前言
对一个java后台开发者而言，提到缓存，第一反应就是redis和memcache。利用这类缓存足以解决大多数的性能问题了，并且java针对这两者也都有非常成熟的api可供使用。但是我们也要知道，这两种都属于remote cache（分布式缓存），应用的进程和缓存的进程通常分布在不同的服务器上，不同进程之间通过RPC或HTTP的方式通信。这种缓存的优点是缓存和应用服务解耦，支持大数据量的存储，缺点是数据要经过网络传输，性能上会有一定损耗。
与分布式缓存对应的是本地缓存，缓存的进程和应用进程是同一个，数据的读写都在一个进程内完成，这种方式的优点是没有网络开销，访问速度很快。缺点是受JVM内存的限制，不适合存放大数据。
本篇文章我们主要主要讨论Java本地缓存的的一些常用方案。
本地缓存常用技术
本地缓存和应用同属于一个进程，使用不当会影响服务稳定性，所以通常需要考虑更多的因素，例如容量限制、过期策略、淘汰策略、自动刷新等。常用的本地缓存方案有：
- 根据HashMap自实现本地缓存
- Guava Cache
- Caffeine
- Encache
下面分别进行介绍：
1. 根据HashMap自定义实现本地缓存
缓存的本质就是存储在内存中的KV数据结构，对应的就是jdk中的HashMap，但是要实现缓存，还需要考虑并发安全性、容量限制等策略，下面简单介绍一种利用LinkedHashMap实现缓存的方式：
public class LRUCache extends LinkedHashMap {
/**
* 可重入读写锁，保证并发读写安全性
*/
private ReentrantReadWriteLock readWriteLock = new ReentrantReadWriteLock();
private Lock readLock = readWriteLock.readLock();
private Lock writeLock = readWriteLock.writeLock();
/**
* 缓存大小限制
*/
private int maxSize;
public LRUCache(int maxSize) {
super(maxSize + 1, 1.0f, true);
this.maxSize = maxSize;
}
@Override
public Object get(Object key) {
readLock.lock();
try {
return super.get(key);
} finally {
readLock.unlock();
}
}
@Override
public Object put(Object key, Object value) {
writeLock.lock();
try {
return super.put(key, value);
} finally {
writeLock.unlock();
}
}
@Override
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {
return this.size() > maxSize;
}
}
LinkedHashMap维持了一个链表结构，用来存储节点的插入顺序或者访问顺序（二选一），并且内部封装了一些业务逻辑，只需要覆盖removeEldestEntry方法，便可以实现缓存的LRU淘汰策略。此外我们利用读写锁，保障缓存的并发安全性。需要注意的是，这个示例并不支持过期时间淘汰的策略。
自实现缓存的方式，优点是实现简单，不需要引入第三方包，比较适合一些简单的业务场景。缺点是如果需要更多的特性，需要定制化开发，成本会比较高，并且稳定性和可靠性也难以保障。对于比较复杂的场景，建议使用比较稳定的开源工具。
2. 基于Guava Cache实现本地缓存
Guava是Google团队开源的一款 Java 核心增强库，包含集合、并发原语、缓存、IO、反射等工具箱，性能和稳定性上都有保障，应用十分广泛。Guava Cache支持很多特性：
- 支持最大容量限制
- 支持两种过期删除策略（插入时间和访问时间）
- 支持简单的统计功能
- 基于LRU算法实现
Guava Cache的使用非常简单，首先需要引入maven包：
<dependency>
<groupId>com.google.guava</groupId>
<artifactId>guava</artifactId>
<version>18.0</version>
</dependency>
一个简单的示例代码如下：
public class GuavaCacheTest {
public static void main(String[] args) throws Exception {
//创建guava cache
Cache<String, String> loadingCache = CacheBuilder.newBuilder()
//cache的初始容量
.initialCapacity(5)
//cache最大缓存数
.maximumSize(10)
//设置写缓存后n秒钟过期
.expireAfterWrite(17, TimeUnit.SECONDS)
//设置读写缓存后n秒钟过期,实际很少用到,类似于expireAfterWrite
//.expireAfterAccess(17, TimeUnit.SECONDS)
.build();
String key = "key";
// 往缓存写数据
loadingCache.put(key, "v");
// 获取value的值，如果key不存在，调用collable方法获取value值加载到key中再返回
String value = loadingCache.get(key, new Callable<String>() {
@Override
public String call() throws Exception {
return getValueFromDB(key);
}
});
// 删除key
loadingCache.invalidate(key);
}
private static String getValueFromDB(String key) {
