Java本地缓存实现

Java本地缓存实现

马草原 559 2022-03-20

Java本地缓存实现

Java缓存技术可分为远程缓存本地缓存,我们项目中使用最多的就是远程共享缓存了,一般用Redis实现,而本地缓存主要有HashMapGuava CacheCaffeineEncahche等实现。虽然远程共享缓存是当下分布式系统的首选方案,但是本地缓存也并不是没有用,在小项目、单体应用里能很好的降低复杂度和维护成本。比如我的博客的缓存就是使用Java的HashMap实现的。数据量小且是单体应用,使用本地缓存优势还是很明显的只需要一个HashMap即可。

Java本地缓存实现方案

基于HashMap实现

通过Map的底层方式,直接将需要缓存的对象放在内存中。
优点:简单粗暴,不需要引入第三方包,比较适合一些比较简单的场景。
缺点:没有缓存淘汰策略,定制化开发成本高。

public class LRUCache extends LinkedHashMap {

    /**
     * 可重入读写锁,保证并发读写安全性
     */
    private ReentrantReadWriteLock readWriteLock = new ReentrantReadWriteLock();
    private Lock readLock = readWriteLock.readLock();
    private Lock writeLock = readWriteLock.writeLock();

    /**
     * 缓存大小限制
     */
    private int maxSize;

    public LRUCache(int maxSize) {
        super(maxSize + 1, 1.0f, true);
        this.maxSize = maxSize;
    }

    @Override
    public Object get(Object key) {
        readLock.lock();
        try {
            return super.get(key);
        } finally {
            readLock.unlock();
        }
    }

    @Override
    public Object put(Object key, Object value) {
        writeLock.lock();
        try {
            return super.put(key, value);
        } finally {
            writeLock.unlock();
        }
    }

    @Override
    protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {
        return this.size() > maxSize;
    }
}

Caffeine

Caffeine采用了W-TinyLFULURLFU的优点结合)开源的缓存技术。

ublic class CaffeineCacheTest {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //创建guava cache
        Cache<String, String> loadingCache = Caffeine.newBuilder()
                //cache的初始容量
                .initialCapacity(5)
                //cache最大缓存数
                .maximumSize(10)
                //设置写缓存后n秒钟过期
                .expireAfterWrite(17, TimeUnit.SECONDS)
                //设置读写缓存后n秒钟过期,实际很少用到,类似于expireAfterWrite
                //.expireAfterAccess(17, TimeUnit.SECONDS)
                .build();
        String key = "key";
        // 往缓存写数据
        loadingCache.put(key, "v");

        // 获取value的值,如果key不存在,获取value后再返回
        String value = loadingCache.get(key, CaffeineCacheTest::getValueFromDB);

        // 删除key
        loadingCache.invalidate(key);
    }

    private static String getValueFromDB(String key) {
        return "v";
    }
}

Encache

优点:

  • 支持多种缓存淘汰算法,包括LFULRUFIFO
  • 缓存支持堆内缓存,堆外缓存和磁盘缓存;
  • 支持多种集群方案,解决数据共享问题。

缺点:性能不如Caffeine

public class EncacheTest {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 声明一个cacheBuilder
        CacheManager cacheManager = CacheManagerBuilder.newCacheManagerBuilder()
                .withCache("encacheInstance", CacheConfigurationBuilder
                        //声明一个容量为20的堆内缓存
                        .newCacheConfigurationBuilder(String.class,String.class, ResourcePoolsBuilder.heap(20)))
                .build(true);
        // 获取Cache实例
        Cache<String,String> myCache =  cacheManager.getCache("encacheInstance", String.class, String.class);
        // 写缓存
        myCache.put("key","v");
        // 读缓存
        String value = myCache.get("key");
        // 移除换粗
        cacheManager.removeCache("myCache");
        cacheManager.close();
    }
}

