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guava cache缓存(GuavaCache)

29 Mar 2014 - 青岛

LoadingCache<Key, Graph> graphs = CacheBuilder.newBuilder()
       .maximumSize(1000)
       .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)
       .removalListener(MY_LISTENER)
       .build(
           new CacheLoader<Key, Graph>() {
             public Graph load(Key key) throws AnyException {
               return createExpensiveGraph(key);
             }
           });

适用性

缓存在很多场景下都是相当有用的。例如,计算或检索一个值的代价很高,并且对同样的输入需要不止一次获取值的时候,就应当考虑使用缓存。

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。

通常来说,Guava Cache适用于:

如果你的场景符合上述的每一条,Guava Cache就适合你。

如同范例代码展示的一样,Cache实例通过CacheBuilder生成器模式获取,但是自定义你的缓存才是最有趣的部分。

注:如果你不需要Cache中的特性,使用ConcurrentHashMap有更好的内存效率——但Cache的大多数特性都很难基于旧有的ConcurrentMap复制,甚至根本不可能做到。

加载

在使用缓存前,首先问自己一个问题:有没有合理的默认方法来加载或计算与键关联的值?如果有的话,你应当使用CacheLoader。如果没有,或者你想要覆盖默认的加载运算,同时保留”获取缓存-如果没有-则计算”[get-if-absent-compute]的原子语义,你应该在调用get时传入一个Callable实例。缓存元素也可以通过Cache.put方法直接插入,但自动加载是首选的,因为它可以更容易地推断所有缓存内容的一致性。

CacheLoader

LoadingCache是附带CacheLoader构建而成的缓存实现。创建自己的CacheLoader通常只需要简单地实现V load(K key) throws Exception方法。例如,你可以用下面的代码构建LoadingCache:

LoadingCache<Key, Graph> graphs = CacheBuilder.newBuilder()
       .maximumSize(1000)
       .build(
           new CacheLoader<Key, Graph>() {
             public Graph load(Key key) throws AnyException {
               return createExpensiveGraph(key);
             }
           });

...
try {
  return graphs.get(key);
} catch (ExecutionException e) {
  throw new OtherException(e.getCause());
}

从LoadingCache查询的正规方式是使用get(K)方法。这个方法要么返回已经缓存的值,要么使用CacheLoader向缓存原子地加载新值。由于CacheLoader可能抛出异常,LoadingCache.get(K)也声明为抛出ExecutionException异常。如果你定义的CacheLoader没有声明任何检查型异常,则可以通过getUnchecked(K)查找缓存;但必须注意,一旦CacheLoader声明了检查型异常,就不可以调用getUnchecked(K)。

LoadingCache<Key, Graph> graphs = CacheBuilder.newBuilder()
       .expireAfterAccess(10, TimeUnit.MINUTES)
       .build(
           new CacheLoader<Key, Graph>() {
             public Graph load(Key key) { // no checked exception
               return createExpensiveGraph(key);
             }
           });

...
return graphs.getUnchecked(key);

getAll(Iterable<? extends K>)方法用来执行批量查询。默认情况下,对每个不在缓存中的键,getAll方法会单独调用CacheLoader.load来加载缓存项。如果批量的加载比多个单独加载更高效,你可以重载CacheLoader.loadAll来利用这一点。getAll(Iterable)的性能也会相应提升。

注:CacheLoader.loadAll的实现可以为没有明确请求的键加载缓存值。例如,为某组中的任意键计算值时,能够获取该组中的所有键值,loadAll方法就可以实现为在同一时间获取该组的其他键值。校注:getAll(Iterable<? extends K>)方法会调用loadAll,但会筛选结果,只会返回请求的键值对。

From a Callable

所有类型的Guava Cache,不管有没有自动加载功能,都支持get(K, Callable)方法。这个方法返回缓存中相应的值,或者用给定的Callable运算并把结果加入到缓存中。在整个加载方法完成前,缓存项相关的可观察状态都不会更改。这个方法简便地实现了模式"如果有缓存则返回;否则运算、缓存、然后返回"。

Cache<Key, Value> cache = CacheBuilder.newBuilder()
    .maximumSize(1000)
    .build(); // look Ma, no CacheLoader
...
try {
  // If the key wasn't in the "easy to compute" group, we need to
  // do things the hard way.
  cache.get(key, new Callable<Value>() {
    @Override
    public Value call() throws AnyException {
      return doThingsTheHardWay(key);
    }
  });
} catch (ExecutionException e) {
  throw new OtherException(e.getCause());
}

