本地缓存之王——Caffeine 组件最强讲解!

340次阅读  |  发布于1年以前

结论:Caffeine 是目前性能最好的本地缓存,因此,在考虑使用本地缓存时,直接选择 Caffeine 即可。

先看一个小例子,明白如何创建一个 Caffeine 缓存实例。

Caffeine caffeine = Caffeine.newBuilder()
        .initialCapacity(3)
        .maximumSize(4);
Cache cache = caffeine.build();
cache.put("aa", 13);
System.out.println(cache.getIfPresent("aa"));

Caffeine 相当于一个缓存工厂,可以创建出多个缓存实例 Cache。这些缓存实例都继承了 Caffeine 的参数配置,Caffeine 是如何配置的,这些缓存实例就具有什么样的特性和功能。

1. Caffeine 可以设置哪些缓存属性呢?

1. 缓存初始容量

initialCapacity:整数,表示能存储多少个缓存对象。

为什么要设置初始容量呢?因为如果提前能预估缓存的使用大小,那么可以设置缓存的初始容量,以免缓存不断地进行扩容,致使效率不高。

2. 最大容量 最大权重

maximumSize:最大容量,如果缓存中的数据量超过这个数值,Caffeine 会有一个异步线程来专门负责清除缓存,按照指定的清除策略来清除掉多余的缓存。

注意:比如最大容量是 2,此时已经存入了2个数据了,此时存入第3个数据,触发异步线程清除缓存,在清除操作没有完成之前,缓存中仍然有3个数据,且 3 个数据均可读,缓存的大小也是 3,只有当缓存操作完成了,缓存中才只剩 2 个数据,至于清除掉了哪个数据,这就要看清除策略了。

maximumWeight:最大权重,存入缓存的每个元素都要有一个权重值,当缓存中所有元素的权重值超过最大权重时,就会触发异步清除。

下面给个例子:

class Person{
        Integer age;
        String name;
}
Caffeine<String, Person> caffeine = Caffeine.newBuilder()
            .maximumWeight(30)
            .weigher((String key, Person value)-> value.getAge());
Cache<String, Person> cache = caffeine.build();
cache.put("one", new Person(12, "one"));
cache.put("two", new Person(18, "two"));
cache.put("three", new Person(1, "three"));
Thread.sleep(10);
System.out.println(cache.estimatedSize());
System.out.println(cache.getIfPresent("two"));

运行结果:

2
null

要使用权重来衡量的话,就要规定权重是什么,每个元素的权重怎么计算,weigher 方法就是设置权重规则的,它的参数是一个函数,函数的参数是 key 和 value,函数的返回值就是元素的权重,比如上述代码中,caffeine 设置了最大权重值为 30,然后将每个 Person 对象的 age 年龄作为权重值,所以整个意思就是:缓存中存储的是 Person 对象,但是限制所有对象的 age 总和不能超过 30,否则就触发异步清除缓存。

特别要注意一点:最大容量 和 最大权重 只能二选一作为缓存空间的限制。

3. 缓存状态

3.1 默认的缓存状态收集器 CacheStats

默认情况下,缓存的状态会用一个 CacheStats 对象记录下来,通过访问 CacheStats 对象就可以知道当前缓存的各种状态指标,那究竟有哪些指标呢?

先说一下什么是“加载”,当查询缓存时,缓存未命中,那就需要去第三方数据库中查询,然后将查询出的数据先存入缓存,再返回给查询者,这个过程就是加载。

CacheStats 类包含了 2 个方法,了解一下:

举个例子说明:

Caffeine<String, Person> caffeine = Caffeine.newBuilder()
            .maximumWeight(30)
            .recordStats()
            .weigher((String key, Person value)-> value.getAge());
Cache<String, Person> cache = caffeine.build();
cache.put("one", new Person(12, "one"));
cache.put("two", new Person(18, "two"));
cache.put("three", new Person(1, "three"));
CacheStats stats = cache.stats();

System.out.println(stats.hitCount());

3.2 自定义的缓存状态收集器

自定义的缓存状态收集器的作用:每当缓存有操作发生时,不管是查询,加载,存入,都会使得缓存的某些状态指标发生改变,哪些状态指标发生了改变,就会自动触发收集器中对应的方法执行,如果我们在方法中自定义的代码是收集代码,比如将指标数值发送到 kafka,那么其它程序从kafka读取到数值,再进行分析与可视化展示,就能实现对缓存的实时监控了。

收集器接口为 StatsCounter ,我们只需实现这个接口的所有抽象方法即可。下面举例说明。

public class MyStatsCounter implements StatsCounter {
    @Override
    public void recordHits(int i) {
        System.out.println("命中次数:" + i);
    }

    @Override
    public void recordMisses(int i) {
        System.out.println("未命中次数:" + i);
    }

    @Override
    public void recordLoadSuccess(long l) {
        System.out.println("加载成功次数:" + l);
    }

