google-guava cache

1.pom引入其依赖

<dependency>
			<groupId>com.google.guava</groupId>
			<artifactId>guava</artifactId>
			<version>20.0</version>
		</dependency>

       

2.具体使用

com.google.common.cache.LoadingCache<String, String> googleCache = CacheBuilder.newBuilder()
            //最大容量为100（基于容量进行回收）
            .maximumSize(100)
            //配置写入后多久使缓存过期-下文会讲述
            .expireAfterWrite(20, TimeUnit.SECONDS)
            //配置写入后多久刷新缓存-下文会讲述
            .refreshAfterWrite(10, TimeUnit.SECONDS)
            .build(new CacheLoader<String, String>() {
                @Override
                public String load(String s) throws Exception {
                    log.info("加载数据");
                    Thread.sleep(5000);
                    return s + System.currentTimeMillis();
                }
            });
//
//            .build(CacheLoader.asyncReloading(new CacheLoader<String, String>() {
//                @Override
//                public String load(String s) throws Exception {
//                    log.info("异步加载数据");
//                    Thread.sleep(5000);
//                    return s + System.currentTimeMillis();
//                }
//            }, executorService));

使用 caffeineCache.get("key")获取缓存值

3.相关参数说明

expireAfterWrite：缓存写入之后过期时间。缓存过期之后再get时会调用load方法加载数据，此时会阻塞当前主线程，如果当前有大量线程get缓存都会被阻塞会对数据库和系统造成压力，这也就是我们常说的“缓存击穿”。

maximumSize：最大缓存容量，基于容量进行回收缓存数据

refreshAfterWrite：缓存刷新时间。缓存过期之后再get只会当前主线程会阻塞，其他线程会返回旧的缓存值。若是也不想阻塞当前主线程，可以重写reload方法，用线程池后台异步加载数据（默认的reload方法其实就是同步调用的load方法，所有需要我们自己重写reload方法，在重写的reload方法种使用线程池去加载数据，下文有简单的代码写法）

4.存取缓存流程

guava cahe的缓存淘汰是在get操作中处理的

1.当缓存不存在此key的缓存时，所有线程阻塞住，当第一个线程写入缓存之后，其他线程获取到缓存值并继续执行

2.如果此key缓存值过期(>expireAfterWrite).则情况同一，只有当第一个线程写入缓存之后，后面线程才继续执行

3.此key的缓存没有过期，会判断是否需要刷新(是否>refreshAfterWrite)，若是需要刷新会调用reload方法,第一个线程会阻塞住，后面线程会返回旧的缓存值，若是不阻塞线程只需要重写reload方法，在reload方法中使用线程池去加载数据

5.异步刷新缓存

 ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(10);
        LoadingCache<Long, String> cache
                // CacheBuilder的构造函数是私有的，只能通过其静态方法newBuilder()来获得CacheBuilder的实例
                = CacheBuilder.newBuilder()
                // 设置并发级别为3，并发级别是指可以同时写缓存的线程数
                .concurrencyLevel(3)
                // 过期
                .refreshAfterWrite(5, TimeUnit.SECONDS)
                // 初始容量
                .initialCapacity(1000)
                // 最大容量，超过LRU
                .maximumSize(2000).build(new CacheLoader<Long, String>() {

                    @Override
                    @Nonnull
                    public String load(@Nonnull Long key) throws Exception {
                        Thread.sleep(1000);
                        return DATE_FORMATER.format(Instant.now());
                    }

                    @Override
                    @Nonnull
                    public ListenableFuture<String> reload(@Nonnull Long key, @Nonnull String oldValue) throws Exception {
                        ListenableFutureTask<String> futureTask = ListenableFutureTask.create(() -> {
                            Thread.sleep(1000);
                            return DATE_FORMATER.format(Instant.now());
                        });
                        executorService.submit(futureTask);
                        return futureTask;
                    }
                });

更加简单优雅的写法

  com.google.common.cache.LoadingCache<String, String> googleCache = CacheBuilder.newBuilder()
            //最大容量为100（基于容量进行回收）
            .maximumSize(100)
            //配置写入后多久使缓存过期-下文会讲述
            .expireAfterWrite(20, TimeUnit.SECONDS)
            //配置写入后多久刷新缓存-下文会讲述
            .refreshAfterWrite(10, TimeUnit.SECONDS)
//            .build(new CacheLoader<String, String>() {
//                @Override
//                public String load(String s) throws Exception {
//                    log.info("加载数据");
//                    Thread.sleep(5000);
//                    return s + System.currentTimeMillis();
//                }
//            });

            .build(CacheLoader.asyncReloading(new CacheLoader<String, String>() {
                @Override
                public String load(String s) throws Exception {
                    log.info("异步加载数据");
                    Thread.sleep(5000);
                    return s + System.currentTimeMillis();
                }
            }, executorService));

6.异步加载验证

未重写reload方法

 重写reload方法之后

最佳配置实践

一般配置expireAfterWrite和refreshAfterWrite，refreshAfterWrite<expireAfterWrite

这个设置是因为，如果长时间没有访问缓存，可以保证 expire 后可以取到最新的值，而不是因为 refresh 取到旧值。expireAfterWrite就是到那个时间强制刷新成新值，若是不配置，过了很长时间之后，只配置refreshAfterWrite，这样就可能refresh的时候，其他线程还是返回的旧值（若是重写了reload方法，当前线程也是返回的旧值，因为是异步加载的数据)。

关于guava cache源码分析，可以参考这篇文章

Guava Cache实现原理及最佳实践 | Alben's home

caffeine

pom引入其依赖

<dependency>
			<groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId>
			<artifactId>caffeine</artifactId>
			<version>2.9.3</version>
		</dependency>

 2.具体使用

   com.github.benmanes.caffeine.cache.LoadingCache<String, String> caffeineCache = Caffeine.newBuilder()
            .maximumSize(5)
            .expireAfterWrite(20, TimeUnit.SECONDS)
            .refreshAfterWrite(10, TimeUnit.SECONDS)
            .build(key -> {
                log.info("加载数据");
                // 加载时,睡眠一秒
                Thread.sleep(5000);
                return key + System.currentTimeMillis();
            });

caffeine基本配置和guava cache一致，她对guava cache的存取效率和淘汰机制做了优化，提高了缓存命中率，caffeine默认是线程池异步refresh加载数据，不需要像guava cache一样重写reload方法