电子说
缓存(Cache)在代码世界中无处不在。从底层的CPU多级缓存,到客户端的页面缓存,处处都存在着缓存的身影。缓存从本质上来说,是一种空间换时间的手段,通过对数据进行一定的空间安排,使得下次进行数据访问时起到加速的效果。
就Java而言,其常用的缓存解决方案有很多,例如数据库缓存框架EhCache,分布式缓存Memcached等,这些缓存方案实际上都是为了提升吞吐效率,避免持久层压力过大。
对于常见缓存类型而言,可以分为本地缓存以及分布式缓存两种,Caffeine就是一种优秀的本地缓存,而Redis可以用来做分布式缓存
Caffeine官方:
- https://github.com/ben-manes/caffeine
Caffeine是基于Java 1.8的高性能本地缓存库,由Guava改进而来,而且在Spring5开始的默认缓存实现就将Caffeine代替原来的Google Guava,官方说明指出,其缓存命中率已经接近最优值。实际上Caffeine这样的本地缓存和ConcurrentMap很像,即支持并发,并且支持O(1)时间复杂度的数据存取。二者的主要区别在于:
因此,一种更好的理解方式是:Cache是一种带有存储和移除策略的Map。
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使用Caffeine,需要在工程中引入如下依赖
com.github.ben-manes.caffeine
caffeine
3.0.5
最普通的一种缓存,无需指定加载方式,需要手动调用put()
进行加载。需要注意的是put()
方法对于已存在的key将进行覆盖,这点和Map的表现是一致的。在获取缓存值时,如果想要在缓存值不存在时,原子地将值写入缓存,则可以调用get(key, k -> value)
方法,该方法将避免写入竞争。调用invalidate()
方法,将手动移除缓存。
在多线程情况下,当使用get(key, k -> value)
时,如果有另一个线程同时调用本方法进行竞争,则后一线程会被阻塞,直到前一线程更新缓存完成;而若另一线程调用getIfPresent()
方法,则会立即返回null,不会被阻塞。
Cache
LoadingCache是一种自动加载的缓存。其和普通缓存不同的地方在于,当缓存不存在/缓存已过期时,若调用get()
方法,则会自动调用CacheLoader.load()
方法加载最新值。调用getAll()
方法将遍历所有的key调用get(),除非实现了CacheLoader.loadAll()
方法。使用LoadingCache时,需要指定CacheLoader,并实现其中的load()
方法供缓存缺失时自动加载。
在多线程情况下,当两个线程同时调用get()
,则后一线程将被阻塞,直至前一线程更新缓存完成。
LoadingCache loadingCache = Caffeine.newBuilder()
//创建缓存或者最近一次更新缓存后经过指定时间间隔,刷新缓存;refreshAfterWrite仅支持LoadingCache
.refreshAfterWrite(10, TimeUnit.SECONDS)
.expireAfterWrite(10, TimeUnit.SECONDS)
.expireAfterAccess(10, TimeUnit.SECONDS)
.maximumSize(10)
//根据key查询数据库里面的值,这里是个lamba表达式
.build(key -> new Date().toString());
AsyncCache是Cache的一个变体,其响应结果均为CompletableFuture
,通过这种方式,AsyncCache对异步编程模式进行了适配。默认情况下,缓存计算使用ForkJoinPool.commonPool()
作为线程池,如果想要指定线程池,则可以覆盖并实现Caffeine.executor(Executor)
方法。synchronous()
提供了阻塞直到异步缓存生成完毕的能力,它将以Cache进行返回。
在多线程情况下,当两个线程同时调用get(key, k -> value)
,则会返回同一个CompletableFuture
对象。由于返回结果本身不进行阻塞,可以根据业务设计自行选择阻塞等待或者非阻塞。
AsyncLoadingCache asyncLoadingCache = Caffeine.newBuilder()
//创建缓存或者最近一次更新缓存后经过指定时间间隔刷新缓存;仅支持LoadingCache
.refreshAfterWrite(1, TimeUnit.SECONDS)
.expireAfterWrite(1, TimeUnit.SECONDS)
.expireAfterAccess(1, TimeUnit.SECONDS)
.maximumSize(10)
//根据key查询数据库里面的值
.buildAsync(key -> {
Thread.sleep(1000);
return new Date().toString();
});
//异步缓存返回的是CompletableFuture
CompletableFuture future = asyncLoadingCache.get("1");
future.thenAccept(System.out::println);
驱逐策略在创建缓存的时候进行指定。常用的有基于容量的驱逐和基于时间的驱逐。
基于容量的驱逐需要指定缓存容量的最大值,当缓存容量达到最大时,Caffeine将使用LRU策略对缓存进行淘汰;基于时间的驱逐策略如字面意思,可以设置在最后访问/写入一个缓存经过指定时间后,自动进行淘汰。
驱逐策略可以组合使用,任意驱逐策略生效后,该缓存条目即被驱逐。
Caffeine有4种缓存淘汰设置
@Slf4j
public class CacheTest {
/**
* 缓存大小淘汰
*/
@Test
public void maximumSizeTest() throws InterruptedException {
Cache cache = Caffeine.newBuilder()
//超过10个后会使用W-TinyLFU算法进行淘汰
.maximumSize(10)
.evictionListener((key, val, removalCause) -> {
log.info("淘汰缓存:key:{} val:{}", key, val);
})
.build();
for (int i = 1; i < 20; i++) {
cache.put(i, i);
}
Thread.sleep(500);//缓存淘汰是异步的
// 打印还没被淘汰的缓存