    @Override
    public void recordLoadFailure(long l) {
        System.out.println("加载失败次数:" + l);
    }

    @Override
    public void recordEviction() {
        System.out.println("因为缓存大小限制,执行了一次缓存清除工作");
    }

    @Override
    public void recordEviction(int weight) {
        System.out.println("因为缓存权重限制,执行了一次缓存清除工作,清除的数据的权重为:" + weight);
    }

    @Override
    public CacheStats snapshot() {
        return null;
    }
}

上述代码为自定义的缓存状态收集器,收集到的状态指标只是简单地打印出来,snapshot 方法有什么作用,暂时不清楚。

特别需要注意的是:收集器中那些方法得到的状态值,只是当前缓存操作所产生的结果,比如当前 cache.getIfPresent()查询一个值,查询到了,说明命中了,但是 recordHits(int i) 方法的参数 i = 1,因为本次操作命中了 1 次。

再将收集器与某个缓存挂钩,如下:

MyStatsCounter myStatsCounter = new MyStatsCounter();
Caffeine<String, Person> caffeine = Caffeine.newBuilder()
        .maximumWeight(30)
        .recordStats(()->myStatsCounter)
        .weigher((String key, Person value)-> value.getAge());
Cache<String, Person> cache = caffeine.build();
cache.put("one", new Person(12, "one"));
cache.put("two", new Person(18, "two"));
cache.put("three", new Person(1, "three"));
cache.getIfPresent("ww");
CacheStats stats = myStatsCounter.snapshot();
Thread.sleep(1000);

最后的执行结果为:

未命中次数:1
因为缓存权重限制,执行了一次缓存清除工作,清除的数据的权重为:18
4. 线程池

Caffeine 缓冲池总有一些异步任务要执行,所以它包含了一个线程池,用于执行这些异步任务,默认使用的是 ForkJoinPool.commonPool() 线程池,个人觉得没有必要去自定义线程池,或者使用其它的线程池,因为 Caffeine 的作者在设计的时候就考虑了线程池的选择,既然别人选择了,就有一定道理。

如果一定要用其它的线程池,可以通过 executor()方法设置,方法参数是一个 线程池对象。

5. 数据过期策略

5.1 expireAfterAccess

最后一次访问之后,隔多久没有被再次访问的话,就过期。访问包括了 读 和 写。举个例子:

Caffeine<String, Person> caffeine = Caffeine.newBuilder()
        .maximumWeight(30)
        .expireAfterAccess(2, TimeUnit.SECONDS)
        .weigher((String key, Person value)-> value.getAge());
Cache<String, Person> cache = caffeine.build();
cache.put("one", new Person(12, "one"));
cache.put("two", new Person(18, "two"));
Thread.sleep(3000);
System.out.println(cache.getIfPresent("one"));
System.out.println(cache.getIfPresent("two"));

运行结果:

null
null

expireAfterAccess 包含两个参数,第二个参数是时间单位,第一个参数是时间大小,比如上述代码中设置过期时间为 2 秒,在过了 3 秒之后,再次访问数据,发现数据不存在了,即触发过期清除了。

5.2 expireAfterWrite

某个数据在多久没有被更新后,就过期。举个例子

Caffeine<String, Person> caffeine = Caffeine.newBuilder()
        .maximumWeight(30)
        .expireAfterWrite(2, TimeUnit.SECONDS)
        .weigher((String key, Person value)-> value.getAge());
Cache<String, Person> cache = caffeine.build();
cache.put("one", new Person(12, "one"));
cache.put("two", new Person(18, "two"));
Thread.sleep(1000);
System.out.println(cache.getIfPresent("one").getName());
Thread.sleep(2000);
System.out.println(cache.getIfPresent("one"));

运行结果:

one
null

只能是被更新,才能延续数据的生命,即便是数据被读取了,也不行,时间一到,也会过期。

5.2 expireAfter

实话实说,关于这个设置项,官网没有说明白,网上其它博客更是千篇一律,没有一个讲明白的。此处简单讲讲我个人的测试用例与理解,如果有误,欢迎评论指正。

Caffeine<String, Person> caffeine = Caffeine.newBuilder()
        .maximumWeight(30)
        .expireAfter(new Expiry<String, Person>() {
            @Override
            public long expireAfterCreate(String s, Person person, long l) {
                if(person.getAge() > 60){ //首次存入缓存后,年龄大于 60 的,过期时间为 4 秒
                    return 4000000000L;
                }
                return 2000000000L; // 否则为 2 秒
            }

            @Override
            public long expireAfterUpdate(String s, Person person, long l, long l1) {
                if(person.getName().equals("one")){ // 更新 one 这个人之后,过期时间为 8 秒
                    return 8000000000L;
                }
                return 4000000000L; // 更新其它人后,过期时间为 4 秒
            }

