STAND ALONE COMPLE...2020-08-07okCache实现很巧妙，通过链表实现了o(1)复杂度的删除节点，同时通过哈希表避免了链表随机访问o（n）的时间复杂度。这里同时对okCache发现可以优化的点，对于链表的加锁操作可以细粒度化，比如，头节点和尾节点比较特殊，可以单独搞把cas锁，就是还没有想到如何保证数据的一致性，比如，删除指定节点，并添加到头节点这是一个原子操作，不允许中间状态。作者回复: 是的，okCache还有优化空间，锁的粒度还可以细化。但是目前对于SessionServer来说，它的性能已经足够了，瓶颈已经不在Cache层，而是在网络传输/序列化层，所以单独优化okCache对提升SessionServer总体性能影响不大。
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人在江湖飘2020-09-10老师 map来存放list中的节点，如果存在hash冲突怎么办呢？作者回复: 看后面的代码样例： private Map<K, Node<K, V>> map; 这里的Node节点是作为值Value存在Map中的，前面的K是Key，如果Key有hash冲突，那么根据Java中的HashMap做法是会用链表法来存储key冲突的Value(也就是Node)。
飞翔2020-08-04老师 为啥guava cache 用deque实现呀 用双向列表 可以移动任何元素到末尾， deque只能前后端移除元素呀 我要有一个中间的元素要移除 deque实现 不就是o(n) 的时间复杂度了嘛？作者回复: 请看代码实现： https://github.com/spring2go/okcache/blob/master/src/main/java/com/spring2go/okcache/impl/SegmentAccessQueue.java SegmentAccessQueue扩展自AbstractDeque，对很多方法进行了重载，实现复杂度是O(1)的。
tt2020-08-03听完这节课，是不是可以对SessionServer座如下理解？ SessionServer的定位应该就是普通业务系统中的本地缓存，存放极热点的数据，后面还要接容量更大的集中式缓存。 只是正好因为在本章的上下文中，当前的“业务”是保存具有一定全局属性的会话，所以给“当前业务本地缓存”的设计带来了特殊性。作者回复: SessionServer主要用于集中存放用户的Web Session会话数据。SessionServer的设计挑战在高性能/高可用/可扩展性。它的高性能设计采用内存LUR缓存 + 可持久化缓存两级缓存机制。后台DB的主要作用是备份，通过后台DB可以实现故障恢复，保障高可用性。SessionServer通过客户端浏览器cookie记住SessionServer IP地址的方式，可以实现简单的集群按需扩展。
青阳2022-07-12力扣算法题就是一个HashMap（O(1)判断是否存在），加上一个双向链表（O(1)的头尾添加和删除）实现
白小龙2021-01-28读代码的时候不刻意去看给谁赋值，而是把=理解为让指向会更容易理解