GuavaCache简介（一）

前言

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。之前用spring cache的时候集成的是ehcache，但接触到GuavaCache之后，被它的简单、强大、及轻量级所吸引。它不需要配置文件，使用起来和ConcurrentHashMap一样简单，而且能覆盖绝大多数使用cache的场景需求！

GuavaCache是google开源java类库Guava的其中一个模块，在maven工程下使用可在pom文件加入如下依赖：

        
            com.google.guava
            guava
            19.0
        

Cache接口及其实现

先说说一般的cache都会实现的基础功能包括：

提供一个存储缓存的容器，该容器实现了存放（Put）和读取（Get）缓存的接口供外部调用。 缓存通常以的形式存在，通过key来从缓存中获取value。当然容器的大小往往是有限的（受限于内存大小），需要为它设置清除缓存的策略。

在GuavaCache中缓存的容器被定义为接口Cache的实现类，这些实现类都是线程安全的，因此通常定义为一个单例。并且接口Cache是泛型，很好的支持了不同类型的key和value。作为示例，我们构建一个key为Integer、value为String的Cache实例：

	final static Cache cache = CacheBuilder.newBuilder()
			//设置cache的初始大小为10，要合理设置该值
			.initialCapacity(10)
			//设置并发数为5，即同一时间最多只能有5个线程往cache执行写入操作
			.concurrencyLevel(5)
			//设置cache中的数据在写入之后的存活时间为10秒
			.expireAfterWrite(10, TimeUnit.SECONDS)
			//构建cache实例
			.build();

据说GuavaCache的实现是基于ConcurrentHashMap的，因此上面的构造过程所调用的方法，通过查看其官方文档也能看到一些类似的原理。比如通过initialCapacity(5)定义初始值大小，要是定义太大就好浪费内存空间，要是太小，需要扩容的时候就会像map一样需要resize，这个过程会产生大量需要gc的对象，还有比如通过concurrencyLevel(5)来限制写入操作的并发数，这和ConcurrentHashMap的锁机制也是类似的（ConcurrentHashMap读不需要加锁，写入需要加锁，每个segment都有一个锁）。

接下来看看Cache提供哪些方法（只列了部分常用的）：

/**
 * 该接口的实现被认为是线程安全的，即可在多线程中调用
 * 通过被定义单例使用
 */
public interface Cache {

  /**
   * 通过key获取缓存中的value，若不存在直接返回null
   */
  V getIfPresent(Object key);

  /**
   * 通过key获取缓存中的value，若不存在就通过valueLoader来加载该value
   * 整个过程为 "if cached, return; otherwise create, cache and return"
   * 注意valueLoader要么返回非null值，要么抛出异常，绝对不能返回null
   */
  V get(K key, Callable valueLoader) throws ExecutionException;

  /**
   * 添加缓存，若key存在，就覆盖旧值
   */
  void put(K key, V value);

  /**
   * 删除该key关联的缓存
   */
  void invalidate(Object key);

  /**
   * 删除所有缓存
   */
  void invalidateAll();

  /**
   * 执行一些维护操作，包括清理缓存
   */
  void cleanUp();
}

使用过程还是要认真查看官方的文档，以下Demo简单的展示了Cache的写入，读取，和过期清除策略是否生效：

	public static void main(String[] args) throws Exception {
		cache.put(1, "Hi");
		
		for(int i=0 ;i<100 ;i++) {
			SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("HH:mm:ss");
			System.out.println(sdf.format(new Date()) 
					+ "  key:1 ,value:"+cache.getIfPresent(1));
			Thread.sleep(1000);
		}
	}

清除缓存的策略

任何Cache的容量都是有限的，而缓存清除策略就是决定数据在什么时候应该被清理掉。GuavaCache提了以下几种清除策略：

基于存活时间的清除（Timed Eviction）

这应该是最常用的清除策略，在构建Cache实例的时候，CacheBuilder提供两种基于存活时间的构建方法：

（1）expireAfterAccess(long, TimeUnit)：缓存项在创建后，在给定时间内没有被读/写访问，则清除。

（2）expireAfterWrite(long, TimeUnit)：缓存项在创建后，在给定时间内没有被写访问（创建或覆盖），则清除。

expireAfterWrite()方法有些类似于redis中的expire命令，但显然它只能设置所有缓存都具有相同的存活时间。若遇到一些缓存数据的存活时间为1分钟，一些为5分钟，那只能构建两个Cache实例了。

基于容量的清除（size-based eviction）

在构建Cache实例的时候，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。

以上是这种方式是以缓存的“数量”作为容量的计算方式，还有另外一种基于“权重”的计算方式。比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）。你可以使用CacheBuilder.weigher(Weigher)指定一个权重函数，并且用CacheBuilder.maximumWeight(long)指定最大总重。

