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Guava cache使用总结

Guava cache使用总结

作者: hehehehe | 来源:发表于2020-11-25 11:46 被阅读0次

    缓存分为本地缓存和远端缓存。常见的远端缓存有Redis,MongoDB;本地缓存一般使用map的方式保存在本地内存中。一般我们在业务中操作缓存,都会操作缓存和数据源两部分。如:put数据时,先插入DB,再删除原来的缓存;ge数据时,先查缓存,命中则返回,没有命中时,需要查询DB,再把查询结果放入缓存中 。如果访问量大,我们还得兼顾本地缓存的线程安全问题。必要的时候也要考虑缓存的回收策略。

    • 很好的封装了get、put操作,能够集成数据源 ;
    • 线程安全的缓存,与ConcurrentMap相似,但前者增加了更多的元素失效策略,后者只能显示的移除元素;
    • Guava Cache提供了三种基本的缓存回收方式:基于容量回收、定时回收和基于引用回收。定时回收有两种:按照写入时间,最早写入的最先回收;按照访问时间,最早访问的最早回收;
    • 监控缓存加载/命中情况
      主要实现的缓存功能有:自动将节点加载至缓存结构中,当缓存的数据超过最大值时,使用LRU算法替换;它具备根据节点上一次被访问或写入时间计算缓存过期机制,缓存的key被封装在WeakReference引用中,缓存的value被封装在WeakReference或SoftReference引用中;还可以统计缓存使用过程中的命中率、异常率和命中率等统计数据。
    package com.rickiyang.learn.cache;
    
    import com.google.common.cache.CacheBuilder;
    import com.google.common.cache.CacheLoader;
    import com.google.common.cache.LoadingCache;
    
    import java.text.SimpleDateFormat;
    import java.util.Date;
    import java.util.Random;
    import java.util.concurrent.TimeUnit;
    
    
    public class GuavaCacheService {
    
        public void setCache() {
            LoadingCache<Integer, String> cache = CacheBuilder.newBuilder()
                    //设置并发级别为8,并发级别是指可以同时写缓存的线程数
                    .concurrencyLevel(8)
                    //设置缓存容器的初始容量为10
                    .initialCapacity(10)
                    //设置缓存最大容量为100,超过100之后就会按照LRU最近虽少使用算法来移除缓存项
                    .maximumSize(100)
                    //是否需要统计缓存情况,该操作消耗一定的性能,生产环境应该去除
                    .recordStats()
                    //设置写缓存后n秒钟过期
                    .expireAfterWrite(60, 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)
                    //只阻塞当前数据加载线程,其他线程返回旧值
                    //.refreshAfterWrite(13, TimeUnit.SECONDS)
                    //设置缓存的移除通知
                    .removalListener(notification -> {
                        System.out.println(notification.getKey() + " " + notification.getValue() + " 被移除,原因:" + notification.getCause());
                    })
                    //build方法中可以指定CacheLoader,在缓存不存在时通过CacheLoader的实现自动加载缓存
                    .build(new DemoCacheLoader());
    
            //模拟线程并发
            new Thread(() -> {
                //非线程安全的时间格式化工具
                SimpleDateFormat simpleDateFormat = new SimpleDateFormat("HH:mm:ss");
                try {
                    for (int i = 0; i < 10; i++) {
                        String value = cache.get(1);
                        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " " + simpleDateFormat.format(new Date()) + " " + value);
                        TimeUnit.SECONDS.sleep(3);
                    }
                } catch (Exception ignored) {
                }
            }).start();
    
            new Thread(() -> {
                SimpleDateFormat simpleDateFormat = new SimpleDateFormat("HH:mm:ss");
                try {
                    for (int i = 0; i < 10; i++) {
                        String value = cache.get(1);
                        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " " + simpleDateFormat.format(new Date()) + " " + value);
                        TimeUnit.SECONDS.sleep(5);
                    }
                } catch (Exception ignored) {
                }
            }).start();
            //缓存状态查看
            System.out.println(cache.stats().toString());
    
        }
    
        /**
         * 随机缓存加载,实际使用时应实现业务的缓存加载逻辑,例如从数据库获取数据
         */
        public static class DemoCacheLoader extends CacheLoader<Integer, String> {
            @Override
            public String load(Integer key) throws Exception {
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 加载数据开始");
                TimeUnit.SECONDS.sleep(8);
                Random random = new Random();
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 加载数据结束");
                return "value:" + random.nextInt(10000);
            }
        }
    }
    

