问题：单机qps增加时请求摘要后端，耗时也会增加，因为超过了后端处理能力（最大qps，存在任务堆积）。
- 版本一
引入LruCache。为了避免数据失效，cache数据的时效性要小于摘要后端物料的更新时间，设置0.8倍的过期时间。写cache时将数据更新的时间戳一起缓存下来，读cache时计算当前时间与时间戳的差值是否超过过期时间，如果过期清空缓存数据。
如何防止大量缓存数据一起失效？
问题：并发读写的LruCache使用锁保护，单机qs过高时锁竞争严重，很多时间消耗在锁等待上，导致耗时增长。
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版本二
Cache分片，引入key的哈希函数，将数据分散到不同分片上，减小临界区，降低锁的竞争。分片数可以与线程数保持一致。 -
版本三
读cache时使用零拷贝机制，对缓存数据增加原子变量的引用计数，每次获取数据时引用计数+1，释放数据时-1，计数为0且达到过期时间时从cache中清除，防止内存泄漏。