System.out.println(cache.asMap());
}
/**
* 权重淘汰
*/
@Test
public void maximumWeightTest() throws InterruptedException {
Cache cache = Caffeine.newBuilder()
//限制总权重,若所有缓存的权重加起来>总权重就会淘汰权重小的缓存
.maximumWeight(100)
.weigher((Weigher) (key, value) -> key)
.evictionListener((key, val, removalCause) -> {
log.info("淘汰缓存:key:{} val:{}", key, val);
})
.build();
//总权重其实是=所有缓存的权重加起来
int maximumWeight = 0;
for (int i = 1; i < 20; i++) {
cache.put(i, i);
maximumWeight += i;
}
System.out.println("总权重=" + maximumWeight);
Thread.sleep(500);//缓存淘汰是异步的
// 打印还没被淘汰的缓存
System.out.println(cache.asMap());
}
/**
* 访问后到期(每次访问都会重置时间,也就是说如果一直被访问就不会被淘汰)
*/
@Test
public void expireAfterAccessTest() throws InterruptedException {
Cache cache = Caffeine.newBuilder()
.expireAfterAccess(1, TimeUnit.SECONDS)
//可以指定调度程序来及时删除过期缓存项,而不是等待Caffeine触发定期维护
//若不设置scheduler,则缓存会在下一次调用get的时候才会被动删除
.scheduler(Scheduler.systemScheduler())
.evictionListener((key, val, removalCause) -> {
log.info("淘汰缓存:key:{} val:{}", key, val);
})
.build();
cache.put(1, 2);
System.out.println(cache.getIfPresent(1));
Thread.sleep(3000);
System.out.println(cache.getIfPresent(1));//null
}
/**
* 写入后到期
*/
@Test
public void expireAfterWriteTest() throws InterruptedException {
Cache cache = Caffeine.newBuilder()
.expireAfterWrite(1, TimeUnit.SECONDS)
//可以指定调度程序来及时删除过期缓存项,而不是等待Caffeine触发定期维护
//若不设置scheduler,则缓存会在下一次调用get的时候才会被动删除
.scheduler(Scheduler.systemScheduler())
.evictionListener((key, val, removalCause) -> {
log.info("淘汰缓存:key:{} val:{}", key, val);
})
.build();
cache.put(1, 2);
Thread.sleep(3000);
System.out.println(cache.getIfPresent(1));//null
}
}
refreshAfterWrite()
表示x秒后自动刷新缓存的策略可以配合淘汰策略使用,注意的是刷新机制只支持LoadingCache和AsyncLoadingCache
private static int NUM = 0;
@Test
public void refreshAfterWriteTest() throws InterruptedException {
LoadingCache cache = Caffeine.newBuilder()
.refreshAfterWrite(1, TimeUnit.SECONDS)
//模拟获取数据,每次获取就自增1
.build(integer -> ++NUM);
//获取ID=1的值,由于缓存里还没有,所以会自动放入缓存
System.out.println(cache.get(1));// 1
// 延迟2秒后,理论上自动刷新缓存后取到的值是2
// 但其实不是,值还是1,因为refreshAfterWrite并不是设置了n秒后重新获取就会自动刷新
// 而是x秒后&&第二次调用getIfPresent的时候才会被动刷新
Thread.sleep(2000);
System.out.println(cache.getIfPresent(1));// 1
//此时才会刷新缓存,而第一次拿到的还是旧值
System.out.println(cache.getIfPresent(1));// 2
}
LoadingCache cache = Caffeine.newBuilder()
//创建缓存或者最近一次更新缓存后经过指定时间间隔,刷新缓存;refreshAfterWrite仅支持LoadingCache
.refreshAfterWrite(1, TimeUnit.SECONDS)
.expireAfterWrite(1, TimeUnit.SECONDS)
.expireAfterAccess(1, TimeUnit.SECONDS)
.maximumSize(10)
//开启记录缓存命中率等信息
.recordStats()
//根据key查询数据库里面的值
.build(key -> {
Thread.sleep(1000);
return new Date().toString();
});
cache.put("1", "shawn");
cache.get("1");
/*
* hitCount :命中的次数
* missCount:未命中次数
* requestCount:请求次数
* hitRate:命中率
* missRate:丢失率
* loadSuccessCount:成功加载新值的次数
* loadExceptionCount:失败加载新值的次数
* totalLoadCount:总条数
* loadExceptionRate:失败加载新值的比率
* totalLoadTime:全部加载时间
* evictionCount:丢失的条数
