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构建高效且可扩展的结果缓存，我们将逐步构建一个高效且可扩展的缓存，用于改进一个高计算开销的函数。首先，我们使用HashMap和并发机制来构建。

1. HashMap 我们首先考虑使用HashMap，它是一个基于哈希表的数据结构，能够提供快速的查找和更新操作。通过HashMap，我们可以将数据以键值对的形式存储，其中键可以是输入参数，值是计算结果。

2. 并发机制 为了提高性能，我们可以利用并发机制。在多线程环境中，HashMap的并发性能可以通过使用并发HashMap（如ConcurrentHashMap）来提升。这样，多个线程可以同时访问和修改HashMap，而不会导致数据不一致。

我们首先想到的是，通过HashMap和并发机制来构建一个高效且可扩展的缓存。

构建高效且可伸缩的结果缓存

本篇我们将逐步构建一个高效且可伸缩的缓存，用于改进一个高计算开销的函数。

1. HashMap + 并发机制

我们首先能想到的就是，通过 HashMap 和并发机制来构建缓存，代码示例如下：

public interface Computable<A, V> { V compute(A arg) throws InterruptedException; } public class ExpensiveFunction implements Computable<String, BigInteger> { public BigInteger compute(String arg) { // 在经过长时间的计算后。。。