    LoadingCache是Cache的子接口,相比较于Cache,当从LoadingCache中读取一个指定key的记录时,如果该记录不存在,则LoadingCache可以自动执行加载数据到缓存的操作。
    在调用CacheBuilder的build方法时,必须传递一个CacheLoader类型的参数,CacheLoader的load方法需要我们提供实现。当调用LoadingCache的get方法时,如果缓存不存在对应key的记录,则CacheLoader中的load方法会被自动调用从外存加载数据,load方法的返回值会作为key对应的value存储到LoadingCache中,并从get方法返回。
    当然如果你不想指定重建策略,那么你可以使用无参的build()方法,它将返回Cache类型的构建对象。
    CacheBuilder 是Guava 提供的一个快速构建缓存对象的工具类。CacheBuilder类采用builder设计模式,它的每个方法都返回CacheBuilder本身,直到build方法被调用。 该类中提供了很多的参数设置选项,你可以设置cache的默认大小,并发数,存活时间,过期策略等等。

    缓存的并发级别

    Guava提供了设置并发级别的api,使得缓存支持并发的写入和读取。同 ConcurrentHashMap 类似Guava cache的并发也是通过分离锁实现。在一般情况下,将并发级别设置为服务器cpu核心数是一个比较不错的选择。

    CacheBuilder.newBuilder()
            // 设置并发级别为cpu核心数
            .concurrencyLevel(Runtime.getRuntime().availableProcessors()) 
            .build();
    
    
    缓存的初始容量设置

    我们在构建缓存时可以为缓存设置一个合理大小初始容量,由于Guava的缓存使用了分离锁的机制,扩容的代价非常昂贵。所以合理的初始容量能够减少缓存容器的扩容次数。

    CacheBuilder.newBuilder()
            // 设置初始容量为100
            .initialCapacity(100)
            .build();
    
    
    设置最大存储

    Guava Cache可以在构建缓存对象时指定缓存所能够存储的最大记录数量。当Cache中的记录数量达到最大值后再调用put方法向其中添加对象,Guava会先从当前缓存的对象记录中选择一条删除掉,腾出空间后再将新的对象存储到Cache中。

    1. 基于容量的清除(size-based eviction): 通过CacheBuilder.maximumSize(long)方法可以设置Cache的最大容量数,当缓存数量达到或接近该最大值时,Cache将清除掉那些最近最少使用的缓存;
    2. **基于权重的清除: ** 使用CacheBuilder.weigher(Weigher)指定一个权重函数,并且用CacheBuilder.maximumWeight(long)指定最大总重。比如每一项缓存所占据的内存空间大小都不一样,可以看作它们有不同的“权重”(weights)。
    缓存清除策略
    1. 基于存活时间的清除
    • expireAfterWrite 写缓存后多久过期
    • expireAfterAccess 读写缓存后多久过期
    • refreshAfterWrite 写入数据后多久过期,只阻塞当前数据加载线程,其他线程返回旧值

    这几个策略时间可以单独设置,也可以组合配置。

    2. 上面提到的基于容量的清除
    3. 显式清除

    任何时候,你都可以显式地清除缓存项,而不是等到它被回收,Cache接口提供了如下API:

    1. 个别清除:Cache.invalidate(key)

    2. 批量清除:Cache.invalidateAll(keys)

    3. 清除所有缓存项:Cache.invalidateAll()

    4. 基于引用的清除(Reference-based Eviction)

    在构建Cache实例过程中,通过设置使用弱引用的键、或弱引用的值、或软引用的值,从而使JVM在GC时顺带实现缓存的清除,不过一般不轻易使用这个特性。

    • CacheBuilder.weakKeys():使用弱引用存储键。当键没有其它(强或软)引用时,缓存项可以被垃圾回收。因为垃圾回收仅依赖恒等式,使用弱引用键的缓存用而不是equals比较键。
    • CacheBuilder.weakValues():使用弱引用存储值。当值没有其它(强或软)引用时,缓存项可以被垃圾回收。因为垃圾回收仅依赖恒等式,使用弱引用值的缓存用而不是equals比较值。
    • CacheBuilder.softValues():使用软引用存储值。软引用只有在响应内存需要时,才按照全局最近最少使用的顺序回收。考虑到使用软引用的性能影响,我们通常建议使用更有性能预测性的缓存大小限定(见上文,基于容量回收)。使用软引用值的缓存同样用==而不是equals比较值。
    清理什么时候发生

