guava cache(LoadingCache)使用和源碼分析

本文轉載自查看原文 2019-01-29 17:09 3634 cache

guava cache的優點和使用場景，用來判斷業務中是否適合使用此緩存
介紹常用的方法，並給出示例，作為使用的參考
深入解讀源碼。

guava簡介

guava cache是一個本地緩存。有以下優點：

很好的封裝了get、put操作，能夠集成數據源。
一般我們在業務中操作緩存，都會操作緩存和數據源兩部分。如：put數據時，先插入DB，再刪除原來的緩存；ge數據時，先查緩存，命中則返回，沒有命中時，需要查詢DB，再把查詢結果放入緩存中。 guava cache封裝了這么多步驟，只需要調用一次get/put方法即可。
線程安全的緩存，與ConcurrentMap相似，但前者增加了更多的元素失效策略，后者只能顯示的移除元素。
Guava Cache提供了三種基本的緩存回收方式：基於容量回收、定時回收和基於引用回收。定時回收有兩種：按照寫入時間，最早寫入的最先回收；按照訪問時間，最早訪問的最早回收。
監控緩存加載/命中情況。

常用方法

V getIfPresent(Object key) 獲取緩存中key對應的value，如果緩存沒命中，返回null。return value if cached, otherwise return null.

V get(K key) throws ExecutionException 獲取key對應的value，若緩存中沒有，則調用LocalCache的load方法，從數據源中加載，並緩存。 return value if cached, otherwise load, cache and return.

void put(K key, V value) if cached, return; otherwise create, cache , and return.

void invalidate(Object key); 刪除緩存

void invalidateAll(); 清楚所有的緩存，相當遠map的clear操作。

long size(); 獲取緩存中元素的大概個數。為什么是大概呢？元素失效之時，並不會實時的更新size，所以這里的size可能會包含失效元素。

CacheStats stats(); 緩存的狀態數據，包括(未)命中個數，加載成功/失敗個數，總共加載時間，刪除個數等。

ConcurrentMap<K, V> asMap(); 將緩存存儲到一個線程安全的map中。

批量操作就是循環調用上面對應的方法，如：

ImmutableMap<K, V> getAllPresent(Iterable<?> keys);
void putAll(Map<? extends K,? extends V> m);
void invalidateAll(Iterable<?> keys);

import com.google.common.cache.CacheBuilder;
import com.google.common.cache.CacheLoader;
import com.google.common.cache.LoadingCache;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class guavaSample {

    public static void main(String[] args) {

        LoadingCache<String, Integer> cache = CacheBuilder.newBuilder()
                .maximumSize(10)  //最多存放十個數據
                .expireAfterWrite(10, TimeUnit.SECONDS)  //緩存200秒
                .recordStats()   //開啟 記錄狀態數據功能
                .build(new CacheLoader<String, Integer>() {
                    //數據加載，默認返回-1,也可以是查詢操作，如從DB查詢
                    @Override
                    public Integer load(String key) throws Exception {
                        return -1;
                    }
                });

        //只查詢緩存，沒有命中，即返回null。 miss++
        System.out.println(cache.getIfPresent("key1")); //null
        //put數據，放在緩存中
        cache.put("key1", 1);
        //再次查詢，已存在緩存中, hit++
        System.out.println(cache.getIfPresent("key1")); //1
        //失效緩存
        cache.invalidate("key1");
        //失效之后，查詢，已不在緩存中, miss++
        System.out.println(cache.getIfPresent("key1")); //null
        
        try{
            //查詢緩存，未命中，調用load方法，返回-1. miss++
            System.out.println(cache.get("key2"));   //-1
            //put數據，更新緩存
            cache.put("key2", 2);
            //查詢得到最新的數據, hit++
            System.out.println(cache.get("key2"));    //2
            System.out.println("size :" + cache.size());  //1

