2.3. 缓存 API

数据网格提供了一个缓存接口，用于公开添加、检索和删除条目的简单方法，包括 JDK 的 ConcurrentMap 接口公开的 atomic 机制。根据所用的缓存模式，调用这些方法将触发一些问题，甚至可能包括将条目复制到远程节点或在远程节点中查找条目，或可能缓存存储。

对于简单用法，使用 Cache API 不应与使用 JDK Map API 的不同，因此从基于 map 到数据网格缓存的简单内存缓存迁移都应该无关紧要。

Certain Map Methods 的性能调优

当与 Data Grid 搭配使用时，某些在映射中公开的方法具有某些性能后果，如 size （）、value （）、keySet （）和 entrySet （）。有关 keySet、值 和 entrySet 的具体方法，请参见其 Javadoc 以了解更多详情。

在全球范围内尝试执行这些操作会对性能有大的影响，并成为可扩展性瓶颈。因此，这些方法应该只用于信息或调试目的。

请注意，在 withFlags （）方法中使用某些标记可以缓解这些问题，请检查每种方法的文档以了解更多详细信息。

Mortal 和 Immortal 数据

除了仅存储条目，Data Grid 的缓存 API 可让您将分散信息附加到数据。例如，只需使用 put (key, value) 即可创建一个非仲裁条目，即：位于缓存中有的条目（位于缓存中时），直到它被删除（或被驱除内存以防止内存不足）。但是，如果使用 put (key, value, Lifespan, timeunit) 将数据放置在缓存中，这将创建一个 mortal 条目（例如，在那个 lifespan后具有固定寿命和过期的条目）。

除了 lifespan 外，数据网格还支持 maxIdle 作为附加指标，以确定过期时间。可以使用 lifespans 或 maxIdles 的任意组合。

putForExternalRead operation

Data Grid's Cache 类包含一个名为 putForExternalRead 的不同 'put' 操作。当将 Data Grid 用作保留在其他位置的数据临时缓存时，此操作特别有用。在大量读取方案下，缓存中的竞争不应延迟实时事务，因为缓存应只是采用优化方式，而不是采用这种方式。

要达到此目的，putForExternalRead （） 充当一个只能在缓存中不存在键的放置调用，并且如果另一个线程尝试同时存储同一密钥，则会失败并静默失败。在这种特定场景中，缓存数据是优化系统的一种方法，因此，缓存中的故障不会影响到持续事务中的故障，因此故障是处理失败的原因。putForExternalRead （） 被视为一个快速操作，因为无论是否成功完成，也不会等待任何锁定，因此无法及时返回调用者。

要了解如何使用此操作，让我们来看一下基本的示例。想象一下 Person 实例的缓存，每个由 PersonId 进行键，其数据源自于单独的数据存储。以下代码显示了在此示例中使用 putForExternalRead 的最常见模式：

// Id of the person to look up, provided by the application
PersonId id = ...;

// Get a reference to the cache where person instances will be stored
Cache<PersonId, Person> cache = ...;

// First, check whether the cache contains the person instance
// associated with with the given id
Person cachedPerson = cache.get(id);

if (cachedPerson == null) {
   // The person is not cached yet, so query the data store with the id
   Person person = dataStore.lookup(id);

   // Cache the person along with the id so that future requests can
   // retrieve it from memory rather than going to the data store
   cache.putForExternalRead(id, person);
} else {
   // The person was found in the cache, so return it to the application
   return cachedPerson;
}

// Id of the person to look up, provided by the application
PersonId id = ...;

// Get a reference to the cache where person instances will be stored
Cache<PersonId, Person> cache = ...;

// First, check whether the cache contains the person instance
// associated with with the given id
Person cachedPerson = cache.get(id);

if (cachedPerson == null) {
   // The person is not cached yet, so query the data store with the id
   Person person = dataStore.lookup(id);

   // Cache the person along with the id so that future requests can
   // retrieve it from memory rather than going to the data store
   cache.putForExternalRead(id, person);
} else {
   // The person was found in the cache, so return it to the application
   return cachedPerson;
}

