一、Caffeine介紹
1、緩存介紹
緩存(Cache)在代碼世界中無處不在。從底層的CPU多級緩存,到客戶端的頁面緩存,處處都存在著緩存的身影。緩存從本質(zhì)上來說,是一種空間換時間的手段,通過對數(shù)據(jù)進行一定的空間安排,使得下次進行數(shù)據(jù)訪問時起到加速的效果。
就Java而言,其常用的緩存解決方案有很多,例如數(shù)據(jù)庫緩存框架EhCache,分布式緩存Memcached等,這些緩存方案實際上都是為了提升吞吐效率,避免持久層壓力過大。
對于常見緩存類型而言,可以分為本地緩存以及分布式緩存兩種,Caffeine就是一種優(yōu)秀的本地緩存,而Redis可以用來做分布式緩存
2、Caffeine介紹
Caffeine官方:
- https://github.com/ben-manes/caffeine
Caffeine是基于Java 1.8的高性能本地緩存庫,由Guava改進而來,而且在Spring5開始的默認(rèn)緩存實現(xiàn)就將Caffeine代替原來的Google Guava,官方說明指出,其緩存命中率已經(jīng)接近最優(yōu)值。實際上Caffeine這樣的本地緩存和ConcurrentMap很像,即支持并發(fā),并且支持O(1)時間復(fù)雜度的數(shù)據(jù)存取。二者的主要區(qū)別在于:
- ConcurrentMap將存儲所有存入的數(shù)據(jù),直到你顯式將其移除;
- Caffeine將通過給定的配置,自動移除“不常用”的數(shù)據(jù),以保持內(nèi)存的合理占用。
因此,一種更好的理解方式是:Cache是一種帶有存儲和移除策略的Map。
基于 Spring Boot + MyBatis Plus + Vue & Element 實現(xiàn)的后臺管理系統(tǒng) + 用戶小程序,支持 RBAC 動態(tài)權(quán)限、多租戶、數(shù)據(jù)權(quán)限、工作流、三方登錄、支付、短信、商城等功能
- 項目地址:https://github.com/YunaiV/ruoyi-vue-pro
- 視頻教程:https://doc.iocoder.cn/video/
二、Caffeine基礎(chǔ)
使用Caffeine,需要在工程中引入如下依賴
com.github.ben-manes.caffeine
caffeine
3.0.5
1、緩存加載策略
1.1 Cache手動創(chuàng)建
最普通的一種緩存,無需指定加載方式,需要手動調(diào)用put()
進行加載。需要注意的是put()
方法對于已存在的key將進行覆蓋,這點和Map的表現(xiàn)是一致的。在獲取緩存值時,如果想要在緩存值不存在時,原子地將值寫入緩存,則可以調(diào)用get(key, k -> value)
方法,該方法將避免寫入競爭。調(diào)用invalidate()
方法,將手動移除緩存。
在多線程情況下,當(dāng)使用get(key, k -> value)
時,如果有另一個線程同時調(diào)用本方法進行競爭,則后一線程會被阻塞,直到前一線程更新緩存完成;而若另一線程調(diào)用getIfPresent()
方法,則會立即返回null,不會被阻塞。
Cache
1.2 Loading Cache自動創(chuàng)建
LoadingCache是一種自動加載的緩存。其和普通緩存不同的地方在于,當(dāng)緩存不存在/緩存已過期時,若調(diào)用get()
方法,則會自動調(diào)用CacheLoader.load()
方法加載最新值。調(diào)用getAll()
方法將遍歷所有的key調(diào)用get(),除非實現(xiàn)了CacheLoader.loadAll()
方法。使用LoadingCache時,需要指定CacheLoader,并實現(xiàn)其中的load()
方法供緩存缺失時自動加載。
在多線程情況下,當(dāng)兩個線程同時調(diào)用get()
,則后一線程將被阻塞,直至前一線程更新緩存完成。
LoadingCacheloadingCache=Caffeine.newBuilder()
//創(chuàng)建緩存或者最近一次更新緩存后經(jīng)過指定時間間隔,刷新緩存;refreshAfterWrite僅支持LoadingCache
.refreshAfterWrite(10,TimeUnit.SECONDS)
.expireAfterWrite(10,TimeUnit.SECONDS)
.expireAfterAccess(10,TimeUnit.SECONDS)
.maximumSize(10)
//根據(jù)key查詢數(shù)據(jù)庫里面的值,這里是個lamba表達式
.build(key->newDate().toString());
1.3 Async Cache異步獲取
AsyncCache是Cache的一個變體,其響應(yīng)結(jié)果均為CompletableFuture
,通過這種方式,AsyncCache對異步編程模式進行了適配。默認(rèn)情況下,緩存計算使用ForkJoinPool.commonPool()
作為線程池,如果想要指定線程池,則可以覆蓋并實現(xiàn)Caffeine.executor(Executor)
方法。synchronous()
提供了阻塞直到異步緩存生成完畢的能力,它將以Cache進行返回。
在多線程情況下,當(dāng)兩個線程同時調(diào)用get(key, k -> value)
,則會返回同一個CompletableFuture
對象。由于返回結(jié)果本身不進行阻塞,可以根據(jù)業(yè)務(wù)設(shè)計自行選擇阻塞等待或者非阻塞。
AsyncLoadingCacheasyncLoadingCache=Caffeine.newBuilder()
//創(chuàng)建緩存或者最近一次更新緩存后經(jīng)過指定時間間隔刷新緩存;僅支持LoadingCache
