1、guava cache

• 当下最常用最简单的本地缓存
• 线程安全的本地缓存
• 类似于ConcurrentHashMap（或者说成就是一个ConcurrentHashMap，只是在其上多添加了一些功能）

2、使用实例

具体在实际中使用的例子，去查看《》，下面只列出测试实例：

import java.util.concurrent.ExecutionException;import java.util.concurrent.TimeUnit;import com.google.common.cache.CacheBuilder;import com.google.common.cache.CacheLoader;import com.google.common.cache.LoadingCache;public class Hello{        LoadingCache
      
        testCache = CacheBuilder.newBuilder()            .expireAfterWrite(20, TimeUnit.MINUTES)// 缓存20分钟            .maximumSize(1000)// 最多缓存1000个对象            .build(new CacheLoader
       
        () {                public String load(String key) throws Exception {                    if(key.equals("hi")){                        return null;                    }                    return key+"-world";                }            });        public static void main(String[] args){        Hello hello = new Hello();        System.out.println(hello.testCache.getIfPresent("hello"));//null        hello.testCache.put("123", "nana");//存放缓存        System.out.println(hello.testCache.getIfPresent("123"));//nana        try {            System.out.println(hello.testCache.get("hello"));//hello-world        } catch (ExecutionException e) {            e.printStackTrace();        }        System.out.println(hello.testCache.getIfPresent("hello"));//hello-world        /***********测试null*************/        System.out.println(hello.testCache.getIfPresent("hi"));//null        try {            System.out.println(hello.testCache.get("hi"));//抛异常        } catch (ExecutionException e) {            e.printStackTrace();        }            }}
       
      

在这个方法中，基本已经覆盖了guava cache常用的部分。

• 构造缓存器
  • 缓存器的构建没有使用构造器而不是使用了构建器模式，这是在存在多个可选参数的时候，最合适的一种配置参数的方式，具体参看《effective Java（第二版）》第二条建议。
• 常用的三个方法
  • get(Object key)
  • getIfPresent(Object key)
  • put(Object key, Object value)

3、源代码

在阅读源代码之前，强烈建议，先看一下"Java并发包类源码解析"中的《》，链接如下：

对于源码部分，由于整个代码的核心类LocalCache有5000多行，所以只介绍上边给出的实例部分的相关源码解析。本节只说一下缓存器的构建，即如下代码部分：

LoadingCache
      
        testCache = CacheBuilder.newBuilder()            .expireAfterWrite(20, TimeUnit.MINUTES)// 缓存20分钟(时间起点：entry的创建或替换（即修改）)            //.expireAfterAccess(10, TimeUnit.MINUTES)//缓存10分钟(时间起点：entry的创建或替换（即修改）或最后一次访问)            .maximumSize(1000)// 最多缓存1000个对象            .build(new CacheLoader
       
        () {                public String load(String key) throws Exception {                    if(key.equals("hi")){                        return null;                    }                    return key+"-world";                }            });
       
      

说明：该代码的load()方法会在之后将get(Object key)的时候再说，这里先不说了。

对于这一块儿，由于guava cache这一块儿的代码虽然不难，但是容易看的跑偏，一会儿就不知道跑到哪里去了，所以我下边先给出guava cache的数据结构以及上述代码的执行流程，然后大家带着这个数据结构和执行流程去分析下边的源代码，分析完源代码之后，我在最后还会再将cache的数据结构和构建缓存器的执行流程给出，并会结合我们给出的开头实例代码来套一下整个流程，最后画出初始化构建出来的缓存器（其实，这个缓存器就是上边以及文末给出的cache的数据结构图）。

