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，包括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，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的设计理念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及其实现原理。
- Caffeine使用ConcurrentHashMap管理数据，结合LRU和TinyLFU算法进行元素驱逐。
- Count-Min Sketch数据结构用于统计元素访问频率，保证高准确率和低内存占用。
- MPSC多线程设计模式用于读写操作的缓冲区设计，确保高效性能。
- Caffeine的设计理念强调高性能和多线程间的协调方案。
- Caffeine缓存的构造方法区分有边界和无边界缓存，前者限制缓存大小。
- BoundedLocalManualCache用于创建固定大小的缓存，防止内存溢出。
- 缓存的节点类型和命名规则遵循特定格式，便于理解和代码复用。
- FrequencySketch类实现了Count-Min Sketch数据结构，维护元素访问频率。
- put方法用于向缓存添加元素，涉及复杂的逻辑和多线程协调。
- 维护方法负责处理读写缓冲区中的任务，确保缓存的有效性和性能。
- AddTask用于执行写后操作，更新缓存状态和频率统计信息。
- evictEntry方法实现了固定容量驱逐策略，确保缓存不会超出最大容量。
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