.refreshAfterWrite(1,TimeUnit.SECONDS)
.expireAfterWrite(1,TimeUnit.SECONDS)
.expireAfterAccess(1,TimeUnit.SECONDS)
.maximumSize(10)
//根據(jù)key查詢數(shù)據(jù)庫里面的值
.buildAsync(key->{
Thread.sleep(1000);
returnnewDate().toString();
});
//異步緩存返回的是CompletableFuture
CompletableFuturefuture=asyncLoadingCache.get("1");
future.thenAccept(System.out::println);
2、驅(qū)逐策略
驅(qū)逐策略在創(chuàng)建緩存的時候進行指定。常用的有基于容量的驅(qū)逐和基于時間的驅(qū)逐。
基于容量的驅(qū)逐需要指定緩存容量的最大值,當(dāng)緩存容量達到最大時,Caffeine將使用LRU策略對緩存進行淘汰;基于時間的驅(qū)逐策略如字面意思,可以設(shè)置在最后訪問/寫入一個緩存經(jīng)過指定時間后,自動進行淘汰。
驅(qū)逐策略可以組合使用,任意驅(qū)逐策略生效后,該緩存條目即被驅(qū)逐。
- LRU 最近最少使用,淘汰最長時間沒有被使用的頁面。
- LFU 最不經(jīng)常使用,淘汰一段時間內(nèi)使用次數(shù)最少的頁面
- FIFO 先進先出
Caffeine有4種緩存淘汰設(shè)置
- 大小 (LFU算法進行淘汰)
- 權(quán)重 (大小與權(quán)重 只能二選一)
- 時間
- 引用 (不常用,本文不介紹)
@Slf4j
publicclassCacheTest{
/**
*緩存大小淘汰
*/
@Test
publicvoidmaximumSizeTest()throwsInterruptedException{
Cachecache=Caffeine.newBuilder()
//超過10個后會使用W-TinyLFU算法進行淘汰
.maximumSize(10)
.evictionListener((key,val,removalCause)->{
log.info("淘汰緩存:key:{}val:{}",key,val);
})
.build();
for(inti=1;i20;i++){
cache.put(i,i);
}
Thread.sleep(500);//緩存淘汰是異步的
//打印還沒被淘汰的緩存
System.out.println(cache.asMap());
}
/**
*權(quán)重淘汰
*/
@Test
publicvoidmaximumWeightTest()throwsInterruptedException{
Cachecache=Caffeine.newBuilder()
//限制總權(quán)重,若所有緩存的權(quán)重加起來>總權(quán)重就會淘汰權(quán)重小的緩存
.maximumWeight(100)
.weigher((Weigher)(key,value)->key)
.evictionListener((key,val,removalCause)->{
log.info("淘汰緩存:key:{}val:{}",key,val);
})
.build();
//總權(quán)重其實是=所有緩存的權(quán)重加起來
intmaximumWeight=0;
for(inti=1;i20;i++){
cache.put(i,i);
maximumWeight+=i;
}
System.out.println("總權(quán)重="+maximumWeight);
Thread.sleep(500);//緩存淘汰是異步的
//打印還沒被淘汰的緩存
System.out.println(cache.asMap());
}
/**
*訪問后到期(每次訪問都會重置時間,也就是說如果一直被訪問就不會被淘汰)
*/
@Test
publicvoidexpireAfterAccessTest()throwsInterruptedException{
Cachecache=Caffeine.newBuilder()
.expireAfterAccess(1,TimeUnit.SECONDS)
//可以指定調(diào)度程序來及時刪除過期緩存項,而不是等待Caffeine觸發(fā)定期維護
//若不設(shè)置scheduler,則緩存會在下一次調(diào)用get的時候才會被動刪除
.scheduler(Scheduler.systemScheduler())
.evictionListener((key,val,removalCause)->{
log.info("淘汰緩存: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
}
/**
*寫入后到期
*/
@Test
publicvoidexpireAfterWriteTest()throwsInterruptedException{
Cachecache=Caffeine.newBuilder()
.expireAfterWrite(1,TimeUnit.SECONDS)
//可以指定調(diào)度程序來及時刪除過期緩存項,而不是等待Caffeine觸發(fā)定期維護
//若不設(shè)置scheduler,則緩存會在下一次調(diào)用get的時候才會被動刪除
.scheduler(Scheduler.systemScheduler())
.evictionListener((key,val,removalCause)->{
log.info("淘汰緩存:key:{}val:{}",key,val);
})
.build();
cache.put(1,2);
Thread.sleep(3000);
