1. 背景

在撸代码时，利用局部性原理对数据做缓存是一种常用的性能优化手段。

要做缓存，离不开的就是缓存组件。ccache就是一个很优秀的lru缓存组件，其做了很多很巧妙的优化策略来降低锁冲突，实现高性能。

降低锁冲突的策略有

• 一个元素在累计被访问多次后才做提权（提权指将元素移动到lru链的头部）
• 将提权操作放到一个队列中，由一个单独的线程做处理
• 在同一个线程中做垃圾回收操作

下面看下具体是怎么实现的。

2. lru cache

在分析源代码前，先简单了解下lru cache是做什么的。

lru为least recently used的缩写，顾名思义，lru cache在缓存满后，再缓存新内容需先淘汰最久未访问的内容。

要实现lru策略，一般是用hashtable和list数据结构来实现，hashtable支持通过key快速检索到对应的value，list用来记录元素的访问时间序，支持淘汰最久未访问的内容。如下图

在hashtable中，key对应的内容包含两部分，第一部分为实际要存储的内容，这里定义为value，第二部分是一个指针，指向对应在list中的节点，将其定义为element。

在list中，每个节点也包含两个部分，第一个部分是一个指针，指向hashtable中对应的value，这里定义为node，第二部分是next指针，用来串起来整个链表。

若我们执行get(key2)操作，会先通过key2找到value2和element2，通过element2又能找到node2，然后将node2移动到list队首，所以执行完get(key2)后，上图会变为

这时假如又有一个set(key5, value5)操作，而我们的cache最多只能缓存4条数据，会怎么处理呢。首先会在hashtable中插入key5和value5，并且在list的队首插入node5，然后取出list队尾的元素，这里是node4，将其删除，同时删除node4对应的在hashtable中的数据。执行完上图会变成

通过上述流程，可以很好的实现lru策略。但是因hashtable和list这两种数据结构都不是线程安全的，若要在多线程环境下使用，无论set操作还是get操作都需要加锁，这样就会很影响性能，特别是现在的服务器cpu核心数量越来越多，加锁对性能的损耗是非常大的。

3. ccache优化策略

针对上面的问题，ccache采用了下面几种优化策略，都非常的巧妙。

3.1 对hashtable做分片

这是个很常见的策略。

将一个hashtable根据key拆分成多个hashtable，每个hashtable对应一个锁，锁粒度更细，冲突的概率也就更低了。

如图所示，一个hashtable根据key拆分成三个hashtable，锁也变成了三个。这样当并发访问hashtable1和hashtable2时，就不会冲突了。

3.2 累计访问多次才做提权

value中新增一个访问计数，每次get操作时，计数+1。当计数达到阈值时，才将其移动到list的队首，同时将计数重置为0。

如阈值是3，那么对list的写操作就会降低3倍，锁冲突的概率也会减少3倍。

这是一个有损的策略，会使list的顺序不完全等同于访问时间序。但考虑到lru cache的get操作频率很高，这种策略对命中率的损失应该是可以忽略的。

3.3 单开一个线程更新list

在get和set操作时，都需要更新记录访问时间序的list，但更新操作只需要在下次set操作前完成就可以，并不需要实时更新。基于这一点，可以单独开一个更新线程对list做更新。get和set时，提交更新任务到队列中，更新线程不停从队列中取任务做更新。

这样做有两个好处

• list不存在多线程访问，不需加锁
• 操作完hashtable直接返回，异步更新list，函数相应速度更快

这样会带来一个问题，当cpu核心很多，get和set的qps很高时，这个更新线程可能成为瓶颈。不过考虑到list的操作是非常轻量的，再加上服务不可能全部资源都放到读写cache上，这点也是可以忽略的。

3.4 批量淘汰

当缓存满了后，一次淘汰一批元素。优化在缓存满了的时候，每次set新元素都会触发淘汰的问题。

3.5 整体流程

在实现完上述策略后，整体流程大致是这样的

3.5.1 get操作

3.5.2 set操作