Caffeine详解

GIthub:https://github.com/ben-manes/caffeine/tree/master

Cache

Cache接口提供了显式搜索查找、更新和移除缓存元素的能力。当缓存的元素无法生成或者在生成的过程中抛出异常而导致生成元素失败,Cache.get()也许会返回null

Cache<Key, Graph> cache = Caffeine.newBuilder()
    .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)
    .maximumSize(10_000)
    .build();

// 查找一个缓存元素, 没有查找到的时候返回null
Graph graph = cache.getIfPresent(key);
// 查找缓存,如果缓存不存在则生成缓存元素,  如果无法生成则返回null
graph = cache.get(key, k -> createExpensiveGraph(key));
// 添加或者更新一个缓存元素
cache.put(key, graph);
// 移除一个缓存元素
cache.invalidate(key);

Loading Cache

一个LoadingCache是一个Cache附加上CacheLoader能力之后的缓存实现。
如果缓存不错在,则会通过CacheLoader.load()来生成对应的缓存元素。

LoadingCache<Key, Graph> cache = Caffeine.newBuilder()
    .maximumSize(10_000)
    .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)
    .build(key -> createExpensiveGraph(key));

// 查找缓存,如果缓存不存在则生成缓存元素,  如果无法生成则返回null
Graph graph = cache.get(key);
// 批量查找缓存,如果缓存不存在则生成缓存元素
Map<Key, Graph> graphs = cache.getAll(keys);

Async Cache

AsyncCache就是Cache的异步形式,提供了Executor生成缓存元素并返回CompletableFuture的能力。
默认的线程池实现是ForkJoinPool.commonPool() ,当然你也可以通过覆盖并实现 Caffeine.executor(Executor)方法来自定义你的线程池选择。

AsyncCache<Key, Graph> cache = Caffeine.newBuilder()
    .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)
    .maximumSize(10_000)
    .buildAsync();

// 查找一个缓存元素, 没有查找到的时候返回null
CompletableFuture<Graph> graph = cache.getIfPresent(key);
// 查找缓存元素,如果不存在,则异步生成
graph = cache.get(key, k -> createExpensiveGraph(key));
// 添加或者更新一个缓存元素
cache.put(key, graph);
// 移除一个缓存元素
cache.synchronous().invalidate(key);

Async Loading Cache

AsyncLoadingCache就是LoadingCache的异步形式,提供了异步load生成缓存元素的功能。

AsyncLoadingCache<Key, Graph> cache = Caffeine.newBuilder()
    .maximumSize(10_000)
    .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)
    // 你可以选择: 去异步的封装一段同步操作来生成缓存元素
    .buildAsync(key -> createExpensiveGraph(key));
    // 你也可以选择: 构建一个异步缓存元素操作并返回一个future
    .buildAsync((key, executor) -> createExpensiveGraphAsync(key, executor));

// 查找缓存元素,如果其不存在,将会异步进行生成
CompletableFuture<Graph> graph = cache.get(key);
// 批量查找缓存元素,如果其不存在,将会异步进行生成
CompletableFuture<Map<Key, Graph>> graphs = cache.getAll(keys);

驱逐策略

基于容量
// 基于缓存内的元素个数进行驱逐
LoadingCache<Key, Graph> graphs = Caffeine.newBuilder()
    .maximumSize(10_000)
    .build(key -> createExpensiveGraph(key));

// 基于缓存内元素权重进行驱逐
LoadingCache<Key, Graph> graphs = Caffeine.newBuilder()
    .maximumWeight(10_000)
    .weigher((Key key, Graph graph) -> graph.vertices().size())
    .build(key -> createExpensiveGraph(key));
基于时间
// 基于固定的过期时间驱逐策略
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));

