此文已由作者赵计刚授权网易云社区发布。
欢迎访问网易云社区，了解更多网易技术产品运营经验。
1、guava cache
当下最常用最简单的本地缓存
线程安全的本地缓存
类似于ConcurrentHashMap（或者说成就是一个ConcurrentHashMap，只是在其上多添加了一些功能）
2、使用实例
具体在实际中使用的例子，去查看《第七章 企业项目开发--本地缓存guava cache》，下面只列出测试实例：
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import com.google.common.cache.CacheBuilder;
import com.google.common.cache.CacheLoader;
import com.google.common.cache.LoadingCache;
public class Hello{
LoadingCache<String, String> testCache = CacheBuilder.newBuilder()
.expireAfterWrite(20, TimeUnit.MINUTES)// 缓存20分钟
.maximumSize(1000)// 最多缓存1000个对象
.build(new CacheLoader<String, String>() {
public String load(String key) throws Exception {
if(key.equals("hi")){
return null;
}
return key+"-world";
}
});
public static void main(String[] args){
Hello hello = new Hello();
System.out.println(hello.testCache.getIfPresent("hello"));//null
hello.testCache.put("123", "nana");//存放缓存
System.out.println(hello.testCache.getIfPresent("123"));//nana
try {
System.out.println(hello.testCache.get("hello"));//hello-world
} catch (ExecutionException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println(hello.testCache.getIfPresent("hello"));//hello-world
/***********测试null*************/
System.out.println(hello.testCache.getIfPresent("hi"));//null
try {
System.out.println(hello.testCache.get("hi"));//抛异常
} catch (ExecutionException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}在这个方法中，基本已经覆盖了guava cache常用的部分。
构造缓存器
缓存器的构建没有使用构造器而不是使用了构建器模式，这是在存在多个可选参数的时候，最合适的一种配置参数的方式，具体参看《effective Java（第二版）》第二条建议。
常用的三个方法
get(Object key)
getIfPresent(Object key)
put(Object key, Object value)
3、源代码
在阅读源代码之前，强烈建议，先看一下"Java并发包类源码解析"中的《第二章 ConcurrentHashMap源码解析》，链接如下：
http://www.cnblogs.com/java-zhao/p/5113317.html
对于源码部分，由于整个代码的核心类LocalCache有5000多行，所以只介绍上边给出的实例部分的相关源码解析。本节只说一下缓存器的构建，即如下代码部分：
LoadingCache<String, String> testCache = CacheBuilder.newBuilder()
.expireAfterWrite(20, TimeUnit.MINUTES)// 缓存20分钟(时间起点：entry的创建或替换（即修改）)
//.expireAfterAccess(10, TimeUnit.MINUTES)//缓存10分钟(时间起点：entry的创建或替换（即修改）或最后一次访问)
.maximumSize(1000)// 最多缓存1000个对象
.build(new CacheLoader<String, String>() {
public String load(String key) throws Exception {
if(key.equals("hi")){
return null;
}
return key+"-world";
}
});说明：该代码的load()方法会在之后将get(Object key)的时候再说，这里先不说了。
对于这一块儿，由于guava cache这一块儿的代码虽然不难，但是容易看的跑偏，一会儿就不知道跑到哪里去了，所以我下边先给出guava cache的数据结构以及上述代码的执行流程，然后大家带着这个数据结构和执行流程去分析下边的源代码，分析完源代码之后，我在最后还会再将cache的数据结构和构建缓存器的执行流程给出，并会结合我们给出的开头实例代码来套一下整个流程，最后画出初始化构建出来的缓存器（其实，这个缓存器就是上边以及文末给出的cache的数据结构图）。
guava cache的数据结构图：
需要说明的是：
每一个Segment中的有效队列（废弃队列不算）的个数最多可能不止一个
上图与ConcurrentHashMap及其类似，其中的ReferenceEntry[i]用于存放key-value
每一个ReferenceEntry[i]都会存放一个链表，当然采用的也是Entry替换的方式。
队列用于实现LRU缓存回收算法
多个Segment之间互不打扰，可以并发执行
各个Segment的扩容只需要扩自己的就好，与其他Segment无关
根据需要设置好初始化容量与并发水平参数，可以有效避免扩容带来的昂贵代价，但是设置的太大了，又会耗费很多内存，要衡量好
后边三条与ConcurrentHashMap一样
guava cache的数据结构的构建流程：
1）构建CacheBuilder实例cacheBuilder
2）cacheBuilder实例指定缓存器LocalCache的初始化参数