显式清除

任何时候，你都可以显式地清除缓存项，而不是等到它被回收，Cache接口提供了如下API：
（1）个别清除：Cache.invalidate(key)
（2）批量清除：Cache.invalidateAll(keys)
（3）清除所有缓存项：Cache.invalidateAll()

基于引用的清除（Reference-based Eviction）

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，不过一般不轻易使用这个特性。

（1）CacheBuilder.weakKeys()：使用弱引用存储键

（2）CacheBuilder.weakValues()：使用弱引用存储值

（3）CacheBuilder.softValues()：使用软引用存储值

清除什么时候发生？

也许这个问题有点奇怪，如果设置的存活时间为一分钟，难道不是一分钟后这个key就会立即清除掉吗？我们来分析一下如果要实现这个功能，那Cache中就必须存在线程来进行周期性地检查、清除等工作，很多cache如redis、ehcache都是这样实现的。

但在GuavaCache中，并不存在任何线程！它实现机制是在写操作时顺带做少量的维护工作（如清除），偶尔在读操作时做（如果写操作实在太少的话），也就是说在使用的是调用线程，参考如下示例：

public class CacheService {
	static Cache cache = CacheBuilder.newBuilder()
			.expireAfterWrite(5, TimeUnit.SECONDS)
			.build();
	
	public static void main(String[] args) throws Exception {
		new Thread() { //monitor
			public void run() {
				while(true) {
					SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("HH:mm:ss");
					System.out.println(sdf.format(new Date()) +" size: "+cache.size());
					try {
						Thread.sleep(2000);
					} catch (InterruptedException e) {
					}
				}
			};
		}.start();
		SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("HH:mm:ss");
		cache.put(1, "Hi");
		System.out.println("write key:1 ,value:"+cache.getIfPresent(1));
		Thread.sleep(10000);
		// when write ,key:1 clear
		cache.put(2, "bbb");
		System.out.println("write key:2 ,value:"+cache.getIfPresent(2));
		Thread.sleep(10000);
		// when read other key ,key:2 do not clear
		System.out.println(sdf.format(new Date())
				+" after write, key:1 ,value:"+cache.getIfPresent(1));
		Thread.sleep(2000);
		// when read same key ,key:2 clear
		System.out.println(sdf.format(new Date())
				+" final, key:2 ,value:"+cache.getIfPresent(2));
	}
}

控制台输出：

00:34:17 size: 0
write key:1 ,value:Hi
00:34:19 size: 1
00:34:21 size: 1
00:34:23 size: 1
00:34:25 size: 1
write key:2 ,value:bbb
00:34:27 size: 1
00:34:29 size: 1
00:34:31 size: 1
00:34:33 size: 1
00:34:35 size: 1
00:34:37 after write, key:1 ,value:null
00:34:37 size: 1
00:34:39 final, key:2 ,value:null
00:34:39 size: 0

通过分析发现：

（1）缓存项<1,"Hi">的存活时间是5秒，但经过5秒后并没有被清除，因为还是size=1

（2）发生写操作cache.put(2, "bbb")后，缓存项<1,"Hi">被清除，因为size=1，而不是size=2
（3）发生读操作cache.getIfPresent(1)后，缓存项<2,"bbb">没有被清除，因为还是size=1，看来读操作确实不一定会发生清除

（4）发生读操作cache.getIfPresent(2)后，缓存项<2,"bbb">被清除，因为读的key就是2

这在GuavaCache被称为“延迟删除”，即删除总是发生得比较“晚”，这也是GuavaCache不同于其他Cache的地方！这种实现方式的问题：缓存会可能会存活比较长的时间，一直占用着内存。如果使用了复杂的清除策略如 基于容量的清除，还可能会占用着线程而导致响应时间变长。但优点也是显而易见的，没有启动线程，不管是实现，还是使用起来都让人觉得简单（轻量）。

如果你还是希望尽可能的降低延迟，可以创建自己的维护线程，以固定的时间间隔调用Cache.cleanUp()，ScheduledExecutorService可以帮助你很好地实现这样的定时调度。不过这种方式依然没办法百分百的确定一定是自己的维护线程“命中”了维护的工作。

总结

请一定要记住GuavaCache的实现代码中没有启动任何线程！！Cache中的所有维护操作，包括清除缓存、写入缓存等，都是通过调用线程来操作的。这在需要低延迟服务场景中使用时尤其需要关注，可能会在某个调用的响应时间突然变大。

GuavaCache毕竟是一款面向本地缓存的，轻量级的Cache，适合缓存少量数据。如果你想缓存上千万数据，可以为每个key设置不同的存活时间，并且高性能，那并不适合使用GuavaCache。

参考

官方github

官方文档中文翻译