1 引入

說到緩存，可能大家最先想到的還是Redis。作為基于鍵值對的非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，Redis具有高性能、豐富的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、持久化、高可用、分布式等特性，使其在業(yè)內(nèi)得到了廣泛的認(rèn)可和使用。但是，使用Redis必然涉及到網(wǎng)絡(luò)連接，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)連接不穩(wěn)定或網(wǎng)絡(luò)耗時嚴(yán)重時，必然會影響到我們的業(yè)務(wù)使用。如果我們想提高我們的業(yè)務(wù)性能，又減少對其他機(jī)器的依賴，那么，使用本地緩存會是一個不錯的選擇。

使用本地緩存時，大多時候我們會采用ConcurrentHashMap來實(shí)現(xiàn)。對于本地緩存的使用，現(xiàn)在有一些較為成熟的本地緩存工具，如ehcache、guava cache，以及Caffeine。當(dāng)需要對緩存進(jìn)行持久化操作時，可以考慮使用ehcache。如果沒有持久化操作，可以考慮使用guava cache或caffeine，caffeine是基于guava cache進(jìn)行的二次優(yōu)化，可根據(jù)自身業(yè)務(wù)需要選擇使用哪一種本地緩存工具，本文將針對在DRS系統(tǒng)中使用到的Guava Cache進(jìn)行講解。

在本次項(xiàng)目中，選擇的guava cache版本信息如下：

<dependency>
  <groupId>com.google.guava</groupId>
  <artifactId>guava</artifactId>
  <version>30.1-jre</version>
</dependency>

2 Guava Cache介紹

Guava cache和ConcurrentHashMap很相似，都是采用的key-value鍵值對的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)的存儲，都采用了分段加鎖的方式來提高多線程下的并發(fā)操作。不同的是，使用ConcurrentHashMap進(jìn)行緩存存儲時，會一直保留緩存數(shù)據(jù)，直到系統(tǒng)重啟或顯示刪除緩存，而guava cache支持緩存過期時間的設(shè)置，可以進(jìn)行緩存清理操作。同時，guava cache還可以自動加載緩存，當(dāng)我們需要從數(shù)據(jù)庫中加載數(shù)據(jù)到緩存時，不需要每次在獲取緩存時判斷緩存是否存在，guava cache會按照我們設(shè)置的加載方式進(jìn)行數(shù)據(jù)的加載。除此之外，guava cache還可以進(jìn)行一些統(tǒng)計(jì)操作，如統(tǒng)計(jì)緩存的命中率、加載新值的平均時間等。正是由于Guava cache的這些特性，我們才選擇它應(yīng)用于DRS系統(tǒng)中。下面，來看看我們是如何使用Guava Cache進(jìn)行緩存管理操作的吧。

3 緩存的過期時間設(shè)置

Guava Cache支持三種過期設(shè)置，分別是基于容量的回收、定時回收，以及基于引用的回收。顯然，基于容量的回收和基于引用的回收跟緩存時間沒關(guān)系。當(dāng)我們需要設(shè)置緩存的緩存的過期時間時，使用的必然是定時回收的回收策略，那么，在guava cache中，支持兩種定時回收策略，分別是基于讀寫訪問的回收與基于寫訪問的回收，也就是緩存在設(shè)置的時間內(nèi)沒有被讀寫訪問或?qū)懺L問，緩存將會被回收，這種特性是可以滿足我們過期時間設(shè)置要求的。這兩種方法分別是： expireAfterAccess(long, TimeUnit)：基于讀寫訪問的回收，緩存項(xiàng)在給定時間內(nèi)沒有被讀/寫訪問，則回收 expireAfterWrite(long, TimeUnit)：基于寫訪問的回收，即緩存項(xiàng)在給定時間內(nèi)沒有被寫訪問，則回收 如下，給出了基于寫訪問的回收策略，過期時間設(shè)置的是3秒：

Cache<String, String> cache = CacheBuilder.newBuilder()
  .expireAfterWrite(3, TimeUnit.SECONDS)
  .build();

但是，在我們的項(xiàng)目中，需要針對不同的key設(shè)置不同的過期時間。而上面的示例中，只能滿足一種過期時間的設(shè)置，所有key的過期時間都是一樣的。為了滿足不同過期時間的需求，這里我們采用了一個兩級結(jié)構(gòu)的guava cache來實(shí)現(xiàn)，如下所示：

private Cache<String, Cache<String, String>> cacheCache = CacheBuilder.newBuilder().build();
   
public void init() {
  Cache<String, String> cache1 = CacheBuilder.newBuilder()
    .expireAfterWrite(3, TimeUnit.SECONDS)
    .build();
  cache1.put("appName", "drs-server");
  Cache<String, String> cache2 = CacheBuilder.newBuilder()
    .expireAfterWrite(2, TimeUnit.SECONDS)
    .build();
  cache2.put("appName", "drs-ops");
  cacheCache.put("key1", cache1);
  cacheCache.put("key2", cache2);
}