 

guava cache的数据结构图：

需要说明的是：

• 每一个Segment中的有效队列（废弃队列不算）的个数最多可能不止一个
• 上图与ConcurrentHashMap及其类似，其中的ReferenceEntry[i]用于存放key-value
• 每一个ReferenceEntry[i]都会存放一个链表，当然采用的也是Entry替换的方式。
• 队列用于实现LRU缓存回收算法
• 多个Segment之间互不打扰，可以并发执行
• 各个Segment的扩容只需要扩自己的就好，与其他Segment无关
• 根据需要设置好初始化容量与并发水平参数，可以有效避免扩容带来的昂贵代价，但是设置的太大了，又会耗费很多内存，要衡量好

后边三条与ConcurrentHashMap一样

 

guava cache的数据结构的构建流程：

1）构建CacheBuilder实例cacheBuilder

2）cacheBuilder实例指定缓存器LocalCache的初始化参数

3）cacheBuilder实例使用build()方法创建LocalCache实例（简单说成这样，实际上复杂一些）

3.1）首先为各个类变量赋值（通过第二步中cacheBuilder指定的初始化参数以及原本就定义好的一堆常量）

3.2）之后创建Segment数组

3.3）最后初始化每一个Segment[i]

3.3.1）为Segment属性赋值

3.3.2）初始化Segment中的table，即一个ReferenceEntry数组（每一个key-value就是一个ReferenceEntry）

3.3.3）根据之前类变量的赋值情况，创建相应队列，用于LRU缓存回收算法

 

类结构：（这个不看也罢）

 

• CacheBuilder：设置LocalCache的相关参数，并创建LocalCache实例
• CacheLoader：有用的部分就是一个load()，用于实现"取缓存-->若不存在，先计算，在缓存-->取缓存"的原子操作
• LocalCache：整个guava cache的核心类，包含了guava cache的数据结构以及基本的缓存的操作方法
• LocalLoadingCache：LocalCache的一个静态内部类，这里的get(K key)是外部调用get(K key)入口
• LoadingCache接口：继承于Cache接口，定义了get(K key)
• Cache接口：定义了getIfPresent(Object key)和put(K key, V value)
• LocalManualCache：LocalCache的一个静态内部类，是LocalLoadingCache的父类，这里的getIfPresent(Object key)和put(K key, V value)也是外部方法的入口

关于上边的这些说明，结合之后的源码进行看就好了。

注：如果在源码中有一些注释与最后的套例子的注释不同的话，以后者为准

3.1、构建CacheBuilder+为LocalCache设置相关参数+创建LocalCache实例

CacheBuilder的一些属性：

private static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;//用于计算每个Segment中的hashtable的大小    private static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 4;//用于计算有几个Segment    private static final int DEFAULT_EXPIRATION_NANOS = 0;//默认的缓存过期时间        static final int UNSET_INT = -1;        int initialCapacity = UNSET_INT;//用于计算每个Segment中的hashtable的大小    int concurrencyLevel = UNSET_INT;//用于计算有几个Segment    long maximumSize = UNSET_INT;//cache中最多能存放的缓存entry个数    long maximumWeight = UNSET_INT;        Strength keyStrength;//键的引用类型（strong、weak、soft）    Strength valueStrength;//值的引用类型（strong、weak、soft）    long expireAfterWriteNanos = UNSET_INT;//缓存超时时间（起点：缓存被创建或被修改）    long expireAfterAccessNanos = UNSET_INT;//缓存超时时间（起点：缓存被创建或被修改或被访问）

CacheBuilder-->newCacheBuilder()：创建一个CacheBuilder实例

/**     * 采用默认的设置（如下）创造一个新的CacheBuilder实例     * 1、strong keys     * 2、strong values     * 3、no automatic eviction of any kind.     */    public static CacheBuilder
      
        newBuilder() {        return new CacheBuilder
       
        ();//new 一个实例    }
       
      

接下来，使用构建器模式指定一些属性值（这里的话，就是超时时间：expireAfterWriteNanos+cache中最多能放置的entry个数：maximumSize），这里的entry指的就是一个缓存（key-value对）

CacheBuilder-->expireAfterWrite(long duration, TimeUnit unit)

