面试题：Java WeakHashMap在复杂缓存策略下的深度优化

Question

假设在一个复杂的缓存场景中，需要实现多级缓存，且部分缓存数据使用WeakHashMap存储，要满足高效读写、内存回收合理以及动态调整缓存策略的需求。请详细描述你将如何设计和优化这个缓存系统，包括WeakHashMap的使用方式、数据结构设计以及相关算法实现。

Answer 1

1. 设计思路

1. 多级缓存架构：采用至少两级缓存，如一级缓存（L1）使用ConcurrentHashMap，因为它支持高并发读写，适合快速响应常用数据请求；二级缓存（L2）使用WeakHashMap，用于存储相对不那么频繁访问的数据，利用其弱引用特性在内存紧张时自动回收。
2. 缓存策略：制定动态的缓存淘汰策略，如基于时间（Time - To - Live, TTL）和基于访问频率（Least Frequently Used, LFU）相结合的策略。对于L1缓存，优先使用LFU策略淘汰长时间未使用且访问频率低的数据；对于L2缓存，由于WeakHashMap本身的特性，无需额外的淘汰策略，但可结合TTL确保数据的时效性。

2. WeakHashMap的使用方式

1. 初始化：在初始化二级缓存时，创建WeakHashMap实例，例如：

WeakHashMap<String, Object> weakCache = new WeakHashMap<>();

2. 存储数据：将数据存入WeakHashMap时，键使用强引用，值使用弱引用。这样当值不再被其他地方强引用时，在内存不足时会被垃圾回收器回收。例如：

weakCache.put(key, new WeakReference<>(value));

3. 读取数据：从WeakHashMap读取数据时，需要从WeakReference中获取实际的值，并检查值是否已被回收。例如：

WeakReference<Object> ref = weakCache.get(key);
Object value = ref != null? ref.get() : null;

3. 数据结构设计

1. 缓存数据结构：设计一个通用的缓存项类，例如：

class CacheEntry {
    private Object value;
    private long lastAccessTime;
    private int accessCount;

    public CacheEntry(Object value) {
        this.value = value;
        this.lastAccessTime = System.currentTimeMillis();
        this.accessCount = 1;
    }

    // Getters and setters
    public Object getValue() {
        return value;
    }

    public void setValue(Object value) {
        this.value = value;
    }

    public long getLastAccessTime() {
        return lastAccessTime;
    }

    public void updateAccessTime() {
        this.lastAccessTime = System.currentTimeMillis();
        this.accessCount++;
    }

    public int getAccessCount() {
        return accessCount;
    }
}

2. 一级缓存数据结构：ConcurrentHashMap<String, CacheEntry>，使用ConcurrentHashMap存储键值对，其中值为CacheEntry对象，方便记录访问时间和访问频率等信息。
3. 二级缓存数据结构：WeakHashMap<String, WeakReference<CacheEntry>>，如上述WeakHashMap的使用方式，存储二级缓存数据。

4. 相关算法实现

1. 读取算法：
   • 首先从L1缓存中查找数据。如果找到，更新CacheEntry的访问时间和访问频率，然后返回数据。
   • 如果L1缓存未命中，则从L2缓存中查找。找到后，将数据移至L1缓存（如果L1缓存未满），并更新L1缓存中对应CacheEntry的信息，然后返回数据。如果L2缓存也未命中，则从数据源获取数据，存入L1缓存（如果L1缓存未满），并根据需要存入L2缓存。

public Object get(String key) {
    CacheEntry entry = l1Cache.get(key);
    if (entry != null) {
        entry.updateAccessTime();
        return entry.getValue();
    }

    WeakReference<CacheEntry> ref = l2Cache.get(key);
    if (ref != null) {
        CacheEntry l2Entry = ref.get();
        if (l2Entry != null) {
            l2Entry.updateAccessTime();
            l1Cache.put(key, l2Entry);
            return l2Entry.getValue();
        }
    }

    // 从数据源获取数据
    Object data = getDataFromSource(key);
    if (data != null) {
        CacheEntry newEntry = new CacheEntry(data);
        l1Cache.put(key, newEntry);
        if (l1Cache.size() > l1CacheCapacity) {
            removeLeastFrequentlyUsedFromL1();
        }
        l2Cache.put(key, new WeakReference<>(newEntry));
    }
    return data;
}

2. 写入算法：
   • 直接将数据写入L1缓存。如果L1缓存已满，根据LFU策略淘汰一个CacheEntry，并将新数据写入。
   • 同时，将数据写入L2缓存（如果需要）。

public void put(String key, Object value) {
    CacheEntry entry = new CacheEntry(value);
    l1Cache.put(key, entry);
    if (l1Cache.size() > l1CacheCapacity) {
        removeLeastFrequentlyUsedFromL1();
    }
    l2Cache.put(key, new WeakReference<>(entry));
}

3. LFU淘汰算法：在L1缓存满时，遍历ConcurrentHashMap，找到访问频率最低且最早访问的CacheEntry进行淘汰。

private void removeLeastFrequentlyUsedFromL1() {
    CacheEntry lfuEntry = null;
    for (CacheEntry entry : l1Cache.values()) {
        if (lfuEntry == null || entry.getAccessCount() < lfuEntry.getAccessCount() ||
                (entry.getAccessCount() == lfuEntry.getAccessCount() && entry.getLastAccessTime() < lfuEntry.getLastAccessTime())) {
            lfuEntry = entry;
        }
    }
    if (lfuEntry != null) {
        l1Cache.values().remove(lfuEntry);
        l2Cache.values().removeIf(ref -> ref.get() == lfuEntry);
    }
}

4. TTL过期检查算法：可以通过一个定时任务（如ScheduledExecutorService）定期检查L1和L2缓存中的数据是否过期（根据CacheEntry中的lastAccessTime和设定的TTL），过期则删除。

ScheduledExecutorService scheduler = Executors.newScheduledThreadPool(1);
scheduler.scheduleAtFixedRate(() -> {
    long currentTime = System.currentTimeMillis();
    l1Cache.entrySet().removeIf(entry -> currentTime - entry.getValue().getLastAccessTime() > ttl);
    l2Cache.entrySet().removeIf(entry -> {
        WeakReference<CacheEntry> ref = entry.getValue();
        CacheEntry cacheEntry = ref.get();
        return cacheEntry == null || currentTime - cacheEntry.getLastAccessTime() > ttl;
    });
}, 0, 1, TimeUnit.MINUTES);

通过上述设计和算法实现，可以满足复杂缓存场景中高效读写、内存回收合理以及动态调整缓存策略的需求。