guava cache 简单入门

2018-08-24  本文已影响711人  snoweek

最简单的例子

public class GuavaCacheTest {
    public static void main(String[] args) {
        Cache<Integer, String> cache = CacheBuilder.newBuilder().build();
        cache.put(1, "a");
        System.out.println(cache.getIfPresent(1));
        System.out.println(cache.getIfPresent(2));
    }
}

执行结果

若已缓存过，返回缓存的值，否则获取不到值。

如果没有缓存，我也想要一个缓存值

有两种方法可以实现"如果有缓存则返回；否则运算、缓存、然后返回"。

CacheLoader

Callable：所有类型的Guava Cache，不管有没有自动加载功能，都支持get(K, Callable<V>方法。

public class GuavaCacheTest {
    public static void main(String[] args) {
        LoadingCache<Integer, String> cache = CacheBuilder.newBuilder().build(
                new CacheLoader<Integer, String>() {
                    @Override
                    public String load(Integer key) throws Exception {
                        return "key-" + key;
                    }
                }
        );
        cache.put(1, "a");
        System.out.println(cache.getIfPresent(1));
        try {
            System.out.println(cache.get(2));
        } catch (ExecutionException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}


public class GuavaCacheTest {
    public static void main(String[] args) {
        Cache<Integer, String> cache = CacheBuilder.newBuilder().build();
        cache.put(1, "a");
        System.out.println(cache.getIfPresent(1));
        try {
            String value = cache.get(2, new Callable<String>() {
                @Override
                public String call() throws Exception {
                    return "hello,world";
                }
            });
            System.out.println(value);
        } catch (ExecutionException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

内存一直被占用？可怕：缓存回收

上面的简单例子中，内存一直会被占用，这是不合理的，我们需要按照一定的规则将缓存清除，释放内存，防止发生OOM。

guava提供了三种缓存回收的策略：基于容量回收、定时回收和基于引用回收。

基于容量的回收:

规定缓存项的数目不超过固定值，只需使用CacheBuilder.maximumSize(long)。缓存将尝试回收最近没有使用或总体上很少使用的缓存项。——警告：在缓存项的数目达到限定值之前，即缓存项的数目逼近限定值时缓存就可能进行回收操作。这个size指的是cache中的条目数，不是内存大小或是其他.

public class GuavaCacheTest {
    public static void main(String[] args) {
        Cache<Integer, String> cache = CacheBuilder.newBuilder().maximumSize(2).build();
        cache.put(1, "a");
        cache.put(2, "b");
        cache.put(3, "c");
        System.out.println(cache.asMap());
        System.out.println(cache.getIfPresent(2));
        cache.put(4, "d");
        System.out.println(cache.asMap());
    }
}

基于容量的缓存回收还可以指定缓存项的权重，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。

缓存回收也是在重量逼近限定值时就进行了，还要知道重量是在缓存创建时计算的，因此要考虑重量计算的复杂度。

public class GuavaCacheTest {
    public static void main(String[] args) {
        Cache<Integer, Integer> cache = CacheBuilder.newBuilder().maximumWeight(100)
                .weigher(new Weigher<Integer, Integer>() {
                    @Override
                    public int weigh(Integer key, Integer value) {
                        if (value % 2 == 0) {
                            return 20;
                        } else {
                            return 5;
                        }
                    }
                }).build();
//         放偶数
        for (int i = 0; i <= 20; i += 2) {
            cache.put(i, i);
        }
        System.out.println(cache.asMap());
        cache.invalidateAll();
        for (int i = 1; i < 10; i += 1) {
            cache.put(i, i);
        }
        System.out.println(cache.asMap());
    }
}

CacheBuilder.maximumSize(long)，CacheBuilder.maximumWeight(long)是互斥的，只能二选一。

CacheBuilder.maximumSize(long)中如果每个条目占用内存空间都是相同的，就等价于限制了缓存空间的总大小；如果每个缓存条目大小不定，那么就没有办法限制总的内存大小。

CacheBuilder.maximumWeight(long)可以用来控制内存。比如我们将总权重设置为1G(代表内存空间大小)，而每个缓存条目的权重都是缓存值实际占用的内存空间大小

