关于Guava缓存详解及使用说明

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缓存Guava cache详细配置

缓存的并发级别缓存的初始容量设置设置最大存储缓存清除策略显式清除Cache LoadingCache

缓存

缓存分为本地缓存与分布式缓存。
本地缓存为了保证线程安全问题，一般使用ConcurrentMap的方式保存在内存之中，而常见的分布式缓存则有Redis，MongoDB等。

一致性：本地缓存由于数据存储于内存之中，每个实例都有自己的副本，可能会存在不一致的情况；分布式缓存则可有效避免这种情况开销：本地缓存会占用JVM内存，会影响GC及系统性能；分布式缓存的开销则在于网络时延和对象序列化，故主要影响调用时延适用场景：本地缓存适用于数据量较小或变动较少的数据；分布式缓存则适用于一致性要求较高及数量量大的场景(可弹性扩容)

本地缓存适用于数据量较小或变动较少的数据，因为变动多需要考虑到不同实例的缓存一致性问题，而数据量大则需要考虑缓存回收策略及GC相关的问题

Guava cache

Guava Cache 是Google Fuava中的一个内存缓存模块，用于将数据缓存到JVM内存中。

提供了get、put封装操作，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提供了多种基本的缓存回收方式监控缓存加载/命中情况

通常，Guava缓存适用于以下情况：

愿意花费一些内存来提高速度。使用场景有时会多次查询key。缓存将不需要存储超出RAM容量的数据

详细配置


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。
与ConcurrentHashMap类似，Guava cache的并发也是通过分离锁实现。
在通常情况下，推荐将并发级别设置为服务器cpu核心数。

1. CacheBuilder.newBuilder()
2.                 // 设置并发级别为cpu核心数，默认为4
3.                 .concurrencyLevel(Runtime.getRuntime().availableProcessors())
4.                 .build();

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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。

1. CacheBuilder.newBuilder()
2.                 // 设置初始容量为100
3.                 .initialCapacity(100)
4.                 .build();

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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. CacheBuilder.newBuilder()
2.                 // 设置最大容量为1000
3.                 .maximumSize(1000)
4.                 .build();

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缓存清除策略

基于存活时间的清除策略

expireAfterWrite 写缓存后多久过期expireAfterAccess 读写缓存后多久过期

存活时间策略可以单独设置或组合配置
基于容量的清除策略
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
基于权重的清除策略
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。
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）,作为执行清除策略时优化回收的对象

1. LoadingCache<Key, Graph> graphs = CacheBuilder.newBuilder()
2.        .maximumWeight(100000)
3.        .weigher(new Weigher<Key, Graph>() {
4.           public int weigh(Key k, Graph g) {
5.             return g.vertices().size();
6.           }
7.         })
8.        .build(
9.            new CacheLoader<Key, Graph>() {
10.              public Graph load(Key key) { // no checked exception
11.                return createExpensiveGraph(key);
12.              }
13.            });

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显式清除

清除单个key：Cache.invalidate(key)批量清除key：Cache.invalidateAll(keys)清除所有缓存项：Cache.invalidateAll()

基于引用的清除策略
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

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

垃圾回收仅依赖==恒等式，使用弱引用键的缓存用而不是equals()，即同一对象引用。

Cache

显式put操作置入内存

1. private static Cache<Integer, Integer> numCache = CacheBuilder.newBuilder()
2.         .expireAfterWrite(5, TimeUnit.MINUTES)
3.         .build();
5. public static void main(String[] args) throws Exception {
6.     System.out.println(numCache.getIfPresent(1));
7.     Thread.sleep(1000);
8.     System.out.println(numCache.getIfPresent(1));
9.     Thread.sleep(1000);
10.     numCache.put(1, 5);
11.     System.out.println(numCache.getIfPresent(1));
12.     // console: null null 5
13. }

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LoadingCache

使用自定义ClassLoader加载数据，置入内存中。从LoadingCache中获取数据时，若数据存在则直接返回；若数据不存在，则根据ClassLoader的load方法加载数据至内存，然后返回该数据

1. private static LoadingCache<Integer,Integer> numCache = CacheBuilder.newBuilder().
2.         expireAfterWrite(5L, TimeUnit.MINUTES).
3.         maximumSize(5000L).
4.         build(new CacheLoader<Integer, Integer>() {
5.             @Override
6.             public Integer load(Integer key) throws Exception {
7.                 System.out.println("no cache");
8.                 return key * 5;
9.             }
10.         });
12. public static void main(String[] args) throws Exception {
13.     System.out.println(numCache.get(1));
14.     Thread.sleep(1000);
15.     System.out.println(numCache.get(1));
16.     Thread.sleep(1000);
17.     numCache.put(1, 6);
18.     System.out.println(numCache.get(1));
19.     // console: 5 5 6
20. }

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以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持中国红客联盟。