System.out.println(cache.getIfPresent(1));//null
}
}
3、刷新機制
refreshAfterWrite()
表示x秒后自動刷新緩存的策略可以配合淘汰策略使用,注意的是刷新機制只支持LoadingCache和AsyncLoadingCache
privatestaticintNUM=0;
@Test
publicvoidrefreshAfterWriteTest()throwsInterruptedException{
LoadingCachecache=Caffeine.newBuilder()
.refreshAfterWrite(1,TimeUnit.SECONDS)
//模擬獲取數(shù)據(jù),每次獲取就自增1
.build(integer->++NUM);
//獲取ID=1的值,由于緩存里還沒有,所以會自動放入緩存
System.out.println(cache.get(1));//1
//延遲2秒后,理論上自動刷新緩存后取到的值是2
//但其實不是,值還是1,因為refreshAfterWrite并不是設(shè)置了n秒后重新獲取就會自動刷新
//而是x秒后&&第二次調(diào)用getIfPresent的時候才會被動刷新
Thread.sleep(2000);
System.out.println(cache.getIfPresent(1));//1
//此時才會刷新緩存,而第一次拿到的還是舊值
System.out.println(cache.getIfPresent(1));//2
}
4、統(tǒng)計
LoadingCachecache=Caffeine.newBuilder()
//創(chuàng)建緩存或者最近一次更新緩存后經(jīng)過指定時間間隔,刷新緩存;refreshAfterWrite僅支持LoadingCache
.refreshAfterWrite(1,TimeUnit.SECONDS)
.expireAfterWrite(1,TimeUnit.SECONDS)
.expireAfterAccess(1,TimeUnit.SECONDS)
.maximumSize(10)
//開啟記錄緩存命中率等信息
.recordStats()
//根據(jù)key查詢數(shù)據(jù)庫里面的值
.build(key->{
Thread.sleep(1000);
returnnewDate().toString();
});
cache.put("1","shawn");
cache.get("1");
/*
*hitCount:命中的次數(shù)
*missCount:未命中次數(shù)
*requestCount:請求次數(shù)
*hitRate:命中率
*missRate:丟失率
*loadSuccessCount:成功加載新值的次數(shù)
*loadExceptionCount:失敗加載新值的次數(shù)
*totalLoadCount:總條數(shù)
*loadExceptionRate:失敗加載新值的比率
*totalLoadTime:全部加載時間
*evictionCount:丟失的條數(shù)
*/
System.out.println(cache.stats());
5、總結(jié)
上述一些策略在創(chuàng)建時都可以進行自由組合,一般情況下有兩種方法
-
設(shè)置
maxSize
、refreshAfterWrite
,不設(shè)置expireAfterWrite/expireAfterAccess
,設(shè)置expireAfterWrite
當(dāng)緩存過期時會同步加鎖獲取緩存,所以設(shè)置expireAfterWrite
時性能較好,但是某些時候會取舊數(shù)據(jù),適合允許取到舊數(shù)據(jù)的場景 -
設(shè)置
maxSize
、expireAfterWrite/expireAfterAccess
,不設(shè)置 refreshAfterWrite 數(shù)據(jù)一致性好,不會獲取到舊數(shù)據(jù),但是性能沒那么好(對比起來),適合獲取數(shù)據(jù)時不耗時的場景
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三、SpringBoot整合Caffeine
1、@Cacheable相關(guān)注解
1.1 相關(guān)依賴
如果要使用@Cacheable
注解,需要引入相關(guān)依賴,并在任一配置類文件上添加@EnableCaching
注解
org.springframework.boot
spring-boot-starter-cache
1.2 常用注解
- @Cacheable :表示該方法支持緩存。當(dāng)調(diào)用被注解的方法時,如果對應(yīng)的鍵已經(jīng)存在緩存,則不再執(zhí)行方法體,而從緩存中直接返回。當(dāng)方法返回null時,將不進行緩存操作。
- @CachePut :表示執(zhí)行該方法后,其值將作為最新結(jié)果更新到緩存中,每次都會執(zhí)行該方法。
- @CacheEvict :表示執(zhí)行該方法后,將觸發(fā)緩存清除操作。
- @Caching :用于組合前三個注解,例如:
@Caching(cacheable=@Cacheable("CacheConstants.GET_USER"),
evict={@CacheEvict("CacheConstants.GET_DYNAMIC",allEntries=true)}
publicUserfind(Integerid){
returnnull;
}
1.3 常用注解屬性
- cacheNames/value :緩存組件的名字,即cacheManager中緩存的名稱。
- key :緩存數(shù)據(jù)時使用的key。默認(rèn)使用方法參數(shù)值,也可以使用SpEL表達式進行編寫。
