插入键时自定义等于/散列(Guava缓存)

基础概念

Guava 是 Google 提供的一个 Java 库，包含了许多有用的工具和数据结构。Guava 缓存（Cache）是 Guava 中的一个组件，用于在内存中高效地存储和检索数据。Guava 缓存支持多种缓存策略，如基于时间的过期、基于大小的淘汰等。

类型

Guava 缓存主要分为两种类型：

LoadingCache：自动加载缓存，当访问一个不存在的键时，会自动调用指定的加载函数加载数据并存入缓存。
CacheBuilder：用于构建缓存的配置器，可以配置缓存的过期时间、最大大小等。

应用场景

Guava 缓存适用于以下场景：

数据缓存：将频繁访问但不经常变化的数据缓存到内存中，减少数据库或磁盘 I/O 操作。
计算结果缓存：将复杂计算的结果缓存起来，避免重复计算。
会话缓存：在 Web 应用中缓存用户会话信息，提高响应速度。

示例代码

以下是一个使用 Guava 缓存的简单示例：

import com.google.common.cache.Cache;
import com.google.common.cache.CacheBuilder;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class GuavaCacheExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建一个缓存，最多存储 100 个条目，每个条目在 10 分钟后过期
        Cache<String, String> cache = CacheBuilder.newBuilder()
                .maximumSize(100)
                .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)
                .build();

        // 向缓存中插入数据
        cache.put("key1", "value1");
        cache.put("key2", "value2");

        // 从缓存中获取数据
        String value1 = cache.getIfPresent("key1");
        System.out.println("Value for key1: " + value1);

        String value3 = cache.getIfPresent("key3");
        System.out.println("Value for key3: " + value3);
    }
}

遇到的问题及解决方法

问题：缓存数据不一致

原因：缓存数据和实际数据源数据不一致，可能是由于缓存未及时更新或数据源发生变化。

解决方法：

使用 CacheLoader：在访问不存在的键时，自动从数据源加载最新数据。
手动刷新缓存：定期或在数据源发生变化时，手动刷新缓存。

import com.google.common.cache.Cache;
import com.google.common.cache.CacheBuilder;
import com.google.common.cache.CacheLoader;
import com.google.common.cache.LoadingCache;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class GuavaCacheExample {
    public static void main(String[] args) {
        LoadingCache<String, String> cache = CacheBuilder.newBuilder()
                .maximumSize(100)
                .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)
                .build(new CacheLoader<String, String>() {
                    @Override
                    public String load(String key) throws Exception {
                        // 从数据源加载数据
                        return loadDataFromSource(key);
                    }
                });

        // 从缓存中获取数据
        String value1 = cache.get("key1");
        System.out.println("Value for key1: " + value1);
    }

    private static String loadDataFromSource(String key) {
        // 模拟从数据源加载数据
        return "value_" + key;
    }
}

问题：缓存击穿

原因：某个热点键在缓存中过期后，大量请求同时访问该键，导致缓存击穿。

解决方法：

使用互斥锁：在加载数据时加锁，保证只有一个线程加载数据。
设置热点数据永不过期：对于热点数据，可以设置永不过期。

import com.google.common.cache.Cache;
import com.google.common.cache.CacheBuilder;
import com.google.common.cache.CacheLoader;
import com.google.common.cache.LoadingCache;

import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.locks.Lock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;

public class GuavaCacheExample {
    public static void main(String[] args) {
        LoadingCache<String, String> cache = CacheBuilder.newBuilder()
                .maximumSize(100)
                .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)
                .build(new CacheLoader<String, String>() {
                    private final Lock lock = new ReentrantLock();

                    @Override
                    public String load(String key) throws Exception {
                        lock.lock();
                        try {
                            // 检查缓存中是否已有数据
                            String value = cache.getIfPresent(key);
                            if (value != null) {
                                return value;
                            }

                            // 从数据源加载数据
                            String newValue = loadDataFromSource(key);
                            cache.put(key, newValue);
                            return newValue;
                        } finally {
                            lock.unlock();
                        }
                    }
                });

        // 从缓存中获取数据
        String value1 = cache.get("key1");
        System.out.println("Value for key1: " + value1);
    }

    private static String loadDataFromSource(String key) {
        // 模拟从数据源加载数据
        return "value_" + key;
    }
}