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    面试官:本地缓存怎么选型?问倒一大片!

    图片(2)ConcurrentHashMap 优化 Caffeine 底层都是通过 ConcurrentHashMap 来进行数据的存储,因此随着 Java8 中对 ConcurrentHashMap 的调整,数组 + 链表的结构升级为数组 + 链表 + 红黑树的结构以及分段锁升级为 syschronized+CAS,降低了锁的粒度,减少了锁的竞争,这两个优化显著提高了 Caffeine 在读多写少场景下的查询性能。 (3)新型淘汰算法 W-TinyLFU 传统的淘汰算法,如 LRU、LFU、FIFO,在实际的缓存场景中都存在一些弊端,如 FIFO 算法,如果缓存使用的频率较高,那么缓存数据会一直处在进进出出的状态,间接影响到缓存命中率。LRU 算法,在批量刷新缓存数据的场景下,可能会将其他缓存数据淘汰掉,从而带来缓存击穿的风险。LFU 算法,需要保存缓存记录的访问次数,带来内存空间的损耗。 因此,Caffeine 引入了 W-TinyLFU 算法,由窗口缓存、过滤器、主缓存组成。缓存数据刚进入时会停留在窗口缓存中,这个部分只占总缓存的 1%,当被挤出窗口缓存时,会在过滤器汇总和主缓存中淘汰的数据进行比较,如果频率更高,则进入主缓存,否则就被淘汰,主缓存被分为淘汰段和保护段,两段都是 LRU 算法,第一次被访问的元素会进入淘汰段,第二次被访问会进入保护段,保护段中被淘汰的元素会进入淘汰段,这种算法实现了高命中率和低内存占用。

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    tried to access method com.google.common.base.Stopwatch

    Caused by: org.apache.hadoop.hbase.DoNotRetryIOException: java.lang.IllegalAccessError: tried to access method com.google.common.base.Stopwatch.<init>()V from class org.apache.hadoop.hbase.zookeeper.MetaTableLocator     at org.apache.hadoop.hbase.client.RpcRetryingCaller.translateException(RpcRetryingCaller.java:229)     at org.apache.hadoop.hbase.client.RpcRetryingCaller.callWithoutRetries(RpcRetryingCaller.java:202)     at org.apache.hadoop.hbase.client.ClientScanner.call(ClientScanner.java:326)     at org.apache.hadoop.hbase.client.ClientScanner.nextScanner(ClientScanner.java:301)     at org.apache.hadoop.hbase.client.ClientScanner.initializeScannerInConstruction(ClientScanner.java:166)     at org.apache.hadoop.hbase.client.ClientScanner.<init>(ClientScanner.java:161)     at org.apache.hadoop.hbase.client.HTable.getScanner(HTable.java:794)     at org.springframework.data.hadoop.hbase.HbaseTemplate$1.doInTable(HbaseTemplate.java:132)     at org.springframework.data.hadoop.hbase.HbaseTemplate.execute(HbaseTemplate.java:61)     ... 75 more 首先确认,Stopwatch在google的guava包下,果断开始查guava,发现项目里有两个版本的guava,删除一个,保留与当前hbase版本匹配的另一个,运行成功。

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