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Java 进程内缓存

钝悟...大约 6 分钟Java中间件缓存Java中间件缓存

Java 进程内缓存

关键词：ConcurrentHashMap、LRUHashMap、Guava Cache、Caffeine、Ehcache

一、ConcurrentHashMap

最简单的进程内缓存可以通过 JDK 自带的 HashMap 或 ConcurrentHashMap 实现。

适用场景：不需要淘汰的缓存数据。

缺点：无法进行缓存淘汰，内存会无限制的增长。

二、LRUHashMap

可以通过继承 LinkedHashMap 来实现一个简单的 LRUHashMap，即可完成一个简单的 **LRU （最近最少使用）**算法。

缺点：

  • 锁竞争严重，性能比较低。
  • 不支持过期时间
  • 不支持自动刷新

【示例】LRUHashMap 的简单实现

class LRUCache extends LinkedHashMap {

    private final int max;
    private Object lock;

    public LRUCache(int max) {
        //无需扩容
        super((int) (max * 1.4f), 0.75f, true);
        this.max = max;
        this.lock = new Object();
    }

    /**
     * 重写LinkedHashMap的removeEldestEntry方法即可 在Put的时候判断，如果为true，就会删除最老的
     *
     * @param eldest
     * @return
     */
    @Override
    protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {
        return size() > max;
    }

    public Object getValue(Object key) {
        synchronized (lock) {
            return get(key);
        }
    }

    public void putValue(Object key, Object value) {
        synchronized (lock) {
            put(key, value);
        }
    }

    public boolean removeValue(Object key) {
        synchronized (lock) {
            return remove(key) != null;
        }
    }

    public boolean removeAll() {
        clear();
        return true;
    }

}

三、Guava Cache

Guava Cache 解决了 LRUHashMap 中的几个缺点。

Guava Cache 提供了基于容量，时间和引用的缓存回收方式。基于容量的方式内部实现采用 LRU 算法，基于引用回收很好的利用了 Java 虚拟机的垃圾回收机制。

其中的缓存构造器 CacheBuilder 采用构建者模式提供了设置好各种参数的缓存对象。缓存核心类 LocalCache 里面的内部类 Segment 与 jdk1.7 及以前的 ConcurrentHashMap 非常相似，分段加锁，减少锁竞争，并且都继承于 ReetrantLock，还有六个队列，以实现丰富的本地缓存方案。Guava Cache 对于过期的 Entry 并没有马上过期(也就是并没有后台线程一直在扫)，而是通过进行读写操作的时候进行过期处理，这样做的好处是避免后台线程扫描的时候进行全局加锁。

直接通过查询，判断其是否满足刷新条件，进行刷新。

Guava Cache 缓存回收

Guava Cache 提供了三种基本的缓存回收方式。

基于容量回收

maximumSize(long)：当缓存中的元素数量超过指定值时触发回收。

基于定时回收

  • 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。

如下文所讨论，定时回收周期性地在写操作中执行，偶尔在读操作中执行。

基于引用回收

  • CacheBuilder.weakKeys()：使用弱引用存储键。当键没有其它（强或软）引用时，缓存项可以被垃圾回收。
  • CacheBuilder.weakValues()：使用弱引用存储值。当值没有其它（强或软）引用时，缓存项可以被垃圾回收。
  • CacheBuilder.softValues()：使用软引用存储值。软引用只有在响应内存需要时，才按照全局最近最少使用的顺序回收。

Guava Cache 核心 API

CacheBuilder

缓存构建器。构建缓存的入口，指定缓存配置参数并初始化本地缓存。
主要采用 builder 的模式，CacheBuilder 的每一个方法都返回这个 CacheBuilder 知道 build 方法的调用。
注意 build 方法有重载，带有参数的为构建一个具有数据加载功能的缓存，不带参数的构建一个没有数据加载功能的缓存。

LocalManualCache

作为 LocalCache 的一个内部类，在构造方法里面会把 LocalCache 类型的变量传入，并且调用方法时都直接或者间接调用 LocalCache 里面的方法。

LocalLoadingCache

可以看到该类继承了 LocalManualCache 并实现接口 LoadingCache。
覆盖了 get，getUnchecked 等方法。

LocalCache

Guava Cache 中的核心类，重点了解。

LocalCache 的数据结构与 ConcurrentHashMap 很相似，都由多个 segment 组成，且各 segment 相对独立，互不影响，所以能支持并行操作。每个 segment 由一个 table 和若干队列组成。缓存数据存储在 table 中，其类型为 AtomicReferenceArray。

四、Caffeine

caffeineopen in new window 是一个使用 JDK8 改进 Guava 缓存的高性能缓存库。

Caffeine 实现了 W-TinyLFU(LFU + LRU 算法的变种)，其命中率和读写吞吐量大大优于 Guava Cache。

其实现原理较复杂，可以参考你应该知道的缓存进化史open in new window。

五、Ehcache

参考：Ehcache

六、进程内缓存对比

常用进程内缓存技术对比：

比较项ConcurrentHashMapLRUMapEhcacheGuava CacheCaffeine
读写性能很好，分段锁一般，全局加锁好好，需要做淘汰操作很好
淘汰算法无LRU，一般支持多种淘汰算法,LRU,LFU,FIFOLRU，一般W-TinyLFU, 很好
功能丰富程度功能比较简单功能比较单一功能很丰富功能很丰富，支持刷新和虚引用等功能和 Guava Cache 类似
工具大小jdk 自带类，很小基于 LinkedHashMap，较小很大，最新版本 1.4MB是 Guava 工具类中的一个小部分，较小一般，最新版本 644KB
是否持久化否否是否否
是否支持集群否否是否否
  • ConcurrentHashMap - 比较适合缓存比较固定不变的元素，且缓存的数量较小的。虽然从上面表格中比起来有点逊色，但是其由于是 JDK 自带的类，在各种框架中依然有大量的使用，比如我们可以用来缓存我们反射的 Method，Field 等等；也可以缓存一些链接，防止其重复建立。在 Caffeine 中也是使用的 ConcurrentHashMap 来存储元素。
  • LRUMap - 如果不想引入第三方包，又想使用淘汰算法淘汰数据，可以使用这个。
  • Ehcache - 由于其 jar 包很大，较重量级。对于需要持久化和集群的一些功能的，可以选择 Ehcache。需要注意的是，虽然 Ehcache 也支持分布式缓存，但是由于其节点间通信方式为 rmi，表现不如 Redis，所以一般不建议用它来作为分布式缓存。
  • Guava Cache - Guava 这个 jar 包在很多 Java 应用程序中都有大量的引入，所以很多时候其实是直接用就好了，并且其本身是轻量级的而且功能较为丰富，在不了解 Caffeine 的情况下可以选择 Guava Cache。
  • Caffeine - 其在命中率，读写性能上都比 Guava Cache 好很多，并且其 API 和 Guava cache 基本一致，甚至会多一点。在真实环境中使用 Caffeine，取得过不错的效果。

总结一下：如果不需要淘汰算法则选择 ConcurrentHashMap，如果需要淘汰算法和一些丰富的 API，推荐选择 Caffeine。

参考资料

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