            //插入十個數據
            for(int i=3; i<13; i++){
                cache.put("key"+i, i);
            }
            //超過最大容量的，刪除最早插入的數據，size正確
            System.out.println("size :" + cache.size());  //10
            //miss++
            System.out.println(cache.getIfPresent("key2"));  //null

            Thread.sleep(5000); //等待5秒
            cache.put("key1", 1);
            cache.put("key2", 2);
            //key5還沒有失效，返回5。緩存中數據為key1，key2，key5-key12. hit++
            System.out.println(cache.getIfPresent("key5")); //5

            Thread.sleep(5000); //等待5秒
            //此時key5-key12已經失效，但是size沒有更新
            System.out.println("size :" + cache.size());  //10
            //key1存在, hit++
            System.out.println(cache.getIfPresent("key1")); //1
            System.out.println("size :" + cache.size());  //10
            //獲取key5，發現已經失效，然后刷新緩存，遍歷數據，去掉失效的所有數據, miss++
            System.out.println(cache.getIfPresent("key5")); //null
            //此時只有key1，key2沒有失效
            System.out.println("size :" + cache.size()); //2

            System.out.println("status, hitCount:" + cache.stats().hitCount()
                + ", missCount:" + cache.stats().missCount()); //4,5
        }catch (Exception e){
            System.out.println(e.getMessage());
        }
    }
}

guava cache源碼解析

先了解一些主要類和接口：

CacheBuilder：類，緩存構建器。構建緩存的入口，指定緩存配置參數並初始化本地緩存。
CacheBuilder在build方法中，會把前面設置的參數，全部傳遞給LocalCache，它自己實際不參與任何計算。這種初始化參數的方法值得借鑒，代碼簡潔易讀。

CacheLoader：抽象類。用於從數據源加載數據，定義load、reload、loadAll等操作。

Cache：接口，定義get、put、invalidate等操作，這里只有緩存增刪改的操作，沒有數據加載的操作。

AbstractCache：抽象類，實現Cache接口。其中批量操作都是循環執行單次行為，而單次行為都沒有具體定義。

LoadingCache：接口，繼承自Cache。定義get、getUnchecked、getAll等操作，這些操作都會從數據源load數據。

AbstractLoadingCache：抽象類，繼承自AbstractCache，實現LoadingCache接口。

LocalCache：類。整個guava cache的核心類，包含了guava cache的數據結構以及基本的緩存的操作方法。

LocalManualCache：LocalCache內部靜態類，實現Cache接口。其內部的增刪改緩存操作全部調用成員變量localCache（LocalCache類型）的相應方法。

LocalLoadingCache：LocalCache內部靜態類，繼承自LocalManualCache類，實現LoadingCache接口。其所有操作也是調用成員變量localCache（LocalCache類型）的相應方法。

綜上，guava cache的核心操作，都在LocalCache中實現。
其他：CacheStats：緩存加載/命中統計信息。

在看具體的代碼之前，先來簡單了解一下LocalCache的數據結構。
LocalCache的數據結構如下所示：

LocalCache的數據結構與ConcurrentHashMap很相似，都由多個segment組成，且各segment相對獨立，互不影響，所以能支持並行操作。每個segment由一個table和若干隊列組成。緩存數據存儲在table中，其類型為AtomicReferenceArray<ReferenceEntry<K, V>>，即一個數組，數組中每個元素是一個鏈表。兩個隊列分別是writeQueue和accessQueue，用來存儲寫入的數據和最近訪問的數據，當數據過期，需要刷新整體緩存（見上述示例最后一次cache.getIfPresent("key5")）時，遍歷隊列，如果數據過期，則從table中刪除。segment中還有基於引用場景的其他隊列，這里先不做討論。

CacheBuilder

CacheBuilder是緩存配置和構建入口，先看一些屬性。CacheBuilder的設置操作都是為這些屬性賦值。

    //緩存的默認初始化大小

 //緩存的默認初始化大小
    private static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16;
    // LocalCache默認並發數，用來評估Segment的個數
    private static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 4;
    //默認的緩存過期時間
    private static final int DEFAULT_EXPIRATION_NANOS = 0;
    
    static final int UNSET_INT = -1;
    int initialCapacity = UNSET_INT;//初始緩存大小
    int concurrencyLevel = UNSET_INT;//用於計算有幾個並發
    long maximumSize = UNSET_INT;//cache中最多能存放的緩存entry個數
    long maximumWeight = UNSET_INT;
    
