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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
1 /** 2 * @author LiuHuan 3 * @date 2020-06-17 15:52 4 * @desc Guava Cache学习 5 */ 6 public class GuavaCacheTest { 7 8 public static void main(String[] args) throws ExecutionException { 9 GuavaCacheTest test = new GuavaCacheTest(); 10 Cache<String, String> cache = test.getGuavaCache(); 11 // 放入/覆盖一个缓存 12 cache.put("key", "value"); 13 // 获取一个缓存,如果该缓存不存在则返回一个null值 14 cache.getIfPresent(""); 15 // 获取缓存,当缓存不存在时,则通Callable进行加载并返回。该操作是原子 16 cache.get("key", () -> loadingValue("key")); 17 // 回收key为k1的缓存 18 cache.invalidate("key"); 19 // 使用Map的put方法进行覆盖刷新 20 cache.asMap().put("key", "value"); 21 // 使用ConcurrentMap的replace方法进行覆盖刷新 22 cache.asMap().replace("key", "value1"); 23 // 使用Map的putAll方法进行批量覆盖刷新 24 Map<String,String> needRefresh = ImmutableMap.of("key1","value1", "key2", "value2"); 25 cache.asMap().putAll(needRefresh); 26 // 批量回收key为key1、key2的缓存 27 List<String> needInvalidateKeys = Arrays.asList("key1", "key2"); 28 cache.invalidateAll(needInvalidateKeys); 29 // 回收所有缓存 30 cache.invalidateAll(); 31 32 // 用来开启Guava Cache的统计功能。统计打开后,Cache.stats()方法会返回CacheStats对象 33 CacheStats stats = cache.stats(); 34 // 缓存命中率 35 double hitRate = stats.hitRate(); 36 // 加载新值的平均时间,单位为纳秒 37 double averageLoadPenalty = stats.averageLoadPenalty(); 38 // 缓存项被回收的总数,不包括显式清除 39 long evictionCount = stats.evictionCount(); 40 41 LoadingCache<String, String> loadingCache = test.getGuavaLoadingCache(); 42 // loadingCache 在进行刷新时无需显式的传入value 43 loadingCache.refresh("key"); 44 } 45 46 /** 47 * 获取GuavaCache实例 48 * @return 49 */ 50 public Cache<String, String> getGuavaCache(){ 51 // 异步触发监听器 52 RemovalListener<Object, Object> removalListener = RemovalListeners.asynchronous(removal -> { 53 // 如果被显示移除这里为true 54 boolean wasEvicted = removal.wasEvicted(); 55 // 移除的原因 56 RemovalCause cause = removal.getCause(); 57 }, Executors.newSingleThreadExecutor()); 58 59 // 通过CacheBuilder构建一个缓存实例 60 Cache<String, String> cache = CacheBuilder.newBuilder() 61 // 由于Guava的缓存使用了分离锁的机制,扩容的代价非常昂贵,所以合理的初识容量能够减少扩容次数 62 .initialCapacity(100) 63 // 设置缓存的最大条数 64 .maximumSize(100) 65 // maximumWeight逻辑上用来表示一种“权重”,这里与maximumSize冲突,设置一个即可 66 // 这里我们将key和value所占的字节数,作为weight,当cache中所有的“weight”总和达到maximumWeight时,将会触发“剔除策略” 67 .maximumWeight(1024 * 1024) 68 .weigher((Weigher<String, String>)(key, value) -> key.getBytes().length + value.getBytes().length) 69 // 使用弱引用存储键。当键没有其它(强或软)引用时,该缓存可能会被回收 70 .weakKeys() 71 // 使用弱引用存储值。当值没有其它(强或软)引用时,该缓存可能会被回收 72 .weakValues() 73 // 使用软引用存储值。当内存不足并且该值其它强引用引用时,该缓存就会被回收 74 // 通过软/弱引用的回收方式,相当于将缓存回收任务交给了GC,使得缓存的命中率变得十分的不稳定,在非必要的情况下,还是推荐基于数量和容量的回收 75 .softValues() 76 // 设置缓存在写入一分钟后失效 77 .expireAfterWrite(1, TimeUnit.MINUTES) 78 // 设置缓存最后一次访问10分钟之后失效,与session类似。与expireAfterWrite冲突,设置一个即可 79 .expireAfterAccess(Duration.ofMinutes(10)) 80 // 开启缓存统计 81 .recordStats() 82 // 设置并发级别为CPU核心数 83 .concurrencyLevel(Runtime.getRuntime().availableProcessors()) 84 // 移除监听器,这里是移除缓存时同步调用,会拖慢正常的请求 85 .removalListener(removal -> { 86 // 如果被显示移除这里为true 87 boolean wasEvicted = removal.wasEvicted(); 88 // 移除的原因 89 RemovalCause cause = removal.getCause(); 90 }) 91 // 异步触发监听器 92 .removalListener(removalListener) 93 .build(); 94 return cache; 95 } 96 97 /** 98 * 获取GuavaLoadingCache实例,会有默认的缓存加载策略 99 * @return 100 */ 101 public LoadingCache<String, String> getGuavaLoadingCache(){ 102 // 通过CacheBuilder构建一个缓存实例 103 LoadingCache<String, String> cache = CacheBuilder.newBuilder() 104 // 设置缓存在写入10分钟后,通过CacheLoader的load方法进行刷新 105 .refreshAfterWrite(Duration.ofMinutes(10)) 106 .build(new CacheLoader<String, String>() { 107 @Override 108 public String load(String key) throws Exception { 109 // 缓存加载策略 110 return loadingValue(key); 111 } 112 113 }); 114 return cache; 115 } 116 117 /** 118 * 缓存加载策略 119 * @param key 120 * @return 121 */ 122 private static String loadingValue(String key){ 123 return null; 124 }; 125 126 }
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,如果写操作实在太少的话,偶尔在读操作时做这个操作。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。
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
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原文地址:https://www.cnblogs.com/ding-dang/p/13153788.html