Guava Cache相关

官方：http://ifeve.com/google-guava-cachesexplained/

理解：https://segmentfault.com/a/1190000007300118

项目中用到cache的例子：

public class TokenCache {

    //打印日志
    private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(TokenCache.class);

    public static final String TOKEN_PREFIX = "token_";

    //LRU算法
    //initialCapacity(1000)设置cache的初始大小为1000
    //maximumSize(10000)设置缓存个数为10000，当个数超过10000会利用LRU算法删除部分缓存
    //expireAfterAccess(12, TimeUnit.HOURS)设置cache中的数据在写入之后的存活时间为12小时，TimeUnit.HOURS表示12的单位是小时
    //key和value都是String类型
    private static LoadingCache<String, String> localCache = CacheBuilder.newBuilder().initialCapacity(1000).maximumSize(10000).expireAfterAccess(12, TimeUnit.HOURS).build(
            new CacheLoader<String, String>() {
                //默认的数据加载实现，当调用get取值的时候，如果key没有对应的值，就调用这个方法进行加载
                //当本地缓存命没有中时，调用load方法获取结果并将结果缓存
                @Override
                public String load(String s) throws Exception {
                    //因为key和value都是String类型,在下面调用getKey时返回的value值也是String类型，虽然有可能是null值但是也是string类型，所以这里返回"null"而不是null
                    return "null";
                }
            }
    );

    public static void setKey(String key, String value) {
        localCache.put(key, value);
    }

    public static String getKey(String key) {
        String value = null;
        try {
            value = localCache.get(key);
            //这里用"null"字符串来进行判空
            if("null".equals(value)) {
                return null;
            }
            return value;
        } catch (Exception e) {
            logger.error("localCache get error", e);
        }
        return null;
    }
}

存入cache：

 //把token放入本地cache中，然后设置其有效期
            TokenCache.setKey(TokenCache.TOKEN_PREFIX + username, forgetToken);

读出cache：

        //从cache中获取token，根据key拿到value值
        String token = TokenCache.getKey(TokenCache.TOKEN_PREFIX + username);
        //校验cache中的token是否有效
        if(StringUtils.isBlank(token)) {
            return ServerResponse.createByErrorMessage("token无效或者过期");
        }    

使用解释：

final static Cache<Integer, String> cache = CacheBuilder.newBuilder()  
        //设置cache的初始大小为10，要合理设置该值  
        .initialCapacity(10)  
        //设置并发数为5，即同一时间最多只能有5个线程往cache执行写入操作  
        .concurrencyLevel(5)  
        //设置cache中的数据在写入之后的存活时间为10秒  
        .expireAfterWrite(10, TimeUnit.SECONDS)  
        //构建cache实例  
        .build();  

据说GuavaCache的实现是基于ConcurrentHashMap的，因此上面的构造过程所调用的方法，通过查看其官方文档也能看到一些类似的原理。比如通过initialCapacity(5)定义初始值大小，要是定义太大就好浪费内存空间，要是太小，需要扩容的时候就会像map一样需要resize，这个过程会产生大量需要gc的对象，还有比如通过concurrencyLevel(5)来限制写入操作的并发数，这和ConcurrentHashMap的锁机制也是类似的（ConcurrentHashMap读不需要加锁，写入需要加锁，每个segment都有一个锁）。

Guava Cache与ConcurrentMap很相似，但也不完全一样。最基本的区别是ConcurrentMap会一直保存所添加的元素，直到显式的移除；Guava Cache为了限制内存的占用，通常都是设定为自动回收元素。在某些场景下，尽管LoadingCahe不回收元素，但是它还是很有用的，因为它会自动加载缓存。

　　Guava Cache适用场景：

• 你愿意消耗一部分内存来提升速度；
• 你已经预料某些值会被多次调用；
• 缓存数据不会超过内存总量；

　Guava Cache是一个全内存的本地缓存实现，它提供了线程安全的实现机制。

接下来看看Cache提供哪些方法（只列了部分常用的）：

/** 
 * 该接口的实现被认为是线程安全的，即可在多线程中调用 
 * 通过被定义单例使用 
 */  
public interface Cache<K, V> {  
  
  /** 
   * 通过key获取缓存中的value，若不存在直接返回null 
   */  
  V getIfPresent(Object key);  
  
  /** 
   * 通过key获取缓存中的value，若不存在就通过valueLoader来加载该value 
   * 整个过程为 "if cached, return; otherwise create, cache and return" 
   * 注意valueLoader要么返回非null值，要么抛出异常，绝对不能返回null 
   */  
  V get(K key, Callable<? extends V> valueLoader) throws ExecutionException;  
  
  /** 
   * 添加缓存，若key存在，就覆盖旧值 
   */  
  void put(K key, V value);  
  
  /** 
   * 删除该key关联的缓存 
   */  
  void invalidate(Object key);  
  
  /** 
   * 删除所有缓存 
   */  
  void invalidateAll();  
  
  /** 
   * 执行一些维护操作，包括清理缓存 
   */  
  void cleanUp();  
}  

清除缓存的策略

任何Cache的容量都是有限的，而缓存清除策略就是决定数据在什么时候应该被清理掉。GuavaCache提了以下几种清除策略：

 1.基于存活时间的清除（Timed Eviction）

这应该是最常用的清除策略，在构建Cache实例的时候，CacheBuilder提供两种基于存活时间的构建方法：

（1）expireAfterAccess(long, TimeUnit)：缓存项在创建后，在给定时间内没有被读/写访问，则清除。

（2）expireAfterWrite(long, TimeUnit)：缓存项在创建后，在给定时间内没有被写访问（创建或覆盖），则清除。

expireAfterWrite()方法有些类似于redis中的expire命令，但显然它只能设置所有缓存都具有相同的存活时间。若遇到一些缓存数据的存活时间为1分钟，一些为5分钟，那只能构建两个Cache实例了。

