Java 是否有可能以咖啡因的形式获取候选逐出密钥集？

我试图使用缓存来维护基于请求类型的可路由服务器列表

LoadingCache<Request, ActorRef> serversByRequestType = Caffeine.newBuilder()
  .writer(new CacheWriter<RequestType, ActorRef>() {

    @Override public void write(RequestType req, ActorRef server) {
      // We need to handle this type of request now.
      //
      server.tell(StartUp(req))
    }

    @Override public void delete(RequestType req, ActorRef server, RemovalCause cause) {
      // This req type can no longer be handled, so remove from
      // routable servers.
      //
      server.tell(ShutDown(req))
    }

  })
  .build();

如果启动的服务器不超过n台，则必须同步删除，从而从缓存中关闭一台服务器，然后添加，从而在缓存中启动同一台服务器，即更改服务器可以处理的流量

在上面的代码中，如果没有阻塞，就没有办法做到这一点

在理想情况下，删除必须在缓存中添加之前发生，这样我就可以异步关闭服务器并等待ShutdowServer事件。。。但是没有办法从write方法中接收这个信号，write方法必须知道何时开始。换句话说，我想向服务器发送一个SwitchServerTrafficfrom:RequestType，to:RequestType，其中from是被逐出的键，to是被添加的键

如果我有权访问候选逐出集：当请求传入时，如果其类型不在缓存中且缓存已满，我可以从逐出集中选择一个元素并关闭其服务器，然后将请求类型同步添加到缓存中

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有没有办法访问咖啡因中的候选人驱逐集？如果没有，是否有其他方法可以解决此问题？

您可以猜测逐出顺序中的项目，但这无法保证。该策略是非确定性的，并且概率性有助于防止HashDoS攻击。一般来说，驱逐政策的低级细节不公开，以允许算法改进

Map<K, V> coldest = cache.policy().eviction().get().coldest(count);

如果删除发生在逐出之前，则要求所有写入都由独占锁保护，或者可以同时计算策略。前者将是一个瓶颈，而后者将导致更差的命中率，例如使用随机抽样。相反，缓存使用带有中间缓冲区的记录和重播策略，这吸收了并发的大部分惩罚

默认情况下，逐出是对面向用户的调用异步执行的，因此对CacheWriterdelete的大多数调用都是隐藏的。但是，如果该呼叫费用高昂，则会延迟下一个项目的驱逐

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不幸的是，由于您的场景对您的需求有着独特的限制，因此很难不设身处地地地提供建议。您可能会发现Cache.asMap中的计算方法对于解决方案的最终外观非常有用。

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