Java开发利器之Guava Cache

缓存技术被认为是减轻服务器负载、降低网络拥塞、增强Web可扩展性的有效途径之一，其基本思想是利用客户访问的时间局部性（Temproral Locality）原理， 将客户访问过的内容在Cache中存放一个副本，当该内容下次被访问时，不必连接到驻留网站，而是由Cache中保留的副本提供。,在企业Web应用中，通过缓存技术能够提高请求的响应速度；减少系统IO开销；降低系统数据读写压力...,首先我们要知道，在我们开发过程中，为什么要使用缓存，缓存能够为我们带来哪些好处！,优点,缺点,总的来说，缓存主要是针对高频访问但低频更新的数据，从而加快服务器响应与原资源访问压力。,Guava Cache是一个相对比较简单并且容易理解的本地缓存框架，今天主要以此为开端来认识并学习如何使用缓存。,本地缓存我们可以简单的理解为Map，将数据保存到Map（内存）中，下次使用该数据时，通过key直接从Map中取即可。但是使用Map会有一些几个问题需要考虑：,当然以上问题我们通过我们对Map包装下即可实现，当然Guava Cache也就是基于这种思想，底层原理则是基于Map实现，我们看下其有哪些特色：,通过设置Key的过期时间，包括访问过期和创建过期；设置缓存容量大小，采用LRU的方式，选择最近最久的缓存进行删除。,Cache主要基于CurrentHashMap实现线程安全；通过对key的计算，基于分段锁，提高缓存读写效率，降低锁的粒度，提升并发能力。,在缓存中查询某个key，如果不存在，则查源数据，并回填缓存。在高并发下会出现，多次查询元数据并重复回填缓存，可能会造成系统故障，最明显的DB服务器宕机，性能下降等。GuavaCache通过在CacheLoader调用load方法时，对同一个key同一时刻只会有一个请求去读源数据并回填缓存，后面的请求则直接继续从缓存读取，有效阻断并发请求对资源服务的影响。,一般我们在业务中操作缓存，都会操作缓存和数据源两部分GuavaCache的get可以集成数据源，在从缓存中读取不到时可以从数据源中读取数据并回填缓存。,监控缓存加载次数、命中率、失误率以及数据加载时长等。,ManualCache此时Cache相当于一个Map，对数据进行CRUD操作时，需要同步操作缓存Map; 高并发情况时，可以使用get(k,loader)读缓存，通过Cache锁机制，防止对系统资源（DB）的并发访问 通过put方法实现缓存的存入与更新；,此时构建的是一个实现了Cache接口的LoadingCache，相比ManualCache，提供了缓存回填机制，即当缓存不存在时，会基于CacheLoader查询数据并将结果回填到缓存， 在高并发时，可以有效地基于缓存锁减少对系统资源的调用。此时仅需要关注缓存的使用，缓存的更新与存入都是基于CacheLoader实现；,get(k),根据key查询，没有则触发load；如果load为空则抛出异常。,getUnchecked(k),缓存不存在或返回为null会抛出检查异常。,get(k,loader),根据key查询，没有则调用loader方法，且对结果缓存；如果loader返回null则抛出异常，此时不会调用默认的load方法。,getIfPresent(k),有缓存则返回，否则返回null，不会触发load。,put(k,v),如果缓存已经存在，则会先进行一次删除。,invalidate(k),根据key使缓存失效。,过期,通过配置的过期参数，比如expireAfterAccess、expireAfterWrite、refreshAfterWrite。,过载,当缓存数据量超过设置的最大值时，根据LRU算法进行删除。,引用,构建缓存时将键值设置为弱引用、软引用，基于GC机制来清理缓存。,hitRate(),缓存命中率；,hitMiss(),缓存失误率；,loadCount() 加载次数；,averageLoadPenalty(),加载新值的平均时间，单位为纳秒；,evictionCount() 缓存项被回收的总数，不包括显式清除。,下面以用户服务为例，我们看下如何在增删改查方法中使用缓存：,总结：第一种写法更像是前面说到的Map，在对数据进行CRUD操作时，需要用户手动对缓存进行同步的更新或删除操作，所以叫ManualCache（手动），当然Guava Cache对Map的加强依然有效，比如过期清除，缓存容量限制。第二种方式写法差不多，主要是引入了CacheLoader接口，在读数据时缓存数据不存在时，通过CacheLoader的load方法先写缓存后返回数据。,在refreshAfterWrite导致缓存失效时，并不会因为更新缓存而阻塞缓存数据的返回，只不过是返回老的数据。,有时候为了将值为null的数据统一缓存，这样就不会因为没有缓存数据而访问数据库造成压力。,Guava Cache的缓存数据删除是在更新或写入时才会触发，没有单独的调度服务完成这一工作。,类似的本地缓存还有，有兴趣的可以自己尝试，其实实现思想应该也差不多。