显式插入

使用cache.put(key, value) 方法可以直接向缓存中插入值,这会直接覆盖掉给定键之前映射的值。使用Cache.asMap()视图提供的任何方法也能修改缓存。但请注意,asMap视图的任何方法都不能保证缓存项被原子地加载到缓存中。进一步说,asMap视图的原子运算在Guava Cache的原子加载范畴之外,所以相比于Cache.asMap().putIfAbsent(K, V),Cache.get(K, Callable) 应该总是优先使用。

缓存回收

一个残酷的现实是,我们几乎一定没有足够的内存缓存所有数据。你你必须决定:什么时候某个缓存项就不值得保留了?Guava Cache提供了三种基本的缓存回收方式:基于容量回收、定时回收和基于引用回收。

基于容量的回收(size-based eviction)

如果要规定缓存项的数目不超过固定值,只需使用CacheBuilder.maximumSize(long)。缓存将尝试回收最近没有使用或总体上很少使用的缓存项。——警告:在缓存项的数目达到限定值之前,缓存就可能进行回收操作——通常来说,这种情况发生在缓存项的数目逼近限定值时。

另外,不同的缓存项有不同的“权重”(weights)——例如,如果你的缓存值,占据完全不同的内存空间,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。在权重限定场景中,除了要注意回收也是在重量逼近限定值时就进行了,还要知道重量是在缓存创建时计算的,因此要考虑重量计算的复杂度。

LoadingCache<Key, Graph> graphs = CacheBuilder.newBuilder()
       .maximumWeight(100000)
       .weigher(new Weigher<Key, Graph>() {
          public int weigh(Key k, Graph g) {
            return g.vertices().size();
          }
        })
       .build(
           new CacheLoader<Key, Graph>() {
             public Graph load(Key key) { // no checked exception
               return createExpensiveGraph(key);
             }
           });

定时回收(Timed Eviction)

CacheBuilder提供两种定时回收的方法:

测试定时回收

对定时回收进行测试时,不一定非得花费两秒钟去测试两秒的过期。你可以使用Ticker接口和CacheBuilder.ticker(Ticker)方法在缓存中自定义一个时间源,而不是非得用系统时钟。

基于引用的回收(Reference-based Eviction)

通过使用弱引用的键、或弱引用的值、或软引用的值,Guava Cache可以把缓存设置为允许垃圾回收:

显式清除Explicit Removals

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:

移除监听器Removal Listeners

通过CacheBuilder.removalListener(RemovalListener),你可以声明一个监听器,以便缓存项被移除时做一些额外操作。缓存项被移除时,RemovalListener会获取移除通知[RemovalNotification],其中包含移除原因[RemovalCause]、键和值。

请注意,RemovalListener抛出的任何异常都会在记录到日志后被丢弃[swallowed]。

CacheLoader<Key, DatabaseConnection> loader = new CacheLoader<Key, DatabaseConnection> () {
  public DatabaseConnection load(Key key) throws Exception {
    return openConnection(key);
  }
};
RemovalListener<Key, DatabaseConnection> removalListener = new RemovalListener<Key, DatabaseConnection>() {
  public void onRemoval(RemovalNotification<Key, DatabaseConnection> removal) {
    DatabaseConnection conn = removal.getValue();
    conn.close(); // tear down properly
  }
};

return CacheBuilder.newBuilder()
  .expireAfterWrite(2, TimeUnit.MINUTES)
  .removalListener(removalListener)
  .build(loader);

警告:默认情况下,监听器方法是在移除缓存时同步调用的。因为缓存的维护和请求响应通常是同时进行的,代价高昂的监听器方法在同步模式下会拖慢正常的缓存请求。在这种情况下,你可以使用RemovalListeners.asynchronous(RemovalListener, Executor)把监听器装饰为异步操作。

清理什么时候发生?When Does Cleanup Happen?

使用CacheBuilder构建的缓存不会”自动”执行清理和回收工作,也不会在某个缓存项过期后马上清理,也没有诸如此类的清理机制。相反,它会在写操作时顺带做少量的维护工作,或者偶尔在读操作时做——如果写操作实在太少的话。

这样做的原因在于:如果要自动地持续清理缓存,就必须有一个线程,这个线程会和用户操作竞争共享锁。此外,某些环境下线程创建可能受限制,这样CacheBuilder就不可用了。

相反,我们把选择权交到你手里。如果你的缓存是高吞吐的,那就无需担心缓存的维护和清理等工作。如果你的 缓存只会偶尔有写操作,而你又不想清理工作阻碍了读操作,那么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。使用示例

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