/**     * 指明每一个entry（key-value）在缓存中的过期时间     * 1、时间的参考起点：entry的创建或值的修改     * 2、过期的entry也许会被计入缓存个数size（也就是说缓存个数不仅仅只有存活的entry）     * 3、但是过期的entry永远不会被读写     */    public CacheBuilder
      
        expireAfterWrite(long duration, TimeUnit unit) {        /*         * 检查之前是否已经设置过缓存超时时间         */        checkState(expireAfterWriteNanos == UNSET_INT,//正确条件：之前没有设置过缓存超时时间                   "expireAfterWrite was already set to %s ns",//不符合正确条件的错误信息                   expireAfterWriteNanos);        /*         * 检查设置的超时时间是否大于等于0，当然，通常情况下，我们不会设置缓存为0         */        checkArgument(duration >= 0, //正确条件                      "duration cannot be negative: %s %s",//不符合正确条件的错误信息，下边的是错误信息中的错误参数                      duration,                       unit);        this.expireAfterWriteNanos = unit.toNanos(duration);//根据输入的时间值与时间单位，将时间值转换为纳秒        return this;    }
      

注意：

• 设置超时时间，注意时间的起点是entry的创建或替换（修改）
• expireAfterAccess(long duration, TimeUnit unit)方法的时间起点：entry的创建或替换（修改）或被访问

CacheBuilder-->maximumSize(long size)

/**     * 指定cache中最多能存放的entry（key-value）个数maximumSize     * 注意：     * 1、在entry个数还未达到这个指定个数maximumSize的时候，可能就会发生缓存回收     * 上边这种情况发生在cache size接近指定个数maximumSize，     * cache就会回收那些很少会再被用到的缓存（这些缓存会使最近没有被用到或很少用到的），其实说白了就是LRU算法回收缓存     * 2、maximumSize与maximumWeight不能一起使用，其实后者也很少会使用     */    public CacheBuilder
      
        maximumSize(long size) {        /* 检查maximumSize是否已经被设置过了 */        checkState(this.maximumSize == UNSET_INT,                   "maximum size was already set to %s",                    this.maximumSize);        /* 检查maximumWeight是否已经被设置过了（这就是上边说的第二条）*/        checkState(this.maximumWeight == UNSET_INT,                   "maximum weight was already set to %s",                    this.maximumWeight);        /* 这是与maximumWeight配合的一个属性 */        checkState(this.weigher == null,                   "maximum size can not be combined with weigher");        /* 检查设置的maximumSize是不是>=0，通常不会设置为0，否则不会起到缓存作用 */        checkArgument(size >= 0, "maximum size must not be negative");        this.maximumSize = size;        return this;    }
      

注意：

• 设置整个cache（而非每个Segment）中最多可存放的entry的个数

CacheBuilder-->build(CacheLoader<? super K1, V1> loader)

/**     * 建立一个cache，该缓存器通过使用传入的CacheLoader，     * 既可以获取已给定key的value，也能够自动的计算和获取缓存（这说的就是get(Object key)的三步原子操作）     * 当然，这里是线程安全的，线程安全的运行方式与ConcurrentHashMap一致     */    public 
      
        LoadingCache
       
         build(CacheLoader
         loader) {        checkWeightWithWeigher();        return new LocalCache.LocalLoadingCache
        
         (this, loader);    }
        
       
      

注意：

• 要看懂该方法，需要了解一些泛型方法的使用方式与泛型限界
• 该方法的返回值是一个LoadingCache接口的实现类LocalLoadingCache实例
• 在build方法需要传入一个CacheLoader的实例，实际使用中使用了匿名内部类来实现的，源码的话，就是一个无参构造器，什么也没做，传入CacheLoader实例的意义就是"类结构"部分所说的load()方法

 在上边调用build时，整个代码的执行权其实就交给了LocalCache.

