缓存之美：万文详解 Caffeine 实现原理（上）
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内容提要
本文介绍了Caffeine缓存的固定大小元素驱逐策略，包括实现原理、源码细节和设计理念。重点讨论了Count-Min Sketch数据结构、内存屏障和MPSC多线程设计模式。Caffeine通过ConcurrentHashMap管理数据，并结合LRU和TinyLFU算法进行元素驱逐，以确保高效性能。最后总结了Caffeine的缓存设计思想及其在本地缓存选型中的理论依据。
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关键要点
- 本文介绍了Caffeine缓存的固定大小元素驱逐策略，包括实现原理、源码细节和设计理念。
- Caffeine使用ConcurrentHashMap管理数据，并结合LRU和TinyLFU算法进行元素驱逐。
- Count-Min Sketch数据结构用于记录元素访问频率，保证高准确率和低内存占用。
- 读、写操作采用MPSC多线程设计模式，使用ReadBuffer和WriteBuffer进行任务管理。
- Caffeine的缓存设计思想强调高性能和多线程间的协调方案。
- 源码分析从构造方法、添加元素的方法（put）、获取元素的方法（getIfPresent）到维护方法（maintenance）逐步深入。
- Caffeine实现类分为有边界和无边界缓存，边界缓存限制大小以防止内存溢出。
- FrequencySketch类实现了Count-Min Sketch数据结构，维护元素访问频率。
- put方法用于向缓存中添加元素，处理已有元素时会对节点加锁并更新其属性。
- 维护方法中使用同步锁确保任务的单线程执行，避免并发问题。
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