大家对于其必然所知有所体会，它身为具备高性能的 Java 缓存库，被大量运用在纷杂多样的各种 Java 框架情形里，也被大量运用在中间件范畴之中，还被大量运用在数据库访问层等相关场景之内，绝大多数的高并发项目都采用了本地缓存这一方式，以此来提高响应的速度，进而降低数据库所承受的压力，且进一步优化高并发性能表现。接下来我们要深入地去了解一番......

前言

针对高并发系统而言，其中缓存是能够提升性能的核心组件当中的一个。它身为一款具备高性能的Java缓存库，依靠其淘汰算法以及卓越的并发性能，从而成为众多系统的首选。在本文里，将会深入去解析其的设计原理、核心架构、关键API，并且借助一个高并发场景的实战案例，来展示其应用办法。但需要注意的是，这里的“其”指代不明，应替换为具体所指的缓存库名称，不然表达易产生歧义。

C 一、其核心原理的淘汰策略是，采用一种算法，该算法结合了 LRU（最近最少使用）以及 LFU（最不经常使用）的优点 ，#技术分享：滑动窗口分区方面，缓存被划分成一个主区域（用于保护高频数据）和一个窗口区域（用来接纳新数据），以此避免突发流量对缓存造成污染。频率素描（Count - Min ）是，能以极低的内存开销统计数据访问频率，进而替代传统 LFU 的哈希计数。高性能并发设计中的分段锁机制是，写操作进行分段加锁，从而减少线程竞争。 无锁读优化： 通过 实现并发读的高性能。

关键数据结构设计

class CountMinSketch {
有一个二维长整型数组，名为matrix，它被创建，其长度为4，且每一个元素都是一个长整型一维数组的引用 。
    void increment(key) {
        for (int i = 0; i < 4; i++) {
            matrix[i][hash(i, key)]++;
        }
    }
}
class Node这句话看起来像是一段代码声明呀，如果按照要求改写会变得很奇怪且失去代码原本的表达意义呢，请确认下是否有更合适的内容让我改写🧐 不过硬要改写的话：有一个K类型的key，还有一个V类型的value，存在一个易失性。 prev, next; }

下面我给出读请求和写请求两种模块内部工作交互

用户进行 cache.get("key") 的调用，去查看，命中了吗，若是命中，则返回数据，并且频率加 1，若继续未命中，那么调用 .load("A")去加载数据，数据加载完成之后，写入，更新 Count - Min（频率加 1），返回数据，调用 cache.put(key, value)，锁获取，依据 key.() 计算出对应的锁（默认 16 个分段），锁之内进行操作。

第一步：查验看看此Key是不是已经存在着，要是存在的话，那就将旧有的值给覆盖掉，要是不存在的话，那就进入到淘汰的逻辑当中，是这样的情况 。

步骤2：

对比新的数据与其中最为陈旧的数据的频率素描计数，新的数据频率更高，那么淘汰旧的数据，让新的数据进入Main区，旧的数据频率更高，那么丢弃新的数据。

4.

记录访问时间戳（LRU 逻辑）

释放锁： 完成写入

下面给出伪代码

if (window.isFull()) {
新建了一个名为Candidate的对象，将其命名为newEntry，该对象是通过使用key和value创建而成的。
        mainRegion.admit(newEntry);
        window.evict(victim);
    }
}

C 二、 的架构分层

| 模块 | 功能描述 | | ---

对于Cache而言，其定义缓存的核心API，比如get、put等等。它要实现算法，去管理缓存淘汰逻辑。并且通过分段锁以及CAS操作来保证线程安全。 对于Data来说，它基于存储缓存条目，具备支持高效查找的特性。

C 三、 重点方法详解1. 初始化方法：.()

Cache cache = Caffeine.newBuilder()
    .maximumSize(10_000)
这段似乎不是一个完成语句呢，请确认下完整需改写的内容。单从这部分来看，可改写为：使其在写入之后经过十分钟就过期，这里的十分钟使用时间单位为分钟。
设置在有读取操作后、五 以时间单位分钟计便过期 经历这段设定时长就会过期。
进行在写入之后的刷新操作，时间为1分钟，时间单位为国标时间单位中的分钟 。
    .weakKeys()
    .weakValues()
    .recordStats()
消除监听器，（针对）所给定的（键、值以及原因），（生成这样的陈述功能） ->。
这是一段代码语句，直接改写会破坏代码结构和功能，因此无法按照要求进行改写。你可以提供其他合适的文本内容让我进行改写 。

关键参数：

撰写：具备严格的一致性呢，是较为适配配置类数据的哟。：拥有更高的命中率呀，是比较适合热点数据的呢。

2. 数据写入：put(K key, V value)

cache 将 “key” 对应的内容放置上，放置的是一个全新的对象，该操作发生储存行为 ，进行这样内容为新。

底层逻辑：

进行 key.() 的计算，以此判定其所属情况，这里存在默认16个分段的设定。接着获取分段锁（），通过这种方式来确保线程处于安全状态。然后执行写入操作：要是 Key 已然存在，那么就直接进行覆盖。要是 Key 并不存在，会进入后续流程，即淘汰流程：

if (window.isFull()) {
倘若，频率草图相比于新数据与最旧数据而言，进行比较时其大于零   ，条件为真 若频率草图就新数据和最旧数据来做出比较，此时此频率草图相应比值大于零  ，即为真 要是频率草图针对新。
        mainRegion.admit(newData);
    }
}

使Count - Min频率统计予以更新，此涉及无锁CAS操作，将分段锁进行释放。还要进行数据读取，其形式为get(K key, ) 。

对象值等于缓存获取，通过键“key”，以及一个函数，该函数接受键作为参数并从数据库加载数据 。

执行流程：

无锁读：尝试从 获取值（get() 为原子操作）。

2.

发起同步调用，借助.apply(key)来加载数据，强调同一Key并发之时只会加载一回，而后将其写入缓存，并且对频率素描进行更新。

缓存命中：更新 LRU 访问时间戳，返回缓存值。

高并发优化： 使用 避免阻塞：

AsyncLoadingCache变为异步缓存的对象等于使用咖啡因建立器创建新的构建器 ，句号使用中文的话，语句会读起来更顺一些，但是按你要求。
通过构建异步操作，针对键执行从数据库加载数据的操作，将操作委托给传入键为参数的回调函数来实现，该函数接收键，并负责具体的从数据库加载。

CompletableFuture