 

3.2、LocalCache

LocalLoadingCahe构造器

static class LocalLoadingCache
      
        extends LocalManualCache
       
                                                 implements LoadingCache
        
          {        LocalLoadingCache(CacheBuilder
          builder,                          CacheLoader
          loader) {            super(new LocalCache
         
          (builder, checkNotNull(loader)));        }
         
        
       
      

说明：在该内部类的无参构造器的调用中，

1）首先要保证传入的CacheLoader实例非空，

2）其次创建了一个LocalCache的实例出来，

3）最后调用父类LocalManualCache的私有构造器将第二步创建出来的LocalCache实例赋给LocalCache的类变量，完成初始化。

这里最重要的就是第二步，下面着重讲第二步：

LocalCache的一些属性

/** 最大容量（2的30次方），即最多可存放2的30次方个entry（key-value） */    static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;    /** 最多多少个Segment（2的16次方）*/    static final int MAX_SEGMENTS = 1 << 16;    /** 用于选择Segment */    final int segmentMask;    /** 用于选择Segment，尽量将hash打散 */    final int segmentShift;    /** 底层数据结构，就是一个Segment数组，而每一个Segment就是一个hashtable */    final Segment
      
       [] segments;    /**      * 并发水平，这是一个用于计算Segment个数的一个数，     * Segment个数是一个刚刚大于或等于concurrencyLevel的数     */    final int concurrencyLevel;    /** 键的引用类型（strong、weak、soft） */    final Strength keyStrength;    /** 值的引用类型（strong、weak、soft） */    final Strength valueStrength;    /** The maximum weight of this map. UNSET_INT if there is no maximum.      * 如果没有设置，就是-1     */    final long maxWeight;    final long expireAfterAccessNanos;    final long expireAfterWriteNanos;    /** Factory used to create new entries. */    final EntryFactory entryFactory;    /** 默认的缓存加载器，用于做一些缓存加载操作（其实就是load）,实现三步原子操作*/    @Nullable    final CacheLoader
        defaultLoader;    /** 默认的缓存加载器，用于做一些缓存加载操作（其实就是load）,实现三步原子操作*/    @Nullable    final CacheLoader
        defaultLoader;
      

说明：关于这些属性的含义，看注释+CacheBuilder部分的属性注释+ConcurrentHashMap的属性注释

 

LocalCache-->LocalCache(CacheBuilder, CacheLoader)

/**     * 创建一个新的、空的map（并且指定策略、初始化容量和并发水平）     */    LocalCache(CacheBuilder
       builder,               @Nullable CacheLoader
       loader) {        /*         * 默认并发水平是4，即四个Segment（但要注意concurrencyLevel不一定等于Segment个数）         * Segment个数：一个刚刚大于或等于concurrencyLevel且是2的几次方的一个数         */        concurrencyLevel = Math                .min(builder.getConcurrencyLevel(), MAX_SEGMENTS);        keyStrength = builder.getKeyStrength();//默认为Strong，即强引用        valueStrength = builder.getValueStrength();//默认为Strong，即强引用        // 缓存超时(时间起点：entry的创建或替换（即修改）)        expireAfterWriteNanos = builder.getExpireAfterWriteNanos();        // 缓存超时(时间起点：entry的创建或替换（即修改）或最后一次访问)        expireAfterAccessNanos = builder.getExpireAfterAccessNanos();        //创建entry的工厂        entryFactory = EntryFactory.getFactory(keyStrength,                                                  usesAccessEntries(),                                                   usesWriteEntries());        //默认的缓存加载器        defaultLoader = loader;        // 初始化容量为16，整个cache可以放16个缓存entry        int initialCapacity = Math.min(builder.getInitialCapacity(),                                       MAXIMUM_CAPACITY);        int segmentShift = 0;        int segmentCount = 1;        //循环条件的&&后边的内容是关于weight的，由于没有设置maxWeight，所以其值为-1-->evictsBySize()返回false        while (segmentCount < concurrencyLevel                && (!evictsBySize() || segmentCount * 20 <= maxWeight)) {            ++segmentShift;            segmentCount <<= 1;//找一个刚刚大于或等于concurrencyLevel的Segment数        }        this.segmentShift = 32 - segmentShift;        segmentMask = segmentCount - 1;        this.segments = newSegmentArray(segmentCount);//创建指定大小的数组        int segmentCapacity = initialCapacity / segmentCount;//计算每一个Segment中的容量的值，刚刚大于等于initialCapacity/segmentCount        if (segmentCapacity * segmentCount < initialCapacity) {            ++segmentCapacity;        }        int segmentSize = 1;//每一个Segment的容量        while (segmentSize < segmentCapacity) {            segmentSize <<= 1;//刚刚>=segmentCapacity&&是2的几次方的数        }        if (evictsBySize()) {
    //由于没有设置maxWeight，所以其值为-1-->evictsBySize()返回false            // Ensure sum of segment max weights = overall max weights            long maxSegmentWeight = maxWeight / segmentCount + 1;            long remainder = maxWeight % segmentCount;            for (int i = 0; i < this.segments.length; ++i) {                if (i == remainder) {                    maxSegmentWeight--;                }                this.segments[i] = createSegment(segmentSize,                                                  maxSegmentWeight,                                                 builder.getStatsCounterSupplier().get());            }        } else {            for (int i = 0; i < this.segments.length; ++i) {                this.segments[i] = createSegment(segmentSize,                                                  UNSET_INT,                                                 builder.getStatsCounterSupplier().get());            }        }    }