基于时间的回收

guava 提供两种定时回收的方法

expireAfterAccess(long, TimeUnit):缓存项在给定时间内没有被读/写访问，则回收。请注意这种缓存的回收顺序和基于大小回收一样。

expireAfterWrite(long, TimeUnit):缓存项在给定时间内没有被写访问（创建或覆盖），则回收。如果认为缓存数据总是在固定时候后变得陈旧不可用，这种回收方式是可取的。

public class GuavaCacheTest {
    public static void main(String[] args) {
        Cache<Integer, Integer> cache = CacheBuilder.newBuilder().expireAfterWrite(3, TimeUnit.SECONDS).build();
        cache.put(1,1);
        System.out.println(cache.asMap());
        try {
            Thread.sleep(3000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        System.out.println(cache.asMap());
    }
}

public class GuavaCacheTest {
    public static void main(String[] args) {
        Cache<Integer, Integer> cache = CacheBuilder.newBuilder().expireAfterAccess(3, TimeUnit.SECONDS).build();
        cache.put(1,1);
        try {
            Thread.sleep(2000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        cache.getIfPresent(1);
        System.out.println(cache.asMap());
        try {
            Thread.sleep(2000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        System.out.println(cache.asMap());
    }
}

基于时间的缓存回收可以和基于容量的缓存回收一起使用，这样可以避免：当缓存创建速度，远远大于过期速度的时候出现OOM的问题。

Cache<Integer, Integer> cache = CacheBuilder.newBuilder().maximumSize(100).expireAfterAccess(3, TimeUnit.SECONDS).build();

基于引用的回收

手动清除缓存

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：

个别清除：Cache.invalidate(key)

批量清除：Cache.invalidateAll(keys)

清除所有缓存项：Cache.invalidateAll()

public class GuavaCacheTest {
    public static void main(String[] args) {
        Cache<Integer, Integer> cache = CacheBuilder.newBuilder().maximumSize(100).expireAfterAccess(3, TimeUnit.SECONDS).build();
        cache.put(1, 1);
        cache.put(2, 2);
        cache.invalidateAll(Lists.newArrayList(1));
        System.out.println(cache.asMap());
        cache.put(3, 3);
        System.out.println(cache.asMap());
        cache.invalidateAll();
        System.out.println(cache.asMap());
    }
}

监听器

public class GuavaCacheTest {
    public static void main(String[] args) {
        LoadingCache<Integer, Integer> cache = CacheBuilder.newBuilder().expireAfterWrite(3, TimeUnit.SECONDS).removalListener(new RemovalListener<Object, Object>() {
            @Override
            public void onRemoval(RemovalNotification<Object, Object> notification) {
                System.out.println("remove key[" + notification.getKey() + "],value[" + notification.getValue() + "],remove reason[" + notification.getCause() + "]");
            }
        }).recordStats().build(
                new CacheLoader<Integer, Integer>() {
                    @Override
                    public Integer load(Integer key) throws Exception {
                        return 2;
                    }
                }
        );
        cache.put(1, 1);
        cache.put(2, 2);
        System.out.println(cache.asMap());
        cache.invalidateAll();
        System.out.println(cache.asMap());
        cache.put(3, 3);
        try {
            System.out.println(cache.getUnchecked(3));
            Thread.sleep(4000);
            System.out.println(cache.getUnchecked(3));
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

刷新

public class GuavaCacheTest {
    public static void main(String[] args) {
        LoadingCache<Integer, Integer> cache = CacheBuilder.newBuilder().expireAfterWrite(3, TimeUnit.SECONDS).removalListener(new RemovalListener<Object, Object>() {
            @Override
            public void onRemoval(RemovalNotification<Object, Object> notification) {
                System.out.println("remove key[" + notification.getKey() + "],value[" + notification.getValue() + "],remove reason[" + notification.getCause() + "]");
            }
        }).recordStats().build(
                new CacheLoader<Integer, Integer>() {
                    @Override
                    public Integer load(Integer key) throws Exception {
                        return 2;
                    }
                }
        );
        cache.put(1, 1);
        cache.put(2, 2);
        System.out.println(cache.asMap());
        cache.refresh(1);
        System.out.println(cache.asMap());
    }
}

统计

CacheBuilder.recordStats()用来开启Guava Cache的统计功能。统计打开后，Cache.stats()方法会返回对象以提供如下统计信息：
hitRate()：缓存命中率；
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
统计信息对于调整缓存设置是至关重要的，在性能要求高的应用中我们建议密切关注这些数据。

其他

asMap()方法获得缓存数据的ConcurrentMap<K, V>快照

cleanUp()清空缓存

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