Twitter Storm源代码分析之TimeCacheMap

Twitter Storm源代码分析之TimeCacheMap

发表于 2011
年 12 月 27 日 由 xumingming

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TimeCacheMap是Twitter
Storm里面一个类， Storm使用它来保存那些最近活跃的对象，并且可以自动删除那些已经过期的对象。这个类设计的很巧妙， 我们来看一下。

TimeCacheMap里面的数据是保存在内部变量

_bucket

里面的:

帮助
在这点上跟ConcurrentHashMap有点类似，
ConcurrentHashMap是利用多个bucket来缩小锁的粒度, 从而实现高并发的读写。而TimeCacheMap则是利用多个bucket来使得数据清理线程占用锁的时间最小。

首先来看看TimeCacheMap的构造函数， 它的构造函数首先是生成numBuckets个空的HashMap：

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然后就是最关键的清理线程部分，TimeCacheMap使用一个单独的线程来清理那些过期的数据:

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这个线程每隔

expirationSecs / (numBuckets - 1)

秒钟的时间去把最后一个bucket里面的数据全部都删除掉
— 这些被删除掉的数据其实就是过期的数据。(为什么不是每隔expirationSecs就来删除一次呢？我们下面会说)。这里值得注意的是：正是因为这种分成多个桶的机制， 清理线程对于

_lock

的占用时间极短。只要把最后一个bucket从_buckets解下，并且向头上面添加一个新的bucket就好了：

帮助
如果不是这种机制的话， 那我能想到的最傻的办法可能就是给条数据一个过期时间字段， 然后清理线程就要遍历每条数据来检查数据是否过期了。那显然要HOLD住这个锁很长时间了。

同时对于每条过期的数据TimeCacheMap会执行我们的callback函数：

帮助
大致机制就是这样，那么我们现在回过头来看看前面的那个问题： 为什么这个清理线程是每隔

expirationSecs
/ (numBuckets - 1)

秒的时间来检查，这样对吗？TimeCacheMap的内部有多个桶， 当你向这个TimeCacheMap里面添加数据的时候，数据总是添加到第一个桶里面去的。

帮助
我们看个例子就明白了，假设

numBuckets = 3, expirationSecs = 2

。

我们先往里面填一条数据

{1: 1}

， 这条数据被加到第一个桶里面去， 现在TimeCacheMap的状态是:

帮助
过了1秒钟之后(

expirationSecs / (numBuckets - 1)= 2 / (3 - 1) = 1

)。清理线程干掉最后一个HashMap，并且在头上添加一个新的空HashMap,
现在TimeCacheMap的状态是:

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再过了一秒钟， 同上， TimeCacheMap的状态会变成：

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再过一秒钟， 现在{1:1}是最后一个TimeCacheMap了，就被干掉了。

所以从

{1:1}

被加入到这个TimeCacheMap到被干掉一共用了3秒，其实这个3秒就等于

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它的注释里面也提到了这一点

Expires keys that have not been updated in the configured number of seconds.

The algorithm used will take between expirationSecs and

expirationSecs * (1 + 1 / (numBuckets-1)) to actually expire the message.

那为什么说时间是

expirationSecs

到

expirationSecs
* (1 + 1 / (numBuckets-1))

之间呢？因为线程调度的不确定性。