说明：这里的代码就是整个LocalCache实例的创建过程，非常重要！！！

 

下面介绍在LocalCache(CacheBuilder, CacheLoader)中调用的一些方法：

• CacheBuilder-->getConcurrencyLevel()
  int getConcurrencyLevel() {        return (concurrencyLevel == UNSET_INT) ? //是否设置了concurrencyLevel                DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL//如果没有设置，采用默认值16                : concurrencyLevel;//如果设置了，采用设置的值    }
  说明：检查是否设置了concurrencyLevel，如果设置了，采用设置的值，如果没有设置，采用默认值16

 

• CacheBuilder-->getKeyStrength()
  //获取键key的强度（默认为Strong，还有weak和soft）    Strength getKeyStrength() {        return MoreObjects.firstNonNull(keyStrength, Strength.STRONG);    }

  说明：获取key的引用类型（强度），默认为Strong（强引用类型），下表列出MoreObjects的方法firstNonNull(@Nullable T first, @Nullable T second)

  public static 
          
            T firstNonNull(@Nullable T first, @Nullable T second) {    return first != null ? first : checkNotNull(second);  }
          

 

• CacheBuilder-->getValueStrength()
  Strength getValueStrength() {        return MoreObjects.firstNonNull(valueStrength, Strength.STRONG);    }

  说明：获取value的引用类型（强度），默认为Strong（强引用类型）

 

• CacheBuilder-->getExpireAfterWriteNanos()
  long getExpireAfterWriteNanos() {        return (expireAfterWriteNanos == UNSET_INT) ?                 DEFAULT_EXPIRATION_NANOS                : expireAfterWriteNanos;    }

  说明：获取超时时间，如果设置了，就是设置值，如果没设置，默认是0

 

• CacheBuilder-->getInitialCapacity()
  int getInitialCapacity() {        return (initialCapacity == UNSET_INT) ?                 DEFAULT_INITIAL_CAPACITY                : initialCapacity;    }

  说明：获取初始化容量，如果指定了就是用指定容量，如果没指定，默认为16。值得注意的是，该容量是用于计算每个Segment的容量的，并不一定是每个Segment的容量，其具体使用的方法见LocalCache(CacheBuilder, CacheLoader)

 

• LocalCache-->evictsBySize()
  //这里maxWeight没有设置值，默认为UNSET_INT,即-1    boolean evictsBySize() {        return maxWeight >= 0;    }

