在大數據量訪問讀取中，數據緩存是最普遍采用的解決方案之一，但在讀過很多代碼的緩存實現，代碼可圈可點的彈性都很大,在一并發數不多時，功能是完全沒有問題的，但是對大數量的多并發操作上就有些差強人意了。以下為集數家之長實現的數據緩存核心機制代碼片段,以拋磚引玉，供大家學習，此片段的核心代碼參考sun的源碼實現。

sun沒有對此段代碼開放，它的功能在ArrayBlockingQueue(jdk1.5)中已經實現并提供開放接口。沒有時間看下面的代碼的可直接查看ArrayBlockingQueue的api，如果對象ArrayBlockingQueue也沒有興趣的同學，可以直接調用ConcurrentHashMap(jdk1.5), ConcurrentSkipListMap(jdk1.6),這些類，api中有更加祥細的說明，這里不多說，需要注意的是因為此功能解決多線程并發問題，故null不能做為key和value的鍵值,可以理解為HashTable的提升。

package com.henry;  
 
import java.util.HashMap;  
import java.util.Map;  
import java.util.Random;  
import java.util.concurrent.locks.ReadWriteLock;  
import java.util.concurrent.locks.ReentrantReadWriteLock;  
 
public class CacheDataTest {  
static Map<Integer,Object> dataMap=new HashMap<Integer,Object>();  
static ReadWriteLock lock=new ReentrantReadWriteLock();//創建讀寫鎖的實例  
static Object getData(Integer key){  
lock.readLock().lock();//讀取前先上鎖  
Object val=null;  
try{  
val=dataMap.get(key);  
if(val == null){  
// Must release read lock before acquiring write lock  
lock.readLock().unlock();  
lock.writeLock().lock();  
try{ if(val==null){  
//dataMap.put(key, "");//query from db  
val=queryDataFromDB(key); }finally{  
//Downgrade by acquiring read lock before releasing write lock  
lock.readLock().lock();  
// Unlock write, still hold read  
lock.writeLock().unlock(); }  
}finally{  
lock.readLock().unlock();//最后一定不要忘記釋放鎖 System.out.println("get data key="+key+">val="+val);  
return val;   
static Object queryDataFromDB(Integer key){  
Object val=new Random().nextInt(1000);  
dataMap.put(key, val);  
System.out.println("write into data key="+key+">val="+val);  
return val;  
}  
 
 
public static void main(String[] args) {  
for(int i=0;i<10;i++){  
new Thread(new Runnable(){public void run() {  
getData(new Random().nextInt(5));  
}}).start(); }  
} 

原文鏈接：http://www.cnblogs.com/cx361/archive/2011/12/14/2287025.html

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