如果你的简历上写着「熟悉 Java 并发」，但被问到 Disruptor 的序号栅栏（SequenceBarrier）怎么防止消费者读到还没写的数据时答不上来，或者用着 Caffeine 却只会 cache.get(key, k -> load(k))，那这份资料正好补这个缺口。它不讲 JVM 内存模型基础，也不带你写 Hello World，而是直接对着两个在真实系统里扛过流量的组件，一层层剥到源码。

先确认自己是不是该看

Disruptor 和 Caffeine 有个共同点：它们解决的问题都很明确，但解法都不直观。Disruptor 用环形数组和序号代替阻塞队列，Caffeine 用 W-TinyLFU 淘汰策略代替简单 LRU。日常调用 API 不会出错，可一旦出现「队列没满却丢消息」「缓存命中率上不去」这类问题，只懂用法的人就只能靠猜。

写过高并发生产者—消费者代码，但说不清 ArrayBlockingQueue 的锁到底卡在哪里；
项目里用了 Caffeine，调过 maximumSize、expireAfterWrite，但没看过淘汰算法实现；
准备中间件、基础架构方向的面试，需要能画出组件内部结构图；
接手了别人搭的高性能链路，读代码时被 Sequence、RingBuffer 这类概念挡住。

如果你还停留在「线程池参数怎么配」的阶段，建议先补并发基础再回来，否则源码部分会看得很吃力。

Disruptor 这部分要解决什么

资料里 Disruptor 的内容围绕一条主线：它凭什么比阻塞队列快。看的过程中需要盯住几个具体问题——环形数组怎么做到无锁写入，生产者如何用 CAS 抢占下一个可写槽位，消费者之间的依赖关系靠什么协调，批量消费和序号栅栏又是怎么配合的。伪共享（false sharing）在 Disruptor 里不是一句性能术语，而是直接体现在 padding 填充字段的代码上，这部分需要对着源码看才能理解为什么多写几个 long 就能提速。

还有一个容易被跳过但很关键的点：Disruptor 的等待策略（WaitStrategy）。不同策略对应不同延迟和 CPU 占用，选错了照样拖垮系统。资料里对各种策略的取舍做了展开，看的时候可以对照自己业务场景想一想该选哪个。

Caffeine 这部分要解决什么

Caffeine 的核心不是 API，而是那个叫 W-TinyLFU 的组合淘汰算法。需要弄清楚：为什么单纯 LRU 在扫描型访问下会失效，频率统计是怎么用 Count-Min Sketch 省内存的，窗口缓存（Window Cache）和主缓存（Main Cache）之间的晋升与淘汰是怎么流动的。这些概念光看文字容易糊，配合源码里的数据结构定义会清楚很多。

另外要留意 Caffeine 的异步加载和刷新机制。refreshAfterWrite 和 expireAfterWrite 的行为差异，直接决定了缓存雪崩时你的系统是平滑过渡还是集体回源。资料里对这部分有代码级说明，建议边看边写个小 demo 验证。

看完应该能回答的问题

Disruptor 的 RingBuffer 大小为什么必须是 2 的幂，取模是怎么被位运算替代的；
多个消费者形成依赖链时，序号栅栏如何保证不越界读取；
W-TinyLFU 里频率草图的空间开销大概是什么量级，为什么不用精确计数；
Caffeine 的写入缓冲区（write buffer）在并发读写下起什么作用；
什么场景下该用 Disruptor 而不是 Kafka 或普通队列，边界在哪里。

这份资料偏源码向，读起来不会轻松，建议每个模块读完就动手画一遍结构图，或者把关键类的方法调用链跟一遍。能对着源码回答上面这些问题，才算真的把这两个组件装进自己的工具箱，而不是停留在「听说过」。