2.3. Cache API

Data Grid 提供了一个 Cache 接口，它公开简单的方法来添加、检索和删除条目，包括 JDK 的 ConcurrentMap 接口公开的原子机制。根据所使用的缓存模式，调用这些方法会触发多个事情，甚至可能包括将条目复制到远程节点或从远程节点查找条目，或可能缓存存储。

对于简单使用，使用 Cache API 不应与使用 JDK Map API 不同，因此从基于映射到 Data Grid 的缓存的简单内存缓存迁移应该很简单。

Certain Map 方法的性能一致性

与 Data Grid 一起使用时，在 Map 中公开的某些方法具有一定的性能后果，如 size （）、value （）、keySet （）和 entrySet （）。有关 keySet、value 和 entrySet 的具体方法，请参阅其 Javadoc 了解更多详情。

试图全局执行这些操作会对性能有很大的影响，并成为可扩展性瓶颈。因此，这些方法应该仅用于信息或调试目的。

应注意，在 withFlags （）方法中使用某些标记可以缓解其中的一些问题，请检查每个方法的文档以了解更多详情。

Mortal 和 Immortal Data

除了仅存储条目外，Data Grid 的缓存 API 允许您向数据附加 mortality 信息。例如，只是使用 put （键，值）会创建一个 immortal 条目，例如，一个存在于缓存中的条目（永久存在），直到它被删除（或逐出内存以防止耗尽内存）。但是，如果您使用 put (key, value, lifespan, timeunit) 将数据放入缓存中，这会创建一个 mortal 条目，即具有固定生命周期的条目，并在该生命周期后过期。

除了 Lifespan 外，Data Grid 还支持 maxIdle 作为额外的指标，以决定到期。可以使用任何 lifespans 或 maxIdles 的组合。

putForExternalRead 操作

Data Grid 的 Cache 类包含不同的"put"操作，称为 putForExternalRead。当 Data Grid 用作在其他位置保留数据的临时缓存时，此操作特别有用。在大量读取场景中，缓存中的竞争不应延迟实时事务，因为缓存应该只是优化，而不是以某种方式获得。

要达到此目的，putForExternalRead （） 充当 put 调用，只有在缓存中不存在密钥时才运行，并在另一个线程尝试同时存储同一密钥时失败。在这个特殊情况下，缓存数据是优化系统的方法，而不需要缓存失败会影响到持续的事务，因此为什么以不同的方式处理失败。putForExternalRead （） 被视为快速操作，因为无论它是否成功，它都不会等待任何锁定，因此会立即返回到调用者。

要了解如何使用此操作，让我们来看基本的示例。试想一下，个人实例的缓存，每个由 PersonId 的密钥，其数据源自于单独的数据存储中。以下代码显示了在此示例上下文中使用 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 不应用作使用源自应用程序执行的新 Person 实例更新缓存的机制（例如，来自修改人员地址的事务）。更新缓存的值时，请使用标准放置操作，否则可能会出现缓存损坏数据的可能性。

2.3.1. AdvancedCache API
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除了简单缓存接口外，Data Grid 还提供 AdvancedCache 接口，并提供给扩展作者。AdvancedCache 提供了访问某些内部组件，并应用标志来改变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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标志应用到常规缓存方法，以更改某些方法的行为。有关所有可用标志及其效果的列表，请查看标记枚举。使用 AdvancedCache.withFlags （）应用标志。此 builder 方法可用于将任意数量的标记应用到缓存调用，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. Asynchronous API
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除了同步的 API 方法（如 Cache.put （）、Cache.remove （）等）之外，数据网格也有一个异步的非阻塞 API，您可以在其中实现相同的结果。

这些方法的命名方式与阻塞计数器类似，并附加"Async"。例如，Cache.putAsync （）、Cache.removeAsync （）等。这些异步对应部分返回一个包含操作实际结果的 CompletableFuture。

例如，在 cache 参数中，在 Cache<String, String>, Cache.put (String key, String value) 返回 String while Cache.putAsync (String key) returns Complet ableFuture<String&gt;。

2.3.2.1. 为什么使用这种 API？
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非阻塞 API 非常强大，它们提供了所有同步通信保证 - 能够处理通信故障和例外 - 在调用完成后不需要阻止。这可让您更好地利用系统中的并行性。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. 哪些进程实际发生在异步中？
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Data Grid 中有 4 个事情，它们被视为典型写入操作的关键路径。这些是成本顺序：

网络调用
Marshalling
写入缓存存储（可选）
锁定

使用 async 方法将取网络调用和划分出关键路径。然而，出于各种技术原因，写入缓存存储和获取锁定，但仍然出现在调用者的线程中。

2.3. Cache API

2.3.1. AdvancedCache API
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2.3.1.1. 标记
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2.3.2. Asynchronous API
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2.3.2.1. 为什么使用这种 API？
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2.3.2.2. 哪些进程实际发生在异步中？
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