    Strength keyStrength;//鍵的引用類型（strong、weak、soft）
    Strength valueStrength;//值的引用類型（strong、weak、soft）

    long expireAfterWriteNanos = UNSET_INT;//緩存超時時間（起點：緩存被創建或被修改）
    long expireAfterAccessNanos = UNSET_INT;//緩存超時時間（起點：緩存被創建或被修改或被訪問）
    //元素被移除的監聽器
     RemovalListener<? super K, ? super V> removalListener;
     //狀態計數器，默認為NULL_STATS_COUNTER，即不啟動計數功能
     Supplier<? extends StatsCounter> statsCounterSupplie

CacheBuilder構建緩存有兩個方法：

//構建一個具有數據加載功能的緩存
  public <K1 extends K, V1 extends V> LoadingCache<K1, V1> build(
      CacheLoader<? super K1, V1> loader) {
    checkWeightWithWeigher();
    //調用LocalCache構造方法
    return new LocalCache.LocalLoadingCache<K1, V1>(this, loader);
  }
  
  //構建一個沒有數據加載功能的緩存
   public <K1 extends K, V1 extends V> Cache<K1, V1> build() {
    checkWeightWithWeigher();
    checkNonLoadingCache();
    //調用LocalCache構造方法，但loader為null
    return new LocalCache.LocalManualCache<K1, V1>(this);
  }

 //被CacheBuilder的build方法調用，將其參數傳遞給LocalCache
  LocalCache(
      CacheBuilder<? super K, ? super V> builder, @Nullable CacheLoader<? super K, V> loader) {
    //默認並發水平是4，即四個Segment（但要注意concurrencyLevel不一定等於Segment個數）
    //Segment個數：一個剛剛大於或等於concurrencyLevel且是2的幾次方的一個數,在后面會有segmentCount賦值過程    
    concurrencyLevel = Math.min(builder.getConcurrencyLevel(), MAX_SEGMENTS);

    keyStrength = builder.getKeyStrength();//默認為Strong，即強引用
    valueStrength = builder.getValueStrength();//默認為Strong，即強引用

    keyEquivalence = builder.getKeyEquivalence();
    valueEquivalence = builder.getValueEquivalence();

    maxWeight = builder.getMaximumWeight();
    weigher = builder.getWeigher();
    expireAfterAccessNanos = builder.getExpireAfterAccessNanos();
    expireAfterWriteNanos = builder.getExpireAfterWriteNanos();
    refreshNanos = builder.getRefreshNanos();

    removalListener = builder.getRemovalListener();
    removalNotificationQueue = (removalListener == NullListener.INSTANCE)
        ? LocalCache.<RemovalNotification<K, V>>discardingQueue()
        : new ConcurrentLinkedQueue<RemovalNotification<K, V>>();

    ticker = builder.getTicker(recordsTime());
    entryFactory = EntryFactory.getFactory(keyStrength, usesAccessEntries(), usesWriteEntries());
    globalStatsCounter = builder.getStatsCounterSupplier().get();
    defaultLoader = loader;

    int initialCapacity = Math.min(builder.getInitialCapacity(), MAXIMUM_CAPACITY);
    if (evictsBySize() && !customWeigher()) {
      initialCapacity = Math.min(initialCapacity, (int) maxWeight);
    }

