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。
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。
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。
3.1 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:
CacheStats minus(@Nonnull CacheStats other)
:当前 CacheStats 对象的各项指标减去参数 other 的各项指标,差值形成一个新的 CacheStats 对象。CacheStats plus(@Nonnull CacheStats other)
:当前 CacheStats 对象的各项指标加上参数 other 的各项指标,和值形成一个新的 CacheStats 对象。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
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。
5.1 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。
expireAfterCreate(String s, Person person, long l)
:此方法为数据<s , person>
创建之后,过期时间是多久(可以理解为生命周期),单位为纳秒,方法的返回值就是过期时间,这个时间设置为多久,怎么设置,可以自定义的,比如上述代码,60 岁以上的过期时间为 4 秒,如果 4 秒内数据没有被操作,就过期。另外还有一个参数 long l,l 表示创建时间的系统时间戳,单位为纳秒。expireAfterUpdate(String s, Person person, long l, long l1)
:此方法表示更新某个数据后,过期时间是多久(刷新生命周期),个人认为:参数 l 表示更新前的系统时间戳,l1 表示更新成功后的系统时间戳,因为在多线程下,更新操作可能会阻塞。expireAfterRead(String s, Person person, long l, long l1)
: 与 expireAfterUpdate
同理。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 LoadingCache
和 AsyncLoadingCache
,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。
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:
EXPLICIT
: 表示显式地调用删除操作,直接将某个数据删除。REPLACED
:表示某个数据被更新。EXPIRED
:表示因为生命周期结束(过期时间到了),而被清除。SIZE
:表示因为缓存空间大小受限,总权重受限,而被清除。COLLECTED
: 这个不明白。AsyncCache 缓存不支持软引用和弱引用。
weakKeys()
:将缓存的 key 使用弱引用包装起来,只要 GC 的时候,就能被回收。weakValues()
:将缓存的 value 使用弱引用包装起来,只要 GC 的时候,就能被回收。softValues()
:将缓存的 value使用软引用包装起来,只要 GC 的时候,有必要,就能被回收。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。
不了解,感觉默认用系统的时钟就好了。
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
V getIfPresent(K key)
:如果缓存中 key 存在,则获取 value,否则返回 null。void put( K key, V value)
:存入一对数据 <key, value>
。Map<K, V> getAllPresent(Iterable<?> var1)
:参数是一个迭代器,表示可以批量查询缓存。void putAll( Map<? extends K, ? extends V> var1)
: 批量存入缓存。void invalidate(K var1)
:删除某个 key 对应的数据。void invalidateAll(Iterable<?> var1)
:批量删除数据。void invalidateAll()
:清空缓存。long estimatedSize()
:返回缓存中数据的个数。CacheStats stats()
:返回缓存当前的状态指标集。ConcurrentMap<K, V> asMap()
:将缓存中所有的数据构成一个 map。void cleanUp()
:会对缓存进行整体的清理,比如有一些数据过期了,但是并不会立马被清除,所以执行一次 cleanUp 方法,会对缓存进行一次检查,清除那些应该清除的数据。V get( K var1, Function<? super K, ? extends V> var2)
:第一个参数是想要获取的 key,第二个参数是函数,例子如下: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。
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