// 基于不同的过期驱逐策略
LoadingCache<Key, Graph> graphs = Caffeine.newBuilder()
    .expireAfter(new Expiry<Key, Graph>() {
      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);
      }
      public long expireAfterUpdate(Key key, Graph graph, 
          long currentTime, long currentDuration) {
        return currentDuration;
      }
      public long expireAfterRead(Key key, Graph graph,
          long currentTime, long currentDuration) {
        return currentDuration;
      }
    })
    .build(key -> createExpensiveGraph(key));
基于引用
// 当key和缓存元素都不再存在其他强引用的时候驱逐
LoadingCache<Key, Graph> graphs = Caffeine.newBuilder()
    .weakKeys()
    .weakValues()
    .build(key -> createExpensiveGraph(key));

// 当进行GC的时候进行驱逐
LoadingCache<Key, Graph> graphs = Caffeine.newBuilder()
    .softValues()
    .build(key -> createExpensiveGraph(key));

刷新机制

只有在LoadingCache中可以使用刷新策略,与驱逐不同的是,在刷新的时候如果查询缓存元素,其旧值将仍被返回,直到该元素的刷新完毕后结束后才会返回刷新后的新值。

LoadingCache<Key, Graph> graphs = Caffeine.newBuilder()
    .maximumSize(10_000)
    .refreshAfterWrite(1, TimeUnit.MINUTES)
    .build(key -> createExpensiveGraph(key));

统计

通过使用Caffeine.recordStats()方法可以打开数据收集功能。Cache.stats()方法将会返回一个CacheStats对象,其将会含有一些统计指标,比如:

  • hitRate(): 查询缓存的命中率
  • evictionCount(): 被驱逐的缓存数量
  • averageLoadPenalty(): 新值被载入的平均耗时
Cache<Key, Graph> graphs = Caffeine.newBuilder()
    .maximumSize(10_000)
    .recordStats()
    .build();

Caffeine在SpringBoot的使用

按照Caffeine Github官网文档的描述,Caffeine是基于Java8的高性能缓存库。并且在Spring5(SpringBoot2.x)官方放弃了Guava,而使用了性能更优秀的Caffeine作为默认的缓存方案。

SpringBoot使用Caffeine有两种方式:

  • 方式一: 直接引入Caffeine依赖,然后使用Caffeine的函数实现缓存
  • 方式二:引入CaffeineSpring Cache依赖,使用SpringCache注解方法实现缓存

使用Caffeine依赖

首先引入maven相关依赖:
<dependency>  
    <groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId>  
    <artifactId>caffeine</artifactId>  
</dependency>
设置缓存的配置选项
@Configuration
public class CacheConfig {

    @Bean
    public Cache<String, Object> caffeineCache() {
        return Caffeine.newBuilder()
                // 设置最后一次写入或访问后经过固定时间过期
                .expireAfterWrite(60, TimeUnit.SECONDS)
                // 初始的缓存空间大小
                .initialCapacity(100)
                // 缓存的最大条数
                .maximumSize(1000)
                .build();
    }

}
给服务添加缓存功能
@Slf4j
@Service
public class UserInfoServiceImpl {

    /**
     * 模拟数据库存储数据
     */
    private HashMap<Integer, UserInfo> userInfoMap = new HashMap<>();

    @Autowired
    Cache<String, Object> caffeineCache;

    public void addUserInfo(UserInfo userInfo) {
        userInfoMap.put(userInfo.getId(), userInfo);
        // 加入缓存
        caffeineCache.put(String.valueOf(userInfo.getId()),userInfo);
    }

    public UserInfo getByName(Integer id) {
        // 先从缓存读取
        caffeineCache.getIfPresent(id);
        UserInfo userInfo = (UserInfo) caffeineCache.asMap().get(String.valueOf(id));
        if (userInfo != null){
            return userInfo;
        }
        // 如果缓存中不存在,则从库中查找
        userInfo = userInfoMap.get(id);
        // 如果用户信息不为空,则加入缓存
        if (userInfo != null){
            caffeineCache.put(String.valueOf(userInfo.getId()),userInfo);
        }
        return userInfo;
    }

