本地缓存Guava Cache教程

1.背景

缓存的主要作用是暂时在内存中保存业务系统的数据处理结果，并且等待下次访问使用。在日长开发有很多场合，有一些数据量不是很大，不会经常改动，并且访问非常频繁。但是由于受限于硬盘IO的性能或者远程网络等原因获取可能非常的费时。会导致我们的程序非常缓慢，这在某些业务上是不能忍的！而缓存正是解决这类问题的神器！

缓存在很多系统和架构中都用广泛的应用,例如：

CPU缓存
操作系统缓存
HTTP缓存
数据库缓存
静态文件缓存
本地缓存
分布式缓存

可以说在计算机和网络领域，缓存是无处不在的。可以这么说，只要有硬件性能不对等，涉及到网络传输的地方都会有缓存的身影。

缓存总体可分为两种集中式缓存和分布式缓存

“集中式缓存"与"分布式缓存"的区别其实就在于“集中”与"非集中"的概念，其对象可能是服务器、内存条、硬盘等。

2.Guava Cache

Google的guava是个很好的项目，提供了诸如集合、缓存、并发、String工具类等等，实乃Java开发利器。这里说一下LoadingCache使用的使用。

2.1简单使用

使用Cache时，我们优先读取缓存，当缓存不存在时，则从实际的数据存储获取，如DB、磁盘、网络等，即get-if-absent-compute。guava提供了CacheLoader机制，允许我们通过设置Loader来自动完成这一过程。如：

Cache cache = CacheBuilder.newBuilder().expireAfterAccess(5, TimeUnit.MINUTES);
user = cache.get(name, () -> {
    User value = query(key);//from databse, disk, etc.
    return value;
});

或者使用LoadingCache：

LoadingCache cache = CacheBuilder.newBuilder().expireAfterAccess(5, TimeUnit.MINUTES).build(
     new CacheLoader() {
        @Override
        public User load(String name) throws Exception {
        User value = query(key);//from databse, disk, etc.
        return value;
        }
    }
);

这可比自己写一个Map来缓存数据方便多了，而且还可以设置超时时间自动帮我们清理过期的数据。

不过需要注意一点的是，CacheLoader不允许返回的数据为NULL，否则会抛出异常：CacheLoader returned null for key。所以我们需要保证查找的数据必须存在，或者抛出异常外部处理。在某些情况下，我们的数据可能确实不在，比如用户管理模块，我们在新增数据前，要查询原来是否已经存在该用户，那么这时候抛出异常也不合适，此时可以使用Optional来优化CacheLoader：

 LoadingCache> cache = CacheBuilder.newBuilder().expireAfterAccess(5, TimeUnit.MINUTES).build(
     new CacheLoader>() {
        @Override
        public Optional load(String name) throws Exception {
        User value = query(key);//from databse, disk, etc.
        return Optional.ofNullable(value);
        }
    }
);

这样我们保证了CacheLoader返回值不为NULL，而业务数据是否存在，只需要判断Optional.ifPresent()就行了，同时Optional的其他函数在业务逻辑中也是非常有用的。

2.2 和Map比较

Guava Cache与ConcurrentMap很相似，但也不完全一样。最基本的区别是ConcurrentMap会一直保存所有添加的元素，直到显式地移除。相对地，Guava Cache为了限制内存占用，通常都设定为自动回收元素。在某些场景下，尽管LoadingCache 不回收元素，它也是很有用的，因为它会自动加载缓存。

Guava Cache是在内存中缓存数据，相比较于数据库或redis存储，访问内存中的数据会更加高效。Guava官网介绍，下面的这几种情况可以考虑使用Guava Cache：

愿意消耗一些内存空间来提升速度。
预料到某些键会被多次查询。
缓存中存放的数据总量不会超出内存容量。

所以，可以将程序频繁用到的少量数据存储到Guava Cache中，以改善程序性能。

2.3 Guava Cache的refresh和expire刷新机制

看一下三种基于时间的清理或刷新缓存数据的方式：

　　expireAfterAccess：当缓存项在指定的时间段内没有被读或写就会被回收。

　　expireAfterWrite：当缓存项在指定的时间段内没有更新就会被回收。

　　refreshAfterWrite：当缓存项上一次更新操作之后的多久会被刷新。

这三种之间的对比可以参考：Guava Cache的刷新机制