Java8本地缓存Caffeine
一、Caffeine介绍
1、缓存介绍
缓存(Cache)在代码世界中无处不在。从底层的CPU多级缓存,到客户端的页面缓存,处处都存在着缓存的身影。缓存从本质上来说,是一种空间换时间的手段,通过对数据进行一定的空间安排,使得下次进行数据访问时起到加速的效果。就Java而言,其常用的缓存解决方案有很多,例如数据库缓存框架EhCache,分布式缓存Memcached等,这些缓存方案实际上都是为了提升吞吐效率,避免持久层压力过大。
对于常见缓存类型而言,可以分为本地缓存以及分布式缓存两种,Caffeine就是一种优秀的本地缓存,而Redis可以用来做分布式缓存
2、Caffeine介绍
Caffeine官方:https://github.com/ben-manes/caffeine
Caffeine是基于Java 1.8的高性能本地缓存库,由Guava改进而来,而且在Spring5开始的默认缓存实现就将Caffeine代替原来的Google Guava,官方说明指出,其缓存命中率已经接近最优值。实际上Caffeine这样的本地缓存和ConcurrentMap很像,即支持并发,并且支持O(1)时间复杂度的数据存取。二者的主要区别在于:
- ConcurrentMap将存储所有存入的数据,直到你显式将其移除;
- Caffeine将通过给定的配置,自动移除“不常用”的数据,以保持内存的合理占用。
因此,一种更好的理解方式是:Cache是一种带有存储和移除策略的Map。
二、Caffeine基础
使用Caffeine,需要在工程中引入如下依赖
1 | <dependency> |
1、缓存加载策略
1.1 Cache手动创建
最普通的一种缓存,无需指定加载方式,需要手动调用put()
进行加载。需要注意的是put()
方法对于已存在的key将进行覆盖,这点和Map的表现是一致的。在获取缓存值时,如果想要在缓存值不存在时,原子地将值写入缓存,则可以调用get(key, k -> value)
方法,该方法将避免写入竞争。调用invalidate()
方法,将手动移除缓存。
在多线程情况下,当使用get(key, k -> value)
时,如果有另一个线程同时调用本方法进行竞争,则后一线程会被阻塞,直到前一线程更新缓存完成;而若另一线程调用getIfPresent()
方法,则会立即返回null,不会被阻塞。
1 | Cache<Object, Object> cache = Caffeine.newBuilder() |
1.2 Loading Cache自动创建
LoadingCache是一种自动加载的缓存。其和普通缓存不同的地方在于,当缓存不存在/缓存已过期时,若调用get()
方法,则会自动调用CacheLoader.load()
方法加载最新值。调用getAll()
方法将遍历所有的key调用get()
,除非实现了CacheLoader.loadAll()
方法。使用LoadingCache时,需要指定CacheLoader,并实现其中的load()
方法供缓存缺失时自动加载。
在多线程情况下,当两个线程同时调用get()
,则后一线程将被阻塞,直至前一线程更新缓存完成。
1 | LoadingCache<String, String> loadingCache = Caffeine.newBuilder() |
1.3 Async Cache异步获取
AsyncCache是Cache的一个变体,其响应结果均为CompletableFuture,通过这种方式,AsyncCache对异步编程模式进行了适配。默认情况下,缓存计算使用ForkJoinPool.commonPool()
作为线程池,如果想要指定线程池,则可以覆盖并实现Caffeine.executor(Executor)
方法。synchronous()
提供了阻塞直到异步缓存生成完毕的能力,它将以Cache进行返回。
在多线程情况下,当两个线程同时调用get(key, k -> value)
,则会返回同一个CompletableFuture对象。由于返回结果本身不进行阻塞,可以根据业务设计自行选择阻塞等待或者非阻塞。
1 | AsyncLoadingCache<String, String> asyncLoadingCache = Caffeine.newBuilder() |
2、驱逐策略
驱逐策略在创建缓存的时候进行指定。常用的有基于容量的驱逐和基于时间的驱逐。