- keyGenerator :和key二選一使用。
- cacheManager :指定使用的緩存管理器。
- condition :在方法執(zhí)行開始前檢查,在符合condition的情況下,進行緩存
- unless :在方法執(zhí)行完成后檢查,在符合unless的情況下,不進行緩存
- sync :是否使用同步模式。若使用同步模式,在多個線程同時對一個key進行l(wèi)oad時,其他線程將被阻塞。
1.4 緩存同步模式
sync開啟或關(guān)閉,在Cache和LoadingCache中的表現(xiàn)是不一致的:
- Cache中,sync表示是否需要所有線程同步等待
- LoadingCache中,sync表示在讀取不存在/已驅(qū)逐的key時,是否執(zhí)行被注解方法
2、實戰(zhàn)
2.1 引入依賴
org.springframework.boot
spring-boot-starter-cache
com.github.ben-manes.caffeine
caffeine
2.2 緩存常量CacheConstants
創(chuàng)建緩存常量類,把公共的常量提取一層,復(fù)用,這里也可以通過配置文件加載這些數(shù)據(jù),例如@ConfigurationProperties
和@Value
publicclassCacheConstants{
/**
*默認(rèn)過期時間(配置類中我使用的時間單位是秒,所以這里如3*60為3分鐘)
*/
publicstaticfinalintDEFAULT_EXPIRES=3*60;
publicstaticfinalintEXPIRES_5_MIN=5*60;
publicstaticfinalintEXPIRES_10_MIN=10*60;
publicstaticfinalStringGET_USER="GET:USER";
publicstaticfinalStringGET_DYNAMIC="GET:DYNAMIC";
}
2.3 緩存配置類CacheConfig
@Configuration
@EnableCaching
publicclassCacheConfig{
/**
*Caffeine配置說明:
*initialCapacity=[integer]:初始的緩存空間大小
*maximumSize=[long]:緩存的最大條數(shù)
*maximumWeight=[long]:緩存的最大權(quán)重
*expireAfterAccess=[duration]:最后一次寫入或訪問后經(jīng)過固定時間過期
*expireAfterWrite=[duration]:最后一次寫入后經(jīng)過固定時間過期
*refreshAfterWrite=[duration]:創(chuàng)建緩存或者最近一次更新緩存后經(jīng)過固定的時間間隔,刷新緩存
*weakKeys:打開key的弱引用
*weakValues:打開value的弱引用
*softValues:打開value的軟引用
*recordStats:開發(fā)統(tǒng)計功能
*注意:
*expireAfterWrite和expireAfterAccess同事存在時,以expireAfterWrite為準(zhǔn)。
*maximumSize和maximumWeight不可以同時使用
*weakValues和softValues不可以同時使用
*/
@Bean
publicCacheManagercacheManager(){
SimpleCacheManagercacheManager=newSimpleCacheManager();
Listlist=newArrayList<>();
//循環(huán)添加枚舉類中自定義的緩存,可以自定義
for(CacheEnumcacheEnum:CacheEnum.values()){
list.add(newCaffeineCache(cacheEnum.getName(),
Caffeine.newBuilder()
.initialCapacity(50)
.maximumSize(1000)
.expireAfterAccess(cacheEnum.getExpires(),TimeUnit.SECONDS)
.build()));
}
cacheManager.setCaches(list);
returncacheManager;
}
}
2.4 調(diào)用緩存
這里要注意的是Cache和@Transactional一樣也使用了代理,類內(nèi)調(diào)用將失效
/**
*value:緩存key的前綴。
*key:緩存key的后綴。
*sync:設(shè)置如果緩存過期是不是只放一個請求去請求數(shù)據(jù)庫,其他請求阻塞,默認(rèn)是false(根據(jù)個人需求)。
*unless:不緩存空值,這里不使用,會報錯
*查詢用戶信息類
*如果需要加自定義字符串,需要用單引號
*如果查詢?yōu)閚ull,也會被緩存
*/
@Cacheable(value=CacheConstants.GET_USER,key="'user'+#userId",sync=true)
@CacheEvict
publicUserEntitygetUserByUserId(IntegeruserId){
UserEntityuserEntity=userMapper.findById(userId);
System.out.println("查詢了數(shù)據(jù)庫");
returnuserEntity;
}
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原文標(biāo)題:再見,Guava!再見,Ehcache!這才是 Java 本地緩存之王!
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