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在 Java 多线程编程里，合理运用全局变量缓存数据，能有效优化性能、提升效率。本文将为你详细介绍三种常见的实现方式，帮你应对不同场景下的缓存需求。

一、基础实现：HashMap + 手动锁

（一）场景需求

当需要简单的缓存结构，且需自主控制线程安全时，可采用 HashMap 配合手动加锁的方式。适用于对缓存逻辑有定制化需求，或需深入理解线程安全控制的场景。

（二）代码示例

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;public class GlobalVariableCacheExample1 {// 定义全局缓存，用 HashMap 存储数据private static Map<String, Object> cache = new HashMap<>();// 可重入锁，保障多线程下读写安全private static final ReentrantLock lock = new ReentrantLock();// 从缓存获取数据public static Object getFromCache(String key) {lock.lock();try {return cache.get(key);} finally {lock.unlock();}}// 向缓存存入数据public static void putIntoCache(String key, Object value) {lock.lock();try {cache.put(key, value);} finally {lock.unlock();}}public static void main(String[] args) {// 模拟多线程操作缓存Thread thread1 = new Thread(() -> {putIntoCache("key1", "value1");System.out.println("Thread1: " + getFromCache("key1"));});Thread thread2 = new Thread(() -> {putIntoCache("key2", "value2");System.out.println("Thread2: " + getFromCache("key2"));});thread1.start();thread2.start();}
}

（三）实现原理与要点

• 线程安全保障：借助 ReentrantLock，在读写缓存的关键代码段加锁、解锁，确保同一时刻只有一个线程能操作缓存，避免多线程并发冲突。
• 使用注意：加锁、解锁需在 try-finally 块中，保证锁能释放，防止死锁。不过，手动加锁会一定程度增加代码复杂度与执行开销。

二、高效并发：ConcurrentHashMap

（一）场景需求

若追求简洁且高效的线程安全缓存，ConcurrentHashMap 是首选。它内部通过分段锁机制，在多线程高并发场景下，能有效提升读写效率，减少线程阻塞。适用于对性能要求较高的缓存场景。

（二）代码示例

import java.util.Map;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;public class GlobalVariableCacheExample2 {// 线程安全的 ConcurrentHashMap 作为缓存private static Map<String, Object> cache = new ConcurrentHashMap<>();// 获取缓存数据，直接调用内置方法public static Object getFromCache(String key) {return cache.get(key);}// 存入缓存数据，调用内置方法public static void putIntoCache(String key, Object value) {cache.put(key, value);}public static void main(String[] args) {Thread thread1 = new Thread(() -> {putIntoCache("key1", "value1");System.out.println("Thread1: " + getFromCache("key1"));});Thread thread2 = new Thread(() -> {putIntoCache("key2", "value2");System.out.println("Thread2: " + getFromCache("key2"));});thread1.start();thread2.start();}
}

（三）实现原理与要点

• 线程安全机制：ConcurrentHashMap 内部采用分段锁，把数据分成多个段，线程操作不同段时互不干扰，大幅提升并发性能。
• 优势：无需手动加锁，代码简洁；并发场景下，比 HashMap + 锁 效率更高，减少线程等待时间。

三、功能增强：Guava Cache

（一）场景需求

当缓存需更丰富的功能，如设置缓存容量上限、过期时间、自动加载数据等，Guava Cache 能满足需求。适用于对缓存管理有精细化要求的业务场景。

（二）依赖配置（Maven）

在项目 pom.xml 中添加 Guava 依赖：

<dependency><groupId>com.google.guava</groupId><artifactId>guava</artifactId><version>31.1-jre</version>
</dependency>

（三）代码示例

import com.google.common.cache.CacheBuilder;
import com.google.common.cache.CacheLoader;
import com.google.common.cache.LoadingCache;import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;public class GlobalVariableCacheExample3 {// 构建 Guava Cache，配置容量、过期时间等private static LoadingCache<String, Object> cache = CacheBuilder.newBuilder().maximumSize(100) // 缓存最大容量.expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES) // 写入后 10 分钟过期.build(new CacheLoader<String, Object>() {@Overridepublic Object load(String key) throws Exception {// 缓存未命中时，加载数据的逻辑，这里简单返回 nullreturn null;}});// 获取缓存数据，处理可能的异常public static Object getFromCache(String key) {try {return cache.get(key);} catch (ExecutionException e) {e.printStackTrace();return null;}}// 存入缓存数据public static void putIntoCache(String key, Object value) {cache.put(key, value);}public static void main(String[] args) {Thread thread1 = new Thread(() -> {putIntoCache("key1", "value1");System.out.println("Thread1: " + getFromCache("key1"));});Thread thread2 = new Thread(() -> {putIntoCache("key2", "value2");System.out.println("Thread2: " + getFromCache("key2"));});thread1.start();thread2.start();}
}

（四）实现原理与要点

• 缓存配置：通过 CacheBuilder 配置缓存参数，如最大容量、过期策略，灵活管控缓存资源。
• 自动加载：CacheLoader 实现缓存未命中时的数据加载逻辑，让缓存使用更智能。
• 异常处理：get 方法可能抛出 ExecutionException，需捕获并处理，保障程序健壮性。

四、三种方式对比与选型建议

实现方式	线程安全保障	功能丰富度	代码复杂度	适用场景
HashMap + 手动锁	手动加锁控制	基础	较高	需深度定制锁逻辑的场景
ConcurrentHashMap	内部分段锁	基础	低	高并发、追求简洁高效的场景
Guava Cache	内部机制保障	丰富	中等	需精细化缓存管理的场景

根据项目实际需求，若追求简单高效，选 ConcurrentHashMap；需定制锁逻辑，用 HashMap + 手动锁；要复杂缓存策略，就选 Guava Cache 。合理运用这些方式，让多线程缓存助力程序性能提升！