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Caffeine Cache 进程缓存之王

前言

互联网软件神速发展,用户的体验度是判断一个软件好坏的重要原因,所以缓存就是必不可少的一个神器。在多线程高并发场景中往往是离不开cache的,需要根据不同的应用场景来需要选择不同的cache,比如分布式缓存如redis、memcached,还有本地(进程内)缓存如ehcache、GuavaCache、Caffeine。

说起Guava Cache,很多人都不会陌生,它是Google Guava工具包中的一个非常方便易用的本地化缓存实现,基于LRU算法实现,支持多种缓存过期策略。由于Guava的大量使用,Guava Cache也得到了大量的应用。但是,Guava Cache的性能一定是最好的吗?也许,曾经,它的性能是非常不错的。但所谓长江后浪推前浪,总会有更加优秀的技术出现。今天,我就来介绍一个比Guava Cache性能更高的缓存框架:Caffeine。

比较

Google Guava工具包中的一个非常方便易用的本地化缓存实现,基于LRU算法实现,支持多种缓存过期策略。

EhCache 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。

Caffeine是使用Java8对Guava缓存的重写版本,在Spring Boot 2.0中将取代,基于LRU算法实现,支持多种缓存过期策略。

官方性能比较

场景1:8个线程读,100%的读操作

场景二:6个线程读,2个线程写,也就是75%的读操作,25%的写操作

场景三:8个线程写,100%的写操作

可以清楚的看到Caffeine效率明显的高于其他缓存。

如何使用

 public static void main(String[] args) {
        LoadingCache<String, String> build = CacheBuilder.newBuilder().initialCapacity(1).maximumSize(100).expireAfterWrite(1, TimeUnit.DAYS)
                .build(new CacheLoader<String, String>() {
                    //默认的数据加载实现,当调用get取值的时候,如果key没有对应的值,就调用这个方法进行加载
                    @Override
                    public String load(String key)  {
                        return "";
                    }
                });
    }
    }

参数方法

  • initialCapacity(1) 初始缓存长度为1
  • maximumSize(100) 最大长度为100
  • expireAfterWrite(1, TimeUnit.DAYS) 设置缓存策略在1天未写入过期缓存(后面讲缓存策略)

过期策略

在Caffeine中分为两种缓存,一个是有界缓存,一个是无界缓存,无界缓存不需要过期并且没有界限。在有界缓存中提供了三个过期API: expireAfterWrite:代表着写了之后多久过期。(上面列子就是这种方式) expireAfterAccess: 代表着最后一次访问了之后多久过期。 expireAfter:在expireAfter中需要自己实现Expiry接口,这个接口支持create,update,以及access了之后多久过期。注意这个API和前面两个API是互斥的。这里和前面两个API不同的是,需要你告诉缓存框架,他应该在具体的某个时间过期,也就是通过前面的重写create,update,以及access的方法,获取具体的过期时间。

更新策略

何为更新策略?就是在设定多长时间后会自动刷新缓存。 Caffeine提供了refreshAfterWrite()方法来让我们进行写后多久更新策略:

        LoadingCache<String, String> build = CacheBuilder.newBuilder().refreshAfterWrite(1, TimeUnit.DAYS)
                .build(new CacheLoader<String, String>() {
                    @Override
                    public String load(String key)  {
                        return "";
                    }
                });
    }

上面的代码我们需要建立一个CacheLodaer来进行刷新,这里是同步进行的,可以通过buildAsync方法进行异步构建。在实际业务中这里可以把我们代码中的mapper传入进去,进行数据源的刷新。

但是实际使用中,你设置了一天刷新,但是一天后你发现缓存并没有刷新。这是因为必有在1天后这个缓存再次访问才能刷新,如果没人访问,那么永远也不会刷新。你明白了吗?

我们来看看自动刷新他是怎么做的呢?自动刷新只存在读操作之后,也就是我们afterRead()这个方法,其中有个方法叫refreshIfNeeded,他会根据你是同步还是异步然后进行刷新处理。

填充策略(Population)

Caffeine 为我们提供了三种填充策略:手动、同步和异步

手动加载(Manual)

Cache<String, Object> manualCache = Caffeine.newBuilder()
        .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)
        .maximumSize(10_000)
        .build();

String key = "name1";
// 根据key查询一个缓存,如果没有返回NULL
graph = manualCache.getIfPresent(key);
// 根据Key查询一个缓存,如果没有调用createExpensiveGraph方法,并将返回值保存到缓存。
// 如果该方法返回Null则manualCache.get返回null,如果该方法抛出异常则manualCache.get抛出异常
graph = manualCache.get(key, k -> createExpensiveGraph(k));
// 将一个值放入缓存,如果以前有值就覆盖以前的值
manualCache.put(key, graph);
// 删除一个缓存
manualCache.invalidate(key);

ConcurrentMap<String, Object> map = manualCache.asMap();
cache.invalidate(key);