    也许这个问题有点奇怪,如果设置的存活时间为一分钟,难道不是一分钟后这个key就会立即清除掉吗?我们来分析一下如果要实现这个功能,那Cache中就必须存在线程来进行周期性地检查、清除等工作,很多cache如redis、ehcache都是这样实现的。

    使用CacheBuilder构建的缓存不会”自动”执行清理和回收工作,也不会在某个缓存项过期后马上清理,也没有诸如此类的清理机制。相反,它会在写操作时顺带做少量的维护工作,或者偶尔在读操作时做——如果写操作实在太少的话。

    这样做的原因在于:如果要自动地持续清理缓存,就必须有一个线程,这个线程会和用户操作竞争共享锁。此外,某些环境下线程创建可能受限制,这样CacheBuilder就不可用了。

    给移除操作添加一个监听器:

    可以为Cache对象添加一个移除监听器,这样当有记录被删除时可以感知到这个事件。

    RemovalListener<String, String> listener = notification -> System.out.println("[" + notification.getKey() + ":" + notification.getValue() + "] is removed!");
            Cache<String,String> cache = CacheBuilder.newBuilder()
                    .maximumSize(5)
                    .removalListener(listener)
                    .build();
    

    但是要注意的是:

    默认情况下,监听器方法是在移除缓存时同步调用的。因为缓存的维护和请求响应通常是同时进行的,代价高昂的监听器方法在同步模式下会拖慢正常的缓存请求。在这种情况下,你可以使用RemovalListeners.asynchronous(RemovalListener, Executor)把监听器装饰为异步操作。

    自动加载

    面我们说过使用get方法的时候如果key不存在你可以使用指定方法去加载这个key。在Cache构建的时候通过指定CacheLoder的方式。如果你没有指定,你也可以在get的时候显式的调用call方法来设置key不存在的补救策略。

    Cache的get方法有两个参数,第一个参数是要从Cache中获取记录的key,第二个记录是一个Callable对象。

    当缓存中已经存在key对应的记录时,get方法直接返回key对应的记录。如果缓存中不包含key对应的记录,Guava会启动一个线程执行Callable对象中的call方法,call方法的返回值会作为key对应的值被存储到缓存中,并且被get方法返回。

    package com.rickiyang.learn.cache;
    
    import com.google.common.cache.Cache;
    import com.google.common.cache.CacheBuilder;
    
    import java.util.concurrent.Callable;
    import java.util.concurrent.ExecutionException;
    
    /**
     * @author: rickiyang
     * @date: 2019/6/12
     * @description:
     */
    public class GuavaCacheService {
    
    
        private static Cache<String, String> cache = CacheBuilder.newBuilder()
                .maximumSize(3)
                .build();
    
        public static void main(String[] args) {
    
            new Thread(() -> {
                System.out.println("thread1");
                try {
                    String value = cache.get("key", new Callable<String>() {
                        public String call() throws Exception {
                            System.out.println("thread1"); //加载数据线程执行标志
                            Thread.sleep(1000); //模拟加载时间
                            return "thread1";
                        }
                    });
                    System.out.println("thread1 " + value);
                } catch (ExecutionException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }).start();
            new Thread(() -> {
                System.out.println("thread2");
                try {
                    String value = cache.get("key", new Callable<String>() {
                        public String call() throws Exception {
                            System.out.println("thread2"); //加载数据线程执行标志
                            Thread.sleep(1000); //模拟加载时间
                            return "thread2";
                        }
                    });
                    System.out.println("thread2 " + value);
                } catch (ExecutionException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }).start();
        }
    
    }
    
    输出结果为:
    thread1
    thread2
    thread2
    thread1 thread2
    thread2 thread2
    

    可以看到输出结果:两个线程都启动,输出thread1,thread2,接着又输出了thread2,说明进入了thread2的call方法了,此时thread1正在阻塞,等待key被设置。然后thread1 得到了value是thread2,thread2的结果自然也是thread2。

    这段代码中有两个线程共享同一个Cache对象,两个线程同时调用get方法获取同一个key对应的记录。由于key对应的记录不存在,所以两个线程都在get方法处阻塞。此处在call方法中调用Thread.sleep(1000)模拟程序从外存加载数据的时间消耗。

    从结果中可以看出,虽然是两个线程同时调用get方法,但只有一个get方法中的Callable会被执行(没有打印出load2)。Guava可以保证当有多个线程同时访问Cache中的一个key时,如果key对应的记录不存在,Guava只会启动一个线程执行get方法中Callable参数对应的任务加载数据存到缓存。当加载完数据后,任何线程中的get方法都会获取到key对应的值。

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