  说明：这是一个与weight相关的方法，由于我们没有设置weight，所以该方法对我们的程序没有影响。

 

• EntryFactory-->getFatory()
  /**         * Masks used to compute indices in the following table.         */        static final int ACCESS_MASK = 1;        static final int WRITE_MASK = 2;        static final int WEAK_MASK = 4;        /**         * Look-up table for factories.         */        static final EntryFactory[] factories = { STRONG, STRONG_ACCESS,                STRONG_WRITE, STRONG_ACCESS_WRITE, WEAK, WEAK_ACCESS,                WEAK_WRITE, WEAK_ACCESS_WRITE, };        static EntryFactory getFactory(Strength keyStrength,                                       boolean usesAccessQueue,                                        boolean usesWriteQueue) {            int flags = ((keyStrength == Strength.WEAK) ? WEAK_MASK : 0)//0                    | (usesAccessQueue ? ACCESS_MASK : 0)//0                    | (usesWriteQueue ? WRITE_MASK : 0);//WRITE_MASK-->2            return factories[flags];//STRONG_WRITE        }

  说明：EntryFactory是LocalCache的一个内部枚举类，通过上述方法，获取除了相应的EntryFactory，这里选出的是STRONG_WRITE工厂，该工厂代码如下：

  STRONG_WRITE {            /**             * 创建新的Entry             */            @Override            
          
            ReferenceEntry
           
             newEntry(Segment
            
              segment,                                                  K key,                                                 int hash,                                                  @Nullable ReferenceEntry
             
               next) {                return new StrongWriteEntry
              
               (key, hash, next);            }            /**             * 将原来的Entry（original）拷贝到当下的Entry（newNext）             */            @Override            
               
                 ReferenceEntry
                
                  copyEntry(Segment
                 
                   segment, ReferenceEntry
                  
                    original, ReferenceEntry
                   
                     newNext) { ReferenceEntry
                    
                      newEntry = super.copyEntry(segment, original, newNext); copyWriteEntry(original, newEntry); return newEntry; } }
                    
                   
                  
                 
                
               
              
             
            
           
          

  在该工厂中，指定了创建新entry的方法与复制原有entry为另一个entry的方法。

   

• LocalCache-->newSegmentArray(int ssize)
  /**     * 创建一个指定大小的Segment数组     */    @SuppressWarnings("unchecked")    final Segment
          
           [] newSegmentArray(int ssize) {        return new Segment[ssize];    }
          

  说明：该方法用于创建一个指定大小的Segment数组。关于Segment的介绍后边会说。

 

• LocalCache-->createSegment(initialCapacity,maxSegmentWeight,StatsCounter)

  Segment
          
            createSegment(int initialCapacity,                                 long maxSegmentWeight,                                StatsCounter statsCounter) {        return new Segment
           
            (this,                                  initialCapacity,                                  maxSegmentWeight,                                 statsCounter);    }
           
          

  该方法用于为之前创建的Segment数组的每一个元素赋值。

  下边列出Segment类的一些属性和方法：

  final LocalCache
          
            map;// 外部类的一个实例        /** 该Segment中已经存在缓存的个数  */        volatile int count;        /**         * 指定是下边的AtomicReferenceArray
           
            
             > table，即扩容也是只扩自己的Segment         * The table is expanded when its size exceeds this threshold. (The         * value of this field is always {
         @code (int) (capacity * 0.75)}.)         */        int threshold;        /**         * 每个Segment中的table         */        volatile AtomicReferenceArray
             
              
               > table;        /**         * The maximum weight of this segment. UNSET_INT if there is no maximum.         */        final long maxSegmentWeight;        /**         * map中当前元素的一个队列，队列元素根据write time进行排序，每write一个元素就将该元素加在队列尾部         */        @GuardedBy("this")        final Queue
               
                
                 > writeQueue; /** * A queue of elements currently in the map, ordered by access time. * Elements are added to the tail of the queue on access (note that * writes count as accesses). */ @GuardedBy("this") final Queue
                 
                  
                   > accessQueue; Segment(LocalCache
                   
                     map, int initialCapacity, long maxSegmentWeight, StatsCounter statsCounter) { this.map = map; this.maxSegmentWeight = maxSegmentWeight;//0 this.statsCounter = checkNotNull(statsCounter); initTable(newEntryArray(initialCapacity)); writeQueue = map.usesWriteQueue() ? //过期时间>0 new WriteQueue
                    
                     () //WriteQueue : LocalCache.
                     
