1.背景

缓存的主要作用是暂时在内存中保存业务系统的数据处理结果,并且等待下次访问使用。在日长开发有很多场合,有一些数据量不是很大,不会经常改动,并且访问非常频繁。但是由于受限于硬盘IO的性能或者远程网络等原因获取可能非常的费时。会导致我们的程序非常缓慢,这在某些业务上是不能忍的!而缓存正是解决这类问题的神器!

缓存在很多系统和架构中都用广泛的应用,例如:

  • CPU缓存
  • 操作系统缓存
  • HTTP缓存
  • 数据库缓存
  • 静态文件缓存
  • 本地缓存
  • 分布式缓存

可以说在计算机和网络领域,缓存是无处不在的。可以这么说,只要有硬件性能不对等,涉及到网络传输的地方都会有缓存的身影。

缓存总体可分为两种 集中式缓存 和 分布式缓存

“集中式缓存"与"分布式缓存"的区别其实就在于“集中”与"非集中"的概念,其对象可能是服务器、内存条、硬盘等。

2.Guava Cache

Google的guava是个很好的项目,提供了诸如集合、缓存、并发、String工具类等等,实乃Java开发利器。这里说一下LoadingCache使用的使用。

2.1简单使用

使用Cache时,我们优先读取缓存,当缓存不存在时,则从实际的数据存储获取,如DB、磁盘、网络等,即get-if-absent-compute。guava提供了CacheLoader机制,允许我们通过设置Loader来自动完成这一过程。如:

Cache<String, User> cache = CacheBuilder.newBuilder().expireAfterAccess(5, TimeUnit.MINUTES);
user = cache.get(name, () -> {
    User value = query(key);//from databse, disk, etc.
    return value;
});

或者使用LoadingCache:

LoadingCache<String, User> cache = CacheBuilder.newBuilder().expireAfterAccess(5, TimeUnit.MINUTES).build(
     new CacheLoader<String, User>() {
        @Override
        public User load(String name) throws Exception {
        User value = query(key);//from databse, disk, etc.
        return value;
        }
    }
);

这可比自己写一个Map来缓存数据方便多了,而且还可以设置超时时间自动帮我们清理过期的数据。

不过需要注意一点的是,CacheLoader不允许返回的数据为NULL,否则会抛出异常:CacheLoader returned null for key。所以我们需要保证查找的数据必须存在,或者抛出异常外部处理。在某些情况下,我们的数据可能确实不在,比如用户管理模块,我们在新增数据前,要查询原来是否已经存在该用户,那么这时候抛出异常也不合适,此时可以使用Optional来优化CacheLoader:

 LoadingCache<String, Optional<User>> cache = CacheBuilder.newBuilder().expireAfterAccess(5, TimeUnit.MINUTES).build(
     new CacheLoader<String, Optional<User>>() {
        @Override
        public Optional<User> load(String name) throws Exception {
        User value = query(key);//from databse, disk, etc.
        return Optional.ofNullable(value);
        }
    }
);

这样我们保证了CacheLoader返回值不为NULL,而业务数据是否存在,只需要判断Optional.ifPresent()就行了,同时Optional的其他函数在业务逻辑中也是非常有用的。

2.2 和Map比较

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。

Guava Cache是在内存中缓存数据,相比较于数据库或redis存储,访问内存中的数据会更加高效。Guava官网介绍,下面的这几种情况可以考虑使用Guava Cache:

  1. 愿意消耗一些内存空间来提升速度。
  2. 预料到某些键会被多次查询。
  3. 缓存中存放的数据总量不会超出内存容量。

所以,可以将程序频繁用到的少量数据存储到Guava Cache中,以改善程序性能。

2.3 Guava Cache的refresh和expire刷新机制

看一下三种基于时间的清理或刷新缓存数据的方式:

  expireAfterAccess: 当缓存项在指定的时间段内没有被读或写就会被回收。

  expireAfterWrite:当缓存项在指定的时间段内没有更新就会被回收。

  refreshAfterWrite:当缓存项上一次更新操作之后的多久会被刷新。

这三种之间的对比可以参考:Guava Cache的刷新机制


njitzyd
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