Caffeine保姆级教程:SpringBoot整合Caffeine介绍

描述

一、Caffeine介绍

1、缓存介绍

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

2、Caffeine介绍

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:

ConcurrentMap将存储所有存入的数据,直到你显式将其移除;

Caffeine将通过给定的配置,自动移除“不常用”的数据,以保持内存的合理占用。

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。

cpu

二、Caffeine基础

使用Caffeine,需要在工程中引入如下依赖

    com.github.ben-manes.caffeine
    caffeine
     
    3.0.5

1、缓存加载策略

1.1 Cache手动创建

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 cache = Caffeine.newBuilder()

          //初始数量
          .initialCapacity(10)
          //最大条数
          .maximumSize(10)
          //expireAfterWrite和expireAfterAccess同时存在时,以expireAfterWrite为准
          //最后一次写操作后经过指定时间过期
          .expireAfterWrite(1, TimeUnit.SECONDS)
          //最后一次读或写操作后经过指定时间过期
          .expireAfterAccess(1, TimeUnit.SECONDS)
          //监听缓存被移除
          .removalListener((key, val, removalCause) -> { })
          //记录命中
          .recordStats()
          .build();

  cache.put("1","张三");
  //张三
  System.out.println(cache.getIfPresent("1"));
  //存储的是默认值
  System.out.println(cache.get("2",o -> "默认值"));

1.2 Loading Cache自动创建

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());

1.3 Async Cache异步获取

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);

2、驱逐策略

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。

LRU 最近最少使用,淘汰最长时间没有被使用的页面。

LFU 最不经常使用,淘汰一段时间内使用次数最少的页面

FIFO 先进先出

Caffeine有4种缓存淘汰设置

大小 (LFU算法进行淘汰)

权重 (大小与权重 只能二选一)

时间

引用 (不常用,本文不介绍)

@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
    }
}

3、刷新机制

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
}

4、统计

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());

5、总结

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

设置 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

设置 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

三、SpringBoot整合Caffeine

1、@Cacheable相关注解

1.1 相关依赖

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

1.2 常用注解

@Cacheable :表示该方法支持缓存。当调用被注解的方法时,如果对应的键已经存在缓存,则不再执行方法体,而从缓存中直接返回。当方法返回null时,将不进行缓存操作。

@CachePut :表示执行该方法后,其值将作为最新结果更新到缓存中,每次都会执行该方法。

@CacheEvict :表示执行该方法后,将触发缓存清除操作。

@Caching :用于组合前三个注解,例如:

@Caching(cacheable = @Cacheable("CacheConstants.GET_USER"),
         evict = {@CacheEvict("CacheConstants.GET_DYNAMIC",allEntries = true)}
public User find(Integer id) {
    return null;
}

1.3 常用注解属性

cacheNames/value :缓存组件的名字,即cacheManager中缓存的名称。

key :缓存数据时使用的key。默认使用方法参数值,也可以使用SpEL表达式进行编写。

keyGenerator :和key二选一使用。

cacheManager :指定使用的缓存管理器。

condition :在方法执行开始前检查,在符合condition的情况下,进行缓存

unless :在方法执行完成后检查,在符合unless的情况下,不进行缓存

sync :是否使用同步模式。若使用同步模式,在多个线程同时对一个key进行load时,其他线程将被阻塞。

1.4 缓存同步模式

sync开启或关闭,在Cache和LoadingCache中的表现是不一致的:

Cache中,sync表示是否需要所有线程同步等待

LoadingCache中,sync表示在读取不存在/已驱逐的key时,是否执行被注解方法

2、实战

2.1 引入依赖


    org.springframework.boot
    spring-boot-starter-cache



    com.github.ben-manes.caffeine
    caffeine

2.2 缓存常量CacheConstants

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";

}

2.3 缓存配置类CacheConfig

@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;
    }
}

2.4 调用缓存

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;
        }

 

审核编辑:黄飞

 

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