return "v";
}
}
总体来说，Guava Cache是一款十分优异的缓存工具，功能丰富，线程安全，足以满足工程化使用，以上代码只介绍了一般的用法，实际上springboot对guava也有支持，利用配置文件或者注解可以轻松集成到代码中。
3. Caffeine
Caffeine是基于java8实现的新一代缓存工具，缓存性能接近理论最优。可以看作是Guava Cache的增强版，功能上两者类似，不同的是Caffeine采用了一种结合LRU、LFU优点的算法：W-TinyLFU，在性能上有明显的优越性。Caffeine的使用，首先需要引入maven包：
<dependency>
<groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId>
<artifactId>caffeine</artifactId>
<version>2.5.5</version>
</dependency>
使用上和Guava Cache基本类似：
public class CaffeineCacheTest {
public static void main(String[] args) throws Exception {
//创建guava cache
Cache<String, String> loadingCache = Caffeine.newBuilder()
//cache的初始容量
.initialCapacity(5)
//cache最大缓存数
.maximumSize(10)
//设置写缓存后n秒钟过期
.expireAfterWrite(17, TimeUnit.SECONDS)
//设置读写缓存后n秒钟过期,实际很少用到,类似于expireAfterWrite
//.expireAfterAccess(17, TimeUnit.SECONDS)
.build();
String key = "key";
// 往缓存写数据
loadingCache.put(key, "v");
// 获取value的值，如果key不存在，获取value后再返回
String value = loadingCache.get(key, CaffeineCacheTest::getValueFromDB);
// 删除key
loadingCache.invalidate(key);
}
private static String getValueFromDB(String key) {
return "v";
}
}
相比Guava Cache来说，Caffeine无论从功能上和性能上都有明显优势。同时两者的API类似，使用Guava Cache的代码很容易可以切换到Caffeine，节省迁移成本。需要注意的是，SpringFramework5.0（SpringBoot2.0）同样放弃了Guava Cache的本地缓存方案，转而使用Caffeine。
4. Encache
Encache是一个纯Java的进程内缓存框架，具有快速、精干等特点，是Hibernate中默认的CacheProvider。同Caffeine和Guava Cache相比，Encache的功能更加丰富，扩展性更强：
- 支持多种缓存淘汰算法，包括LRU、LFU和FIFO
- 缓存支持堆内存储、堆外存储、磁盘存储（支持持久化）三种
- 支持多种集群方案，解决数据共享问题
Encache的使用，首先需要导入maven包：
<dependency>
<groupId>org.ehcache</groupId>
<artifactId>ehcache</artifactId>
<version>3.8.0</version>
</dependency>
以下是一个简单的使用案例：
public class EncacheTest {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 声明一个cacheBuilder
CacheManager cacheManager = CacheManagerBuilder.newCacheManagerBuilder()
.withCache("encacheInstance", CacheConfigurationBuilder
//声明一个容量为20的堆内缓存
.newCacheConfigurationBuilder(String.class,String.class, ResourcePoolsBuilder.heap(20)))
.build(true);
// 获取Cache实例
Cache<String,String> myCache = cacheManager.getCache("encacheInstance", String.class, String.class);
// 写缓存
myCache.put("key","v");
// 读缓存
String value = myCache.get("key");
// 移除换粗
cacheManager.removeCache("myCache");
cacheManager.close();
}
}
总结
- 从易用性角度，Guava Cache、Caffeine和Encache都有十分成熟的接入方案，使用简单。
- 从功能性角度，Guava Cache和Caffeine功能类似，都是只支持堆内缓存，Encache相比功能更为丰富
- 从性能上进行比较，Caffeine最优、GuavaCache次之，Encache最差(下图是三者的性能对比结果）
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总体来说，对于本地缓存的方案中，笔者比较推荐Caffeine，性能上遥遥领先。虽然Encache功能更为丰富，甚至提供了持久化和集群的功能，但是这些功能完全可以依靠其他方式实现。真实的业务工程中，建议使用Caffeine作为本地缓存，另外使用redis或者memcache作为分布式缓存，构造多级缓存体系，保证性能和可靠性。
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