在上面的示例中，還可以使用Map+guava cache的方式，也就是一個map里面套一個guava cache，定義如下：

Map<String, Cache<String, String>> cacheMap = new HashMap<String, Cache<String, String>>();

那為什么我們要使用一個兩級的cache結(jié)構(gòu)而不是Map+cache的方式呢？原因在于，當(dāng)讀取的數(shù)據(jù)在緩存中沒有時，我們是希望能夠自動去從數(shù)據(jù)庫加載的，所以使用兩級的cache結(jié)構(gòu)更合適。說到這里，就不得不提到guava cache的加載機(jī)制了。

4 緩存加載機(jī)制

guava cache有兩種方式加載，一種是在構(gòu)建緩存對象的時候，在build方法中設(shè)置緩存的加載方式（僅LocalCache對象可用）；另一種是在獲取緩存對象的時候，通過實(shí)現(xiàn)Callable接口方法的方式設(shè)置加載方式。 采用如下的方式構(gòu)建緩存對象：

LoadingCache<String, String> cache = CacheBuilder.newBuilder()
  .build(new CacheLoader<String, String>() {
    @Override
    public String load(String s) throws Exception {
      return "load: " + UUID.randomUUID().toString().substring(1, 6);
    }
  });

通過上述方式構(gòu)建完LocalCache的緩存對象，當(dāng)調(diào)用get(K key)方法獲取緩存時，如果指定的key對應(yīng)的緩存值不存在，則會從load的方法中加載對象。但是，如果使用的是getIfPresent方法，則不會從執(zhí)行l(wèi)oad方法中加載緩存值，而是返回null值。當(dāng)時用get(K key, Callable call) 獲取緩存時，如果對應(yīng)的緩存值不存在，則會從實(shí)現(xiàn)的Callable接口方法中來加載緩存。完整的示例代碼如下所示:

public static void main(String[] args) throws Exception{
  LoadingCache<String, String> cache = CacheBuilder.newBuilder()
    .build(new CacheLoader<String, String>() {
      @Override
      public String load(String s) throws Exception {
        return "load: " + UUID.randomUUID().toString().substring(1, 6);
      }
    });
   
  System.out.println(cache.getIfPresent("appName1"));
  System.out.println(cache.get("appName2"));
 
  String loadValue = cache.get("appName3", new Callable<String>() {
    @Override
    public String call() throws Exception {
      return "call: " + UUID.randomUUID().toString().substring(1, 6);
    }
  });
  System.out.println(loadValue);
}

測試結(jié)果如下：

5 緩存清理

既然我們給緩存設(shè)置了過期時間，那么，緩存過期時間到了后，又是怎么來清理的呢？實(shí)際上，過期后的緩存并不會“自動”進(jìn)行清理，而是在下一次進(jìn)行讀訪問或是寫訪問的時候，通過判斷當(dāng)前時間與緩存加載進(jìn)來時的時間進(jìn)行比較，如果時間差大于給定的過期時間，則會清理緩存。如果設(shè)置了緩存的加載方式，則會重新加載緩存值，緩存的加載時間也會更新。通過代碼調(diào)試可以發(fā)現(xiàn)，緩存清理是在get方法里實(shí)現(xiàn)的，用到的以下幾個方法：

get(Object key, int hash); // 獲取緩存值
getLiveEntry(Object key, int hash, long now); // 獲取存活的對象
isExpired(ReferenceEntry<K, V> entry, long now); // 判斷是否過期
expireEntries(long now); // 清理緩存

其中，判斷是否過期的邏輯如下：

如果緩存已過期，則返回true，然后執(zhí)行緩存清理刪除操作，如下所示：

除此之外，guava cache還支持緩存的一些統(tǒng)計(jì)工作，如統(tǒng)計(jì)緩存命中率、加載新值的平均時間、緩存項(xiàng)被回收的總數(shù)等，還有緩存中斷操作和刷新操作，由于本次項(xiàng)目中沒有使用到這些特性，沒有進(jìn)行深入的了解，感興趣的同學(xué)如有使用到，可以去官方網(wǎng)站進(jìn)行深入了解，詳見ifeve.com/google-guav…

以上就是Guava Cache的使用簡介的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于Guava Cache的使用的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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