基于容量的驱逐需要指定缓存容量的最大值,当缓存容量达到最大时,Caffeine将使用LRU策略对缓存进行淘汰;基于时间的驱逐策略如字面意思,可以设置在最后访问/写入一个缓存经过指定时间后,自动进行淘汰。
驱逐策略可以组合使用,任意驱逐策略生效后,该缓存条目即被驱逐。
- LRU 最近最少使用,淘汰最长时间没有被使用的页面。
- LFU 最不经常使用,淘汰一段时间内使用次数最少的页面
- FIFO 先进先出
Caffeine有4种缓存淘汰设置
- 大小 (LFU算法进行淘汰)
- 权重 (大小与权重 只能二选一)
- 时间
- 引用 (不常用,本文不介绍)
1 | 4j |
3、刷新机制
refreshAfterWrite()
表示x秒后自动刷新缓存的策略可以配合淘汰策略使用,注意的是刷新机制只支持LoadingCache和AsyncLoadingCache
1 | private static int NUM = 0; |
4、统计
1 | LoadingCache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder() |
5、总结
上述一些策略在创建时都可以进行自由组合,一般情况下有两种方法
- 设置 maxSize、refreshAfterWrite,不设置 expireAfterWrite/expireAfterAccess
设置expireAfterWrite当缓存过期时会同步加锁获取缓存,所以设置expireAfterWrite时性能较好,但是某些时候会取旧数据,适合允许取到旧数据的场景 - 设置 maxSize、expireAfterWrite/expireAfterAccess,不设置 refreshAfterWrite
数据一致性好,不会获取到旧数据,但是性能没那么好(对比起来),适合获取数据时不耗时的场景
三、SpringBoot整合Caffeine
1、@Cacheable相关注解
1.1 相关依赖
如果要使用@Cacheable
注解,需要引入相关依赖,并在任一配置类文件上添加@EnableCaching
注解
1 | <dependency> |
1.2 常用注解
@Cacheable
:表示该方法支持缓存。当调用被注解的方法时,如果对应的键已经存在缓存,则不再执行方法体,而从缓存中直接返回。当方法返回null时,将不进行缓存操作。@CachePut
:表示执行该方法后,其值将作为最新结果更新到缓存中,每次都会执行该方法。@CacheEvict
:表示执行该方法后,将触发缓存清除操作。@Caching
:用于组合前三个注解,例如:
1 | "CacheConstants.GET_USER"), (cacheable = ( |
1.3 常用注解属性
cacheNames/value
:缓存组件的名字,即cacheManager中缓存的名称。key
:缓存数据时使用的key。默认使用方法参数值,也可以使用SpEL表达式进行编写。keyGenerator
:和key二选一使用。cacheManager
:指定使用的缓存管理器。condition
:在方法执行开始前检查,在符合condition的情况下,进行缓存unless
:在方法执行完成后检查,在符合unless的情况下,不进行缓存sync
:是否使用同步模式。若使用同步模式,在多个线程同时对一个key进行load时,其他线程将被阻塞。
1.4 缓存同步模式
sync开启或关闭,在Cache和LoadingCache中的表现是不一致的:
- Cache中,sync表示是否需要所有线程同步等待
- LoadingCache中,sync表示在读取不存在/已驱逐的key时,是否执行被注解方法
2、实战
2.1 引入依赖
1 | <dependency> |
2.2 缓存常量CacheConstants
创建缓存常量类,把公共的常量提取一层,复用,这里也可以通过配置文件加载这些数据,例如@ConfigurationProperties
和@Value
1 | public class CacheConstants { |
2.3 缓存配置类CacheConfig
1 |
|
2.4 调用缓存
这里要注意的是Cache和@Transactional一样也使用了代理,类内调用将失效
1 | /** |
参考文章
https://juejin.cn/post/6991751225125371911