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，重点阐述其实现原理和源码细节。Caffeine 通过 ConcurrentHashMap 管理数据，结合 LRU 算法和 Count-Min Sketch 数据结构优化元素访问频率，并采用 MPSC 多线程设计模式以提高读写效率。文章还分析了缓存维护机制和元素驱逐策略，为本地缓存选型提供理论依据。
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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及其实现原理。
- Caffeine 使用 ConcurrentHashMap 管理数据，结合 LRU 算法和 Count-Min Sketch 数据结构优化元素访问频率。
- 采用 MPSC 多线程设计模式以提高读写效率。
- 缓存维护机制和元素驱逐策略为本地缓存选型提供理论依据。
- Caffeine 缓存的实现分为有边界和无边界两种类型，分别对应 BoundedLocalManualCache 和 UnboundedLocalManualCache。
- 使用 Count-Min Sketch 数据结构记录元素访问频率，保证较高准确率且占用较少内存。
- 读写操作通过 ReadBuffer 和 WriteBuffer 进行任务调度，采用 MPSC 多线程设计模式。
- 源码分析以测试用例为例，深入理解缓存初始化、添加元素和获取元素的方法。
- Caffeine 的构造方法根据缓存配置动态生成缓存类名，便于理解缓存的含义。
- 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，处理已有元素的逻辑包括更新权重和过期时间。
- 维护方法通过同步锁保证任务的单线程执行，确保缓存状态的正确性。
- UpdateTask 负责更新节点的权重和访问频率，采用 LRU 算法管理节点顺序。
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