                      
                       > discardingQueue(); accessQueue = map.usesAccessQueue() ? //false new AccessQueue
                       
                        () : LocalCache.
                        
                         
                          > discardingQueue(); } AtomicReferenceArray
                          
                           
                            > newEntryArray(int size) { return new AtomicReferenceArray
                            
                             
                              >(size);//new Object[size]; } void initTable(AtomicReferenceArray
                              
                               
                                > newTable) { this.threshold = newTable.length() * 3 / 4; // 0.75 if (!map.customWeigher() && this.threshold == maxSegmentWeight) { // prevent spurious expansion before eviction this.threshold++; } this.table = newTable; }
                               
                              
                             
                            
                           
                          
                         
                        
                       
                      
                     
                    
                   
                  
                 
                
               
              
             
            
           
          

  Segment的构造器完成了三件事儿：为变量复制 + 初始化Segment的table + 构建相关队列

  • initTable(newEntryArray(initialCapacity))源代码在Segment类中已给出：初始化table的步骤简述为：创建一个指定个数的ReferenceEntry数组，计算扩容值。
  • 其他队列不说了，这里实际上只用到了WriteQueue，建立该Queue的目的是用于实现LRU缓存回收算法

 

到目前为止，guava cache的完整的一个数据结构基本上就建立起来了。最后再总结一下。

guava cache的数据结构：

 

guava cache的数据结构的构建流程：

1）构建CacheBuilder实例cacheBuilder

2）cacheBuilder实例指定缓存器LocalCache的初始化参数

3）cacheBuilder实例使用build()方法创建LocalCache实例（简单说成这样，实际上复杂一些）

3.1）首先为各个类变量赋值（通过第二步中cacheBuilder指定的初始化参数以及原本就定义好的一堆常量）

3.2）之后创建Segment数组

3.3）最后初始化每一个Segment[i]

3.3.1）为Segment属性赋值

3.3.2）初始化Segment中的table，即一个ReferenceEntry数组（每一个key-value就是一个ReferenceEntry）

3.3.3）根据之前类变量的赋值情况，创建相应队列，用于LRU缓存回收算法

 

这里，我们就用开头给出的代码实例，来看一下，最后构建出来的cache结构是个啥：

显示指定：

expireAfterWriteNanos==20min   maximumSize==1000

默认值：

concurrency_level==4（用于计算Segment个数）     initial_capcity==16 （用于计算每个Segment容量）  

keyStrength==STRONG  　　valueStrength==STRONG

计算出：

entryFactory==STRONG_WRITE

segmentCount==4：Segment个数，一个刚刚大于等于concurrency_level且是2的几次方的一个数

segmentCapacity==initial_capcity/segmentCount==4：用来计算每个Segment能放置的entry个数的一个值，一个刚刚等于initial_capcity/segmentCount或者比initial_capcity/segmentCount大1的数（关键看是否除尽）

segmentSize==4：每个Segment能放置的entry个数，刚刚>=segmentCapacity&&是2的几次方的数

segments==Segment[segmentCount]==Segment[4]

segments[i]：

• 包含一个ReferenceEntry[segmentSize]==ReferenceEntry[4]
• WriteQueue：用于LRU算法的队列
• threshold==newTable.length()*3/4==segmentSize*3/4==3：每个Segment中有了3个Entry（key-value），就会扩容，扩容机制以后在添加Entry的时候再讲