Caffeine缓存库中的多级键支持设计与实现

在多级缓存设计中，嵌套键结构是一种常见需求。以Jimmer框架为例，其多视图缓存要求子键必须是经过JSON序列化的SortedMap结构。这种设计带来了缓存管理上的特殊考量，值得我们深入探讨其实现方案。

多级缓存的核心设计

典型的实现方式是将缓存结构设计为Cache<Key, SortedMap<SubKey, Value>>的形式。这种结构具有以下特点：

1. 整个子映射作为一个整体进行管理
2. 失效操作基于主键而非主键+子键组合
3. 保持多视图缓存的相对简单性

容量控制策略

由于子映射可能包含大量条目，合理的容量控制尤为重要：

1. 使用Weigher接口计算子映射大小
2. 设置最大权重限制
3. 当总条目数超过阈值时触发淘汰

Cache<Key, SortedMap<SubKey, Value>> cache = Caffeine.newBuilder()
    .weigher((key, submap) -> submap.size())
    .maximumWeight(10_000)
    .build();

并发访问处理

为了保证线程安全，建议采用写时复制策略：

1. 获取操作直接读取不可变映射
2. 修改操作创建新的TreeMap副本
3. 返回不可修改的视图保证安全性

// 添加子键条目
cache.asMap().compute((key, submap) -> {
    var map = (submap == null) ? new TreeMap<>() : new TreeMap<>(submap);
    map.put(subKey, value);
    return Collections.unmodifiableSortedMap(map);
});

性能考量

虽然这种设计会带来较粗粒度的锁，但由于：

1. 所有操作都在内存中完成
2. 没有I/O阻塞
3. 操作本身非常轻量

因此仍然能够保持很高的写入吞吐量，在实际应用中通常不会成为性能瓶颈。

适用场景

这种多级缓存设计特别适合：

1. 需要保持数据完整性的场景
2. 子条目具有强关联性的数据
3. 需要原子性操作的场景

开发者应根据具体业务需求，权衡细粒度控制与性能之间的关系，选择最适合的缓存策略。