資料。

接下來，我們就分別來看看全量載入快取和按需載入快取的方式。

全量載入快取

全量載入快取相對來說比較簡單，就是在專案啟動的時候，將資料一次性載入到快取中，這種情況適用於快取資料量不大，資料變動不頻繁的場景，例如：可以快取一些系統中的資料字典等資訊。整個快取載入的大體流程如下所示。

將資料全量載入到快取後，後續就可以直接從快取中讀取相應的資料了。

全量載入快取的程式碼實現比較簡單，這裡，我就直接使用如下程式碼進行演示。

public class ReadWriteLockCache<K,V> {
    private final Map<K, V> m = new HashMap<>();
    private final ReadWriteLock rwl = new ReentrantReadWriteLock();
    // 讀鎖
    private final Lock r = rwl.readLock();
    // 寫鎖
    private final Lock w = rwl.writeLock();
 
    public ReadWriteLockCache(){
        //查詢資料庫
        List<Field<K, V>> list = .....;
        if(!CollectionUtils.isEmpty(list)){
            list.parallelStream().forEach((f) ->{
                m.put(f.getK(), f.getV);
            });
        }
    }
    // 讀快取
    public V get(K key) {
        r.lock();
        try { return m.get(key); }
        finally { r.unlock(); }
    }
    // 寫快取
    public V put(K key, V value) {
        w.lock();
        try { return m.put(key, value); }
        finally { w.unlock(); }
    }
}

按需載入快取

按需載入快取也可以叫作懶載入，就是說：需要載入的時候才會將資料載入到快取。具體來說：就是程式啟動的時候，不會將資料載入到快取，當執行時，需要查詢某些資料，首先檢測快取中是否存在需要的資料，如果存在，則直接讀取快取中的資料，如果不存在，則到資料庫中查詢資料，並將資料寫入快取。後續的讀取操作，因為快取中已經存在了相應的資料，直接返回快取的資料即可。

這種查詢快取的方式適用於大多數快取資料的場景。

我們可以使用如下程式碼來表示按需查詢快取的業務。

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;
        //讀快取
        r.lock();        
        try {
            v = m.get(key);
        } finally{
            r.unlock();    
        }
        //快取中存在，返回
        if(v != null) {  
            return v;
        }  
        //快取中不存在，查詢資料庫
        w.lock();     
        try {
           //再次驗證快取中是否存在資料
            v = m.get(key);
            if(v == null){ 
                //查詢資料庫
                v=從資料庫中查詢出來的資料
                m.put(key, v);
            }
        } finally{
            w.unlock();
        }
        return v; 
    }
}

這裡，在get()方法中，首先從快取中讀取資料，此時，我們對查詢快取的操作添加了讀鎖，查詢返回後，進行解鎖操作。判斷快取中返回的資料是否為空，不為空，則直接返回資料；如果為空，則獲取寫鎖，之後再次從快取中讀取資料，如果快取中不存在資料，則查詢資料庫，將結果資料寫入快取，釋放寫鎖。最終返回結果資料。

這裡，有小夥伴可能會問：為啥程式都已經新增寫鎖了，在寫鎖內部為啥還要查詢一次快取呢？

這是因為在高併發的場景下，可能會存在多個執行緒來競爭寫鎖的現象。例如：第一次執行get()方法時，快取中的資料為空。如果此時有三個執行緒同時呼叫get()方法，同時執行到 w.lock()程式碼處，由於寫鎖的排他性。此時只有一個執行緒會獲取到寫鎖，其他兩個執行緒則阻塞在w.lock()處。獲取到寫鎖的執行緒繼續往下執行查詢資料庫，將資料寫入快取，之後釋放寫鎖。

此時，另外兩個執行緒競爭寫鎖，某個執行緒會獲取到鎖，繼續往下執行，如果在w.lock()後沒有v = m.get(key); 再次查詢快取的資料，則這個執行緒會直接查詢資料庫，將資料寫入快取後釋放寫鎖。最後一個執行緒同樣會按照這個流程執行。

這裡，實際上第一個執行緒已經查詢過資料庫，並且將資料寫入快取了，其他兩個執行緒就沒必要再次查詢資料庫了，直接從快取中查詢出相應的資料即可。所以，在w.lock()後新增v = m.get(key); 再次查詢快取的資料，能夠有效的減少高併發場景下重複查詢資料庫的問題，提升系統的效能。

讀寫鎖的升降級

關於鎖的升降級，小夥伴們需要注意的是：在ReadWriteLock中，鎖是不支援升級的，因為讀鎖還未釋放時，此時獲取寫鎖，就會導致寫鎖永久等待，相應的執行緒也會被阻塞而無法喚醒。

雖然不支援鎖升級，但是ReadWriteLock支援鎖降級，例如，我們來看看官方的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();
        }
    }
}}

資料同步問題

首先，這裡說的資料同步指的是資料來源和資料快取之間的資料同步，說的再直接一點，就是資料庫和快取之間的資料同步。

這裡，我們可以採取三種方案來解決資料同步的問題，如下圖所示

超時機制

這個比較好理解，就是在向快取寫入資料的時候，給一個超時時間，當快取超時後，快取的資料會自動從快取中移除，此時程式再次訪問快取時，由於快取中不存在相應的資料，查詢資料庫得到資料後，再將資料寫入快取。採用這種方案需要注意快取的穿透問題。

定時更新快取

這種方案是超時機制的增強版，在向快取中寫入資料的時候，同樣給一個超時時間。與超時機制不同的是，在程式後臺單獨啟動一個執行緒，定時查詢資料庫中的資料，然後將資料寫入快取中，這樣能夠在一定程度上避免快取的穿透問題。

實時更新快取

這種方案能夠做到資料庫中的資料與快取的資料是實時同步的，可以使用阿里開源的Canal框架實現MySQL資料庫與快取資料的實時同步。

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