    public UserInfo updateUserInfo(UserInfo userInfo) {
        if (!userInfoMap.containsKey(userInfo.getId())) {
            return null;
        }
        // 取旧的值
        UserInfo oldUserInfo = userInfoMap.get(userInfo.getId());
        // 替换内容
        if (!StringUtils.isEmpty(oldUserInfo.getAge())) {
            oldUserInfo.setAge(userInfo.getAge());
        }
        if (!StringUtils.isEmpty(oldUserInfo.getName())) {
            oldUserInfo.setName(userInfo.getName());
        }
        if (!StringUtils.isEmpty(oldUserInfo.getSex())) {
            oldUserInfo.setSex(userInfo.getSex());
        }
        // 将新的对象存储,更新旧对象信息
        userInfoMap.put(oldUserInfo.getId(), oldUserInfo);
        // 替换缓存中的值
        caffeineCache.put(String.valueOf(oldUserInfo.getId()),oldUserInfo);
        return oldUserInfo;
    }

    @Override
    public void deleteById(Integer id) {
        userInfoMap.remove(id);
        // 从缓存中删除
        caffeineCache.asMap().remove(String.valueOf(id));
    }

}

使用Spring Cache注解

首先引入maven相关依赖
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId>
    <artifactId>caffeine</artifactId>
</dependency>
配置缓存管理类
@Configuration  
public class CacheConfig {  

    /**  
     * 配置缓存管理器  
     *  
     * @return 缓存管理器  
     */  
    @Bean("caffeineCacheManager")  
    public CacheManager cacheManager() {  
        CaffeineCacheManager cacheManager = new CaffeineCacheManager();  
        cacheManager.setCaffeine(Caffeine.newBuilder()  
                // 设置最后一次写入或访问后经过固定时间过期  
                .expireAfterAccess(60, TimeUnit.SECONDS)  
                // 初始的缓存空间大小  
                .initialCapacity(100)  
                // 缓存的最大条数  
                .maximumSize(1000));  
        return cacheManager;  
    }  

}
给服务添加缓存功能
@Slf4j
@Service
@CacheConfig(cacheNames = "caffeineCacheManager")
public class UserInfoServiceImpl {

    /**
     * 模拟数据库存储数据
     */
    private HashMap<Integer, UserInfo> userInfoMap = new HashMap<>();

    @CachePut(key = "#userInfo.id")
    public void addUserInfo(UserInfo userInfo) {
        userInfoMap.put(userInfo.getId(), userInfo);
    }

    @Cacheable(key = "#id")
    public UserInfo getByName(Integer id) {
        return userInfoMap.get(id);
    }

    @CachePut(key = "#userInfo.id")
    public UserInfo updateUserInfo(UserInfo userInfo) {
        if (!userInfoMap.containsKey(userInfo.getId())) {
            return null;
        }
        // 取旧的值
        UserInfo oldUserInfo = userInfoMap.get(userInfo.getId());
        // 替换内容
        if (!StringUtils.isEmpty(oldUserInfo.getAge())) {
            oldUserInfo.setAge(userInfo.getAge());
        }
        if (!StringUtils.isEmpty(oldUserInfo.getName())) {
            oldUserInfo.setName(userInfo.getName());
        }
        if (!StringUtils.isEmpty(oldUserInfo.getSex())) {
            oldUserInfo.setSex(userInfo.getSex());
        }
        // 将新的对象存储,更新旧对象信息
        userInfoMap.put(oldUserInfo.getId(), oldUserInfo);
        // 返回新对象信息
        return oldUserInfo;
    }

    @CacheEvict(key = "#id")
    public void deleteById(Integer id) {
        userInfoMap.remove(id);
    }

}

总结

当下分布式应用爆火,本地缓存用的不是很多了。但是并不代表被淘汰了,本地缓存有自己的优点。在单体小应用中使用本地缓存无论是维护成本还是开发成本都有显著的降低。技术都是服务于业务的,真的没必要为了微服务而微服务。就像一个小博客,甚至连前后端分离都不需要。

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