2.基于容量的清除（size-based eviction）

在构建Cache实例的时候，通过CacheBuilder.maximumSize(long)方法可以设置Cache的最大容量数，当缓存数量达到或接近该最大值时，Cache将清除掉那些最近最少使用的缓存。

以上是这种方式是以缓存的“数量”作为容量的计算方式，还有另外一种基于“权重”的计算方式。比如每一项缓存所占据的内存空间大小都不一样，可以看作它们有不同的“权重”（weights）。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。

3.显式清除

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，Cache接口提供了如下API：
（1）个别清除：Cache.invalidate(key)
（2）批量清除：Cache.invalidateAll(keys)
（3）清除所有缓存项：Cache.invalidateAll()

4.基于引用的清除（Reference-based Eviction）

在构建Cache实例过程中，通过设置使用弱引用的键、或弱引用的值、或软引用的值，从而使JVM在GC时顺带实现缓存的清除，不过一般不轻易使用这个特性。

（1）CacheBuilder.weakKeys()：使用弱引用存储键

（2）CacheBuilder.weakValues()：使用弱引用存储值

（3）CacheBuilder.softValues()：使用软引用存储值

清除什么时候发生？

也许这个问题有点奇怪，如果设置的存活时间为一分钟，难道不是一分钟后这个key就会立即清除掉吗？我们来分析一下如果要实现这个功能，那Cache中就必须存在线程来进行周期性地检查、清除等工作，很多cache如redis、ehcache都是这样实现的。

但在GuavaCache中，并不存在任何线程！它实现机制是在写操作时顺带做少量的维护工作（如清除），偶尔在读操作时做（如果写操作实在太少的话），也就是说在使用的是调用线程，参考如下示例：

public class CacheService {  
    static Cache<Integer, String> cache = CacheBuilder.newBuilder()  
            .expireAfterWrite(5, TimeUnit.SECONDS)  
            .build();  
      
    public static void main(String[] args) throws Exception {  
        new Thread() { //monitor  
            public void run() {  
                while(true) {  
                    SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("HH:mm:ss");  
                    System.out.println(sdf.format(new Date()) +" size: "+cache.size());  
                    try {  
                        Thread.sleep(2000);  
                    } catch (InterruptedException e) {  
                    }  
                }  
            };  
        }.start();  
        SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("HH:mm:ss");  
        cache.put(1, "Hi");  
        System.out.println("write key:1 ,value:"+cache.getIfPresent(1));  
        Thread.sleep(10000);  
        // when write ,key:1 clear  
        cache.put(2, "bbb");  
        System.out.println("write key:2 ,value:"+cache.getIfPresent(2));  
        Thread.sleep(10000);  
        // when read other key ,key:2 do not clear  
        System.out.println(sdf.format(new Date())  
                +" after write, key:1 ,value:"+cache.getIfPresent(1));  
        Thread.sleep(2000);  
        // when read same key ,key:2 clear  
        System.out.println(sdf.format(new Date())  
                +" final, key:2 ,value:"+cache.getIfPresent(2));  
    }  
}  

控制台输出：

00:34:17 size: 0  
write key:1 ,value:Hi  
00:34:19 size: 1  
00:34:21 size: 1  
00:34:23 size: 1  
00:34:25 size: 1  
write key:2 ,value:bbb  
00:34:27 size: 1  
00:34:29 size: 1  
00:34:31 size: 1  
00:34:33 size: 1  
00:34:35 size: 1  
00:34:37 after write, key:1 ,value:null  
00:34:37 size: 1  
00:34:39 final, key:2 ,value:null  
00:34:39 size: 0  

通过分析发现：

（1）缓存项<1,"Hi">的存活时间是5秒，但经过5秒后并没有被清除，因为还是size=1

（2）发生写操作cache.put(2, "bbb")后，缓存项<1,"Hi">被清除，因为size=1，而不是size=2
（3）发生读操作cache.getIfPresent(1)后，缓存项<2,"bbb">没有被清除，因为还是size=1，看来读操作确实不一定会发生清除

（4）发生读操作cache.getIfPresent(2)后，缓存项<2,"bbb">被清除，因为读的key就是2

这在GuavaCache被称为“延迟删除”，即删除总是发生得比较“晚”，这也是GuavaCache不同于其他Cache的地方！这种实现方式的问题：缓存会可能会存活比较长的时间，一直占用着内存。如果使用了复杂的清除策略如基于容量的清除，还可能会占用着线程而导致响应时间变长。但优点也是显而易见的，没有启动线程，不管是实现，还是使用起来都让人觉得简单（轻量）。

如果你还是希望尽可能的降低延迟，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。不过这种方式依然没办法百分百的确定一定是自己的维护线程“命中”了维护的工作。

总结

请一定要记住GuavaCache的实现代码中没有启动任何线程！！Cache中的所有维护操作，包括清除缓存、写入缓存等，都是通过调用线程来操作的。这在需要低延迟服务场景中使用时尤其需要关注，可能会在某个调用的响应时间突然变大。

GuavaCache毕竟是一款面向本地缓存的，轻量级的Cache，适合缓存少量数据。如果你想缓存上千万数据，可以为每个key设置不同的存活时间，并且高性能，那并不适合使用GuavaCache。