Cache接口允许显式的去控制缓存的检索,更新和删除。我们可以通过cache.getIfPresent(key) 方法来获取一个key的值,通过cache.put(key, value)方法显示的将数控放入缓存,但是这样子会覆盖缓原来key的数据。更加建议使用cache.get(key,k - > value) 的方式,get 方法将一个参数为 key 的 Function (createExpensiveGraph) 作为参数传入。如果缓存中不存在该键,则调用这个 Function 函数,并将返回值作为该缓存的值插入缓存中。get 方法是以阻塞方式执行调用,即使多个线程同时请求该值也只会调用一次Function方法。这样可以避免与其他线程的写入竞争,这也是为什么使用 get 优于 getIfPresent 的原因。

注意:如果调用该方法返回NULL(如上面的 createExpensiveGraph 方法),则cache.get返回null,如果调用该方法抛出异常,则get方法也会抛出异常。

可以使用Cache.asMap() 方法获取ConcurrentMap进而对缓存进行一些更改。

同步加载(Loading)

LoadingCache<String, Object> loadingCache = Caffeine.newBuilder()
        .maximumSize(10_000)
        .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)
        .build(key -> createExpensiveGraph(key));

String key = "name1";
// 采用同步方式去获取一个缓存和上面的手动方式是一个原理。在build Cache的时候会提供一个createExpensiveGraph函数。
// 查询并在缺失的情况下使用同步的方式来构建一个缓存
Object graph = loadingCache.get(key);

// 获取组key的值返回一个Map
List<String> keys = new ArrayList<>();
keys.add(key);
Map<String, Object> graphs = loadingCache.getAll(keys);

LoadingCache是使用CacheLoader来构建的缓存的值。批量查找可以使用getAll方法。默认情况下,getAll将会对缓存中没有值的key分别调用CacheLoader.load方法来构建缓存的值。我们可以重写CacheLoader.loadAll方法来提高getAll的效率。

注意:您可以编写一个CacheLoader.loadAll来实现为特别请求的key加载值。例如,如果计算某个组中的任何键的值将为该组中的所有键提供值,则loadAll可能会同时加载该组的其余部分。

异步加载(Asynchronously Loading)

AsyncLoadingCache<String, Object> asyncLoadingCache = Caffeine.newBuilder()
            .maximumSize(10_000)
            .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)
            // Either: Build with a synchronous computation that is wrapped as asynchronous
            .buildAsync(key -> createExpensiveGraph(key));
            // Or: Build with a asynchronous computation that returns a future
            // .buildAsync((key, executor) -> createExpensiveGraphAsync(key, executor));

 String key = "name1";

// 查询并在缺失的情况下使用异步的方式来构建缓存
CompletableFuture<Object> graph = asyncLoadingCache.get(key);
// 查询一组缓存并在缺失的情况下使用异步的方式来构建缓存
List<String> keys = new ArrayList<>();
keys.add(key);
CompletableFuture<Map<String, Object>> graphs = asyncLoadingCache.getAll(keys);
// 异步转同步
loadingCache = asyncLoadingCache.synchronous();

AsyncLoadingCache是继承自LoadingCache类的,异步加载使用Executor去调用方法并返回一个CompletableFuture。异步加载缓存使用了响应式编程模型。

如果要以同步方式调用时,应提供CacheLoader。要以异步表示时,应该提供一个AsyncCacheLoader,并返回一个CompletableFuture。

synchronous()这个方法返回了一个LoadingCacheView视图,LoadingCacheView也继承自LoadingCache。调用该方法后就相当于你将一个异步加载的缓存AsyncLoadingCache转换成了一个同步加载的缓存LoadingCache。

默认使用ForkJoinPool.commonPool()来执行异步线程,但是我们可以通过Caffeine.executor(Executor) 方法来替换线程池。

驱逐策略(eviction)

Caffeine提供三类驱逐策略:基于大小(size-based),基于时间(time-based)和基于引用(reference-based)。

基于大小(size-based)

基于大小驱逐,有两种方式:一种是基于缓存大小,一种是基于权重。

// Evict based on the number of entries in the cache
// 根据缓存的计数进行驱逐
LoadingCache<Key, Graph> graphs = Caffeine.newBuilder()
    .maximumSize(10_000)
    .build(key -> createExpensiveGraph(key));

// Evict based on the number of vertices in the cache
// 根据缓存的权重来进行驱逐(权重只是用于确定缓存大小,不会用于决定该缓存是否被驱逐)
LoadingCache<Key, Graph> graphs = Caffeine.newBuilder()
    .maximumWeight(10_000)
    .weigher((Key key, Graph graph) -> graph.vertices().size())
    .build(key -> createExpensiveGraph(key));