*/
System.out.println(cache.stats());
上述一些策略在创建时都可以进行自由组合,一般情况下有两种方法
maxSize
、refreshAfterWrite
,不设置 expireAfterWrite/expireAfterAccess
,设置expireAfterWrite
当缓存过期时会同步加锁获取缓存,所以设置expireAfterWrite
时性能较好,但是某些时候会取旧数据,适合允许取到旧数据的场景maxSize
、expireAfterWrite/expireAfterAccess
,不设置 refreshAfterWrite 数据一致性好,不会获取到旧数据,但是性能没那么好(对比起来),适合获取数据时不耗时的场景基于 Spring Cloud Alibaba + Gateway + Nacos + RocketMQ + Vue & Element 实现的后台管理系统 + 用户小程序,支持 RBAC 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城等功能
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如果要使用@Cacheable
注解,需要引入相关依赖,并在任一配置类文件上添加@EnableCaching
注解
org.springframework.boot
spring-boot-starter-cache
@Caching(cacheable = @Cacheable("CacheConstants.GET_USER"),
evict = {@CacheEvict("CacheConstants.GET_DYNAMIC",allEntries = true)}
public User find(Integer id) {
return null;
}
sync开启或关闭,在Cache和LoadingCache中的表现是不一致的:
org.springframework.boot
spring-boot-starter-cache
com.github.ben-manes.caffeine
caffeine
创建缓存常量类,把公共的常量提取一层,复用,这里也可以通过配置文件加载这些数据,例如@ConfigurationProperties
和@Value
public class CacheConstants {
/**
* 默认过期时间(配置类中我使用的时间单位是秒,所以这里如 3*60 为3分钟)
*/
public static final int DEFAULT_EXPIRES = 3 * 60;
public static final int EXPIRES_5_MIN = 5 * 60;
public static final int EXPIRES_10_MIN = 10 * 60;
public static final String GET_USER = "GET:USER";
public static final String GET_DYNAMIC = "GET:DYNAMIC";
}
@Configuration
@EnableCaching
public class CacheConfig {
/**
* Caffeine配置说明:
* initialCapacity=[integer]: 初始的缓存空间大小
* maximumSize=[long]: 缓存的最大条数
* maximumWeight=[long]: 缓存的最大权重
* expireAfterAccess=[duration]: 最后一次写入或访问后经过固定时间过期
* expireAfterWrite=[duration]: 最后一次写入后经过固定时间过期
* refreshAfterWrite=[duration]: 创建缓存或者最近一次更新缓存后经过固定的时间间隔,刷新缓存
* weakKeys: 打开key的弱引用
* weakValues:打开value的弱引用
* softValues:打开value的软引用
* recordStats:开发统计功能
* 注意:
* expireAfterWrite和expireAfterAccess同事存在时,以expireAfterWrite为准。
* maximumSize和maximumWeight不可以同时使用
* weakValues和softValues不可以同时使用
*/
@Bean
public CacheManager cacheManager() {
SimpleCacheManager cacheManager = new SimpleCacheManager();
List list = new ArrayList<>();
//循环添加枚举类中自定义的缓存,可以自定义
for (CacheEnum cacheEnum : CacheEnum.values()) {
list.add(new CaffeineCache(cacheEnum.getName(),
Caffeine.newBuilder()
.initialCapacity(50)
.maximumSize(1000)
.expireAfterAccess(cacheEnum.getExpires(), TimeUnit.SECONDS)
.build()));
}
cacheManager.setCaches(list);
return cacheManager;
}
}
这里要注意的是Cache和@Transactional一样也使用了代理,类内调用将失效
/**
* value:缓存key的前缀。
* key:缓存key的后缀。
* sync:设置如果缓存过期是不是只放一个请求去请求数据库,其他请求阻塞,默认是false(根据个人需求)。
* unless:不缓存空值,这里不使用,会报错
* 查询用户信息类
* 如果需要加自定义字符串,需要用单引号
* 如果查询为null,也会被缓存
*/
@Cacheable(value = CacheConstants.GET_USER,key = "'user'+#userId",sync = true)
@CacheEvict
public UserEntity getUserByUserId(Integer userId){
UserEntity userEntity = userMapper.findById(userId);
System.out.println("查询了数据库");
return userEntity;
}
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