我們經常會碰到具有生命週期的數據，比如key/value對子，很多人都使用線程掃描的方式。這種做法雖然簡單，但是並不高效。因爲每清理一次數據都要加鎖，這會影響正常的數據讀寫性能。
storm實現了一種非常高效的map，它採用的算法可以在expirationSecs到expirationSecs * (1 + 1 / (numBuckets-1))時間內將過期數據刪除，而刪除一批過期數據只要加1次鎖。
接下來讓我們看看它的實現原理：
TimeCacheMap：
TimeCacheMap使用了桶的數據結構，每個桶可以看成是1個hash map， 新數據全部會寫到第1個桶，假設過期時間是100秒，那100秒之後第一個桶就應該被全部刪掉，所以TimeCacheMap用了1個獨立的清理線程每隔25秒(過期時間/(桶數-1))將最後一個桶全部清理，然後將前面的4個桶往後挪，新建一個桶作爲第一個桶，而新來的數據總是寫到第一個桶。這樣，所有的數據都會在125秒之後被清理掉。因爲清理是以桶爲單位的，所以清理的效率非常高，只需要加1次鎖。
實際上，這些所謂“過期”的數據並不一定是要刪除，而是做一些其他的處理，因此TimeCacheMap還提供了回調的接口，用戶可以自己決定怎麼處理“過期”的數據。
其實採用桶的方式提升併發性能的例子很多，但中心思想都是減小鎖的粒度。在storm系統裏面，spout生成的消息全部保存在本地的TimeCacheMap裏面，當消息處理超時，這些過期的消息會自動被清理線程處理掉。