我们可以使用Caffeine.maximumSize(long)方法来指定缓存的最大容量。当缓存超出这个容量的时候,会使用Window TinyLfu策略来删除缓存。我们也可以使用权重的策略来进行驱逐,可以使用Caffeine.weigher(Weigher) 函数来指定权重,使用Caffeine.maximumWeight(long) 函数来指定缓存最大权重值。

注意:maximumWeight与maximumSize不可以同时使用。

基于时间(Time-based)

// Evict based on a fixed expiration policy
// 基于固定的到期策略进行退出
LoadingCache<Key, Graph> graphs = Caffeine.newBuilder()
    .expireAfterAccess(5, TimeUnit.MINUTES)
    .build(key -> createExpensiveGraph(key));
LoadingCache<Key, Graph> graphs = Caffeine.newBuilder()
    .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)
    .build(key -> createExpensiveGraph(key));

// Evict based on a varying expiration policy
// 基于不同的到期策略进行退出
LoadingCache<Key, Graph> graphs = Caffeine.newBuilder()
    .expireAfter(new Expiry<Key, Graph>() {
      @Override
      public long expireAfterCreate(Key key, Graph graph, long currentTime) {
        // Use wall clock time, rather than nanotime, if from an external resource
        long seconds = graph.creationDate().plusHours(5)
            .minus(System.currentTimeMillis(), MILLIS)
            .toEpochSecond();
        return TimeUnit.SECONDS.toNanos(seconds);
      }

      @Override
      public long expireAfterUpdate(Key key, Graph graph, 
          long currentTime, long currentDuration) {
        return currentDuration;
      }

      @Override
      public long expireAfterRead(Key key, Graph graph,
          long currentTime, long currentDuration) {
        return currentDuration;
      }
    })
    .build(key -> createExpensiveGraph(key));

基于引用(reference-based)

强引用,软引用,弱引用概念说明请点击连接,这里说一下各各引用的区别:

Java4种引用的级别由高到低依次为:强引用 > 软引用 > 弱引用 > 虚引用

// Evict when neither the key nor value are strongly reachable
// 当key和value都没有引用时驱逐缓存
LoadingCache<Key, Graph> graphs = Caffeine.newBuilder()
    .weakKeys()
    .weakValues()
    .build(key -> createExpensiveGraph(key));

// Evict when the garbage collector needs to free memory
// 当垃圾收集器需要释放内存时驱逐
LoadingCache<Key, Graph> graphs = Caffeine.newBuilder()
    .softValues()
    .build(key -> createExpensiveGraph(key));

我们可以将缓存的驱逐配置成基于垃圾回收器。为此,我们可以将key 和 value 配置为弱引用或只将值配置成软引用。

注意:AsyncLoadingCache不支持弱引用和软引用。

移除监听器(Removal)

概念:

驱逐(eviction):由于满足了某种驱逐策略,后台自动进行的删除操作 无效(invalidation):表示由调用方手动删除缓存 移除(removal):监听驱逐或无效操作的监听器 手动删除缓存:

在任何时候,您都可能明确地使缓存无效,而不用等待缓存被驱逐。

// individual key
cache.invalidate(key)
// bulk keys
cache.invalidateAll(keys)
// all keys
cache.invalidateAll()

Removal 监听器:

Cache<Key, Graph> graphs = Caffeine.newBuilder()
    .removalListener((Key key, Graph graph, RemovalCause cause) ->
        System.out.printf("Key %s was removed (%s)%n", key, cause))
    .build();

您可以通过Caffeine.removalListener(RemovalListener) 为缓存指定一个删除侦听器,以便在删除数据时执行某些操作。 RemovalListener可以获取到key、value和RemovalCause(删除的原因)。

删除侦听器的里面的操作是使用Executor来异步执行的。默认执行程序是ForkJoinPool.commonPool(),可以通过Caffeine.executor(Executor)覆盖。当操作必须与删除同步执行时,请改为使用CacheWrite,CacheWrite将在下面说明。

注意:由RemovalListener抛出的任何异常都会被记录(使用Logger)并不会抛出。

统计(Statistics)

Cache<Key, Graph> graphs = Caffeine.newBuilder()
    .maximumSize(10_000)
    .recordStats()
    .build();

使用Caffeine.recordStats(),您可以打开统计信息收集。Cache.stats() 方法返回提供统计信息的CacheStats,如:

  • hitRate():返回命中与请求的比率
  • hitCount(): 返回命中缓存的总数
  • evictionCount():缓存逐出的数量
  • averageLoadPenalty():加载新值所花费的平均时间

总结

Caffeine的调整不只有算法上面的调整,内存方面的优化也有很大进步,Caffeine的API的操作功能和Guava是基本保持一致的,并且Caffeine为了兼容之前是Guava的用户,所以使用或者重写缓存到Caffeine应该没什么问题,但是也要看项目情况,不要盲目使用。

本文分享自微信公众号 - java工会(javagonghui)

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原始发表时间:2018-09-18

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