            @Override
            public long expireAfterRead(String s, Person person, long l, long l1) {
                return 3000000000L; // 每次被读取后,过期时间为 3 秒
            }
        })
        .weigher((String key, Person value)-> value.getAge());
Cache<String, Person> cache = caffeine.build();

expireAfter 方法的参数是一个 Expiry 对象,Expiry 是一个接口,上述代码用了匿名类。需要实现 Expiry 的三个方法。

6. refreshAfterWrite 延迟刷新
refreshAfterWrite(long duration, TimeUnit unit)

写操作完成后多久才将数据刷新进缓存中,两个参数只是用于设置时间长短的。

只适用于 LoadingCacheAsyncLoadingCache,如果刷新操作没有完成,读取的数据只是旧数据。 同理,不想写了。

7. removalListener 清除、更新监听

当缓存中的数据发送更新,或者被清除时,就会触发监听器,在监听器里可以自定义一些处理手段,比如打印出哪个数据被清除,原因是什么。这个触发和监听的过程是异步的,就是说可能数据都被删除一小会儿了,监听器才监听到。

举个例子:

MyStatsCounter myStatsCounter = new MyStatsCounter();
Caffeine<String, Person> caffeine = Caffeine.newBuilder()
        .maximumWeight(30)
        .removalListener((String key, Person value, RemovalCause cause)->{
            System.out.println("被清除人的年龄:" + value.getAge() + ";  清除的原因是:" + cause);
        })
        .weigher((String key, Person value)-> value.getAge());
Cache<String, Person> cache = caffeine.build();
cache.put("one", new Person(12, "one"));
cache.put("two", new Person(18, "two"));
cache.put("one", new Person(14, "one"));
cache.invalidate("one");
cache.put("three", new Person(31, "three"));
Thread.sleep(2000);

运行结果:

被清除人的年龄:12;  清除的原因是:REPLACED
被清除人的年龄:14;  清除的原因是:EXPLICIT
被清除人的年龄:18;  清除的原因是:SIZE

removalListener 方法的参数是一个 RemovalListener 对象,但是可以函数式传参,如上述代码,当数据被更新或者清除时,会给监听器提供三个内容,(键,值,原因)分别对应代码中的三个参数,(键,值)都是更新前,清除前的旧值, 这样可以了解到清除的详细了。

清除的原因有 5 个,存储在枚举类 RemovalCause 中:

8. 缓存的数据使用弱引用,软引用

AsyncCache 缓存不支持软引用和弱引用。

关于软引用,弱引用,强引用,虚引用,可以参考:

https://blog.csdn.net/dgh112233/article/details/107288545

因此,弱引用 ,软引用的设置,只是为了方便回收空间,节省空间,但是使用的时候注意一点,缓存查询时,是用 == 来判断两个 key 是否相等,比较的是地址,不是 key 本身的内容,很容易造成一种现象:命名 key 是对的,但就是无法命中,因为 key 的内容相等,但是地址却不同,会被认为是两个 key。

9. 时间源 ticker

不了解,感觉默认用系统的时钟就好了。

10. 同步监听器

之前的 removalListener 是异步监听,此处的 writer 方法可以设置同步监听器,同步监听器一个实现了接口 CacheWriter 的实例化对象,我们需要自定义接口的实现类,比如:

public class MyCacheWriter implements CacheWriter<String, Application.Person> {
    @Override
    public void write(String s, Application.Person person) {
        System.out.println("新增/更新了一个新数据:" + person.getName());
    }

    @Override
    public void delete(String s, Application.Person person, RemovalCause removalCause) {
        System.out.println("删除了一个数据:" + person.getName());
    }
}

关键是要实现 CacheWriter 接口的两个方法,当新增,更新某个数据时,会同步触发 write 方法的执行。当删除某个数据时,会触发 delete 方法的执行。

Caffeine<String, Person> caffeine = Caffeine.newBuilder()
        .maximumWeight(30)
        .writer(new MyCacheWriter())
        .weigher((String key, Person value)-> value.getAge());
Cache<String, Person> cache = caffeine.build();
cache.put("one", new Person(12, "one"));
cache.put("two", new Person(18, "two"));
cache.invalidate("two");

运行结果:

新增/更新了一个新数据:one
新增/更新了一个新数据:two
删除了一个数据:two

2. Cache 可以有的操作

Caffeine<String, Person> caffeine = Caffeine.newBuilder()
        .maximumWeight(30)
        .weigher((String key, Person value)-> value.getAge());
Cache<String, Person> cache = caffeine.build();
cache.put("one", new Person(12, "one"));
cache.get("hello", (k)-> new Person(13, k));
System.out.println(cache.getIfPresent("hello").getName());

可以着重考虑一下第二个参数的写法,如果写成从数据库查询的话,那就很完整了。

还有另外两种缓存:LoadingCache, AsyncLoadingCache。

Copyright© 2013-2020

All Rights Reserved 京ICP备2023019179号-8