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请注意，putForExternalRead 不应用作使用新 Person 实例（从修改 Person 地址）更新缓存的机制。更新缓存的值时，请使用标准放置操作，否则可能会缓存损坏数据。

2.3.1. AdvancedCache API
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除简单的缓存界面外，Data Grid 还提供了高级缓存接口，面向扩展作者。AdvancedCache 提供了访问某些内部组件的功能，也可应用标志来更改某些缓存方法的默认行为。以下代码片段描述了如何获取 AdvancedCache：

AdvancedCache advancedCache = cache.getAdvancedCache();

AdvancedCache advancedCache = cache.getAdvancedCache();

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2.3.1.1. 标记
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标志应用于常规缓存方法，以改变某些方法的行为。有关所有可用标志及其影响的列表，请查看标记枚举。使用 AdvancedCache.withFlags （）应用标志。这个构建器方法可用于将任意数量的标志应用到缓存调用，例如：

advancedCache.withFlags(Flag.CACHE_MODE_LOCAL, Flag.SKIP_LOCKING)
   .withFlags(Flag.FORCE_SYNCHRONOUS)
   .put("hello", "world");

advancedCache.withFlags(Flag.CACHE_MODE_LOCAL, Flag.SKIP_LOCKING)
   .withFlags(Flag.FORCE_SYNCHRONOUS)
   .put("hello", "world");

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2.3.2. 异步 API
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除了 Cache.put （）、 Cache.remove （）等同步 API 方法之外，数据网格还具有异步非阻塞 API，您可以实现同样的结果。

这些方法以类似的方式命名，其块程序带有 "Async" 附加。 E.g., Cache.putAsync() , Cache.removeAsync() , etc. 这些异步对应一个包含操作实际结果的 CompletableFuture 会返回一个 CompletableFuture。

例如，在 cache 参数ized as Cache<String, String>, Cache.put (String value, String value) returns String while Cache.putAsync (String key, String value) 返回 Complet ableFutureString<String>。

2.3.2.1. 为什么要使用这样的 API？
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非阻塞 API 功能强大，它们能提供同步通信的所有保证 - 能够处理通信失败和异常 - 在调用完成前，无需阻止任何操作。这可让您更好地使用系统中的并行性。例如：

Set<CompletableFuture<?>> futures = new HashSet<>();
futures.add(cache.putAsync(key1, value1)); // does not block
futures.add(cache.putAsync(key2, value2)); // does not block
futures.add(cache.putAsync(key3, value3)); // does not block

// the remote calls for the 3 puts will effectively be executed
// in parallel, particularly useful if running in distributed mode
// and the 3 keys would typically be pushed to 3 different nodes
// in the cluster

// check that the puts completed successfully
for (CompletableFuture<?> f: futures) f.get();

Set<CompletableFuture<?>> futures = new HashSet<>();
futures.add(cache.putAsync(key1, value1)); // does not block
futures.add(cache.putAsync(key2, value2)); // does not block
futures.add(cache.putAsync(key3, value3)); // does not block

// the remote calls for the 3 puts will effectively be executed
// in parallel, particularly useful if running in distributed mode
// and the 3 keys would typically be pushed to 3 different nodes
// in the cluster

// check that the puts completed successfully
for (CompletableFuture<?> f: futures) f.get();

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2.3.2.2. 哪些进程实际发生异步发生？
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数据网格有 4 个事情，可视为典型的写入操作的关键路径。即，按成本顺序排列：

网络调用
marshalling
写入缓存存储（可选）
锁定

使用 async 方法将获取网络调用并汇总关键路径。由于各种技术的原因，写入缓存存储和获取锁，但仍发生在调用者的线程中。

2.3. 缓存 API

2.3.1. AdvancedCache API
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2.3.1.1. 标记
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2.3.2. 异步 API
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2.3.2.1. 为什么要使用这样的 API？
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2.3.2.2. 哪些进程实际发生异步发生？
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2.3. 缓存 API

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