前言

一般情况下，我们读取数据，无论从数据库还是磁盘，都是比较慢的，要加快数据读取可以使用缓存，将数据缓存下来。例如比较有名的工具Redis等。

无论如何缓存数据，随着数据量增大，内存容量是有一定限制的，因此我们只能缓存定量的数据。

对于我们来说，肯定要缓存经常使用或者未来很大概率被使用的数据，这样才有利于我们的业务。

前言

链表实际上是线性表的链式存储结构，与数组不同的是，它是用一组任意的存储单元来存储线性表中的数据，存储单元不一定是连续的，且链表的长度不是固定的，链表数据的这一特点使其可以非常的方便地实现节点的插入和删除操作。

链表的每个元素称为一个节点，每个节点都可以存储在内存中的不同的位置，为了表示每个元素与后继元素的逻辑关系，以便构成“一个节点链着一个节点”的链式存储结构，除了存储元素本身的信息外，还要存储其直接后继信息。

因此，每个节点都包含两个部分，第一部分称为链表的数据区域，用于存储元素本身的数据信息，可以用data表示，它不局限于一个成员数据，也可是多个成员数据，第二部分是一个结构体指针，称为链表的指针域，用于存储其直接后继的节点信息，可以用next表示，next的值实际上就是下一个节点的地址，当前节点为末节点时，next的值设为空指针。

前言

在上一篇Spring Cloud Hystrix服务容错保护入门文章里，我们简单的了解了下 Spring Cloud Hystrix，并对 Hystrix 源码中使用到的两种模式进行了简单介绍，以方便我们更好的的了解 Hystrix 的原理。

这篇文章，我们将结合源码等来了解下 Hystrix 的工作原理。

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