3）cacheBuilder实例使用build()方法创建LocalCache实例（简单说成这样，实际上复杂一些）
3.1）首先为各个类变量赋值（通过第二步中cacheBuilder指定的初始化参数以及原本就定义好的一堆常量）
3.2）之后创建Segment数组
3.3）最后初始化每一个Segment[i]
3.3.1）为Segment属性赋值
3.3.2）初始化Segment中的table，即一个ReferenceEntry数组（每一个key-value就是一个ReferenceEntry）
3.3.3）根据之前类变量的赋值情况，创建相应队列，用于LRU缓存回收算法
类结构：（这个不看也罢）
CacheBuilder：设置LocalCache的相关参数，并创建LocalCache实例
CacheLoader：有用的部分就是一个load()，用于实现"取缓存-->若不存在，先计算，在缓存-->取缓存"的原子操作
LocalCache：整个guava cache的核心类，包含了guava cache的数据结构以及基本的缓存的操作方法
LocalLoadingCache：LocalCache的一个静态内部类，这里的get(K key)是外部调用get(K key)入口
LoadingCache接口：继承于Cache接口，定义了get(K key)
Cache接口：定义了getIfPresent(Object key)和put(K key, V value)
LocalManualCache：LocalCache的一个静态内部类，是LocalLoadingCache的父类，这里的getIfPresent(Object key)和put(K key, V value)也是外部方法的入口
关于上边的这些说明，结合之后的源码进行看就好了。
注：如果在源码中有一些注释与最后的套例子的注释不同的话，以后者为准
3.1、构建CacheBuilder+为LocalCache设置相关参数+创建LocalCache实例
CacheBuilder的一些属性：
private static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;//用于计算每个Segment中的hashtable的大小 private static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 4;//用于计算有几个Segment private static final int DEFAULT_EXPIRATION_NANOS = 0;//默认的缓存过期时间 static final int UNSET_INT = -1; int initialCapacity = UNSET_INT;//用于计算每个Segment中的hashtable的大小 int concurrencyLevel = UNSET_INT;//用于计算有几个Segment long maximumSize = UNSET_INT;//cache中最多能存放的缓存entry个数 long maximumWeight = UNSET_INT; Strength keyStrength;//键的引用类型（strong、weak、soft） Strength valueStrength;//值的引用类型（strong、weak、soft） long expireAfterWriteNanos = UNSET_INT;//缓存超时时间（起点：缓存被创建或被修改） long expireAfterAccessNanos = UNSET_INT;//缓存超时时间（起点：缓存被创建或被修改或被访问）
CacheBuilder-->newCacheBuilder()：创建一个CacheBuilder实例
/**
* 采用默认的设置（如下）创造一个新的CacheBuilder实例
* 1、strong keys
* 2、strong values
* 3、no automatic eviction of any kind.
*/
public static CacheBuilder<Object, Object> newBuilder() {
return new CacheBuilder<Object, Object>();//new 一个实例
}接下来，使用构建器模式指定一些属性值（这里的话，就是超时时间：expireAfterWriteNanos+cache中最多能放置的entry个数：maximumSize），这里的entry指的就是一个缓存（key-value对）
CacheBuilder-->expireAfterWrite(long duration, TimeUnit unit)
/**
* 指明每一个entry（key-value）在缓存中的过期时间
* 1、时间的参考起点：entry的创建或值的修改
* 2、过期的entry也许会被计入缓存个数size（也就是说缓存个数不仅仅只有存活的entry）
* 3、但是过期的entry永远不会被读写
*/
public CacheBuilder<K, V> expireAfterWrite(long duration, TimeUnit unit) {
/*
* 检查之前是否已经设置过缓存超时时间
*/
checkState(expireAfterWriteNanos == UNSET_INT,//正确条件：之前没有设置过缓存超时时间
"expireAfterWrite was already set to %s ns",//不符合正确条件的错误信息
expireAfterWriteNanos);
/*
* 检查设置的超时时间是否大于等于0，当然，通常情况下，我们不会设置缓存为0
*/
checkArgument(duration >= 0, //正确条件
"duration cannot be negative: %s %s",//不符合正确条件的错误信息，下边的是错误信息中的错误参数
duration,
unit);
this.expireAfterWriteNanos = unit.toNanos(duration);//根据输入的时间值与时间单位，将时间值转换为纳秒
return this;
}注意：
设置超时时间，注意时间的起点是entry的创建或替换（修改）
expireAfterAccess(long duration, TimeUnit unit)方法的时间起点：entry的创建或替换（修改）或被访问
免费领取验证码、内容安全、短信发送、直播点播体验包及云服务器等套餐
更多网易技术、产品、运营经验分享请点击。
相关文章：
【推荐】 Docker容器的原理与实践 （下）
【推荐】 金融事业部QA培训体系
【推荐】 Question|网站被黑客扫描撞库该怎么应对防范？