   //調整segmentCount個數，通過位移實現，所以是2的n次方。
    int segmentShift = 0;
    int segmentCount = 1;
    while (segmentCount < concurrencyLevel
           && (!evictsBySize() || segmentCount * 20 <= maxWeight)) {
      ++segmentShift;
      segmentCount <<= 1;
    }
    this.segmentShift = 32 - segmentShift;
    segmentMask = segmentCount - 1;
    //初始化segments
    this.segments = newSegmentArray(segmentCount);
    //每個segment的大小
    int segmentCapacity = initialCapacity / segmentCount;
    if (segmentCapacity * segmentCount < initialCapacity) {
      ++segmentCapacity;
    }

    int segmentSize = 1;
    while (segmentSize < segmentCapacity) {
      segmentSize <<= 1;
    }
    //初始化Segments
    if (evictsBySize()) {
      // Ensure sum of segment max weights = overall max weights
      long maxSegmentWeight = maxWeight / segmentCount + 1;
      long remainder = maxWeight % segmentCount;
      for (int i = 0; i < this.segments.length; ++i) {
        if (i == remainder) {
          maxSegmentWeight--;
        }
        this.segments[i] =
            createSegment(segmentSize, maxSegmentWeight, builder.getStatsCounterSupplier().get());
      }
    } else {
      for (int i = 0; i < this.segments.length; ++i) {
        this.segments[i] =
            createSegment(segmentSize, UNSET_INT, builder.getStatsCounterSupplier().get());
      }
    }
  }

    //Segment初始化操作，結構與上面圖中大致相同（圖中省去部分隊列）
    Segment(LocalCache<K, V> map, int initialCapacity, long maxSegmentWeight,
        StatsCounter statsCounter) {
      this.map = map;
      this.maxSegmentWeight = maxSegmentWeight;
      this.statsCounter = checkNotNull(statsCounter);
      //初始化table
      initTable(newEntryArray(initialCapacity));
     //key引用隊列
      keyReferenceQueue = map.usesKeyReferences()
           ? new ReferenceQueue<K>() : null;
     //value引用隊列
      valueReferenceQueue = map.usesValueReferences()
           ? new ReferenceQueue<V>() : null;

      recencyQueue = map.usesAccessQueue()
          ? new ConcurrentLinkedQueue<ReferenceEntry<K, V>>()
          : LocalCache.<ReferenceEntry<K, V>>discardingQueue();
      //寫入元素隊列
      writeQueue = map.usesWriteQueue()
          ? new WriteQueue<K, V>()
          : LocalCache.<ReferenceEntry<K, V>>discardingQueue();
     //訪問元素隊列
      accessQueue = map.usesAccessQueue()
          ? new AccessQueue<K, V>()
          : LocalCache.<ReferenceEntry<K, V>>discardingQueue();
    }

LocalCache

LocalCache是guava cache的核心類。LocalCache的構造函數在上面已經分析過，接着看下核心方法。

對於get(key, loader)方法流程：

對key做hash，找到存儲的segment及數組table上的位置；
鏈表上查找entry，如果entry不為空，且value沒有過期，則返回value，並刷新entry。
若鏈表上找不到entry，或者value已經過期，則調用lockedGetOrLoad。
鎖住整個segment，遍歷entry可能在的鏈表，查看數據是否存在是否過期，若存在則返回。若過期則刪除（table，各種queue）。若不存在，則新建一個entry插入table。放開整個segment的鎖。
鎖住entry，調用loader的reload方法，從數據源加載數據，然后調用storeLoadedValue更新緩存。
storeLoadedValue時，鎖住整個segment，將value設置到entry中，並設置相關數據（入寫入/訪問隊列，加載/命中數據等）。

getAll(keys)方法：

循環調用get方法，從緩存中獲取key對應的value。沒有命中的記錄下來。
如果有沒有命中的key，調用loadAll(keys，loader)方法加載數據。
將加載的數據依次緩存，調用segment的put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent)方法。
put時，鎖住整個segment，將數據插入鏈表，更新統計數據。

put(key,value)方法：

對key做hash，找到segment的位置和table上的位置；
鎖住整個segment，將數據插入鏈表，更新統計數據。

putAll(map) 循環調用put方法。

putIfAbsent(key, value) 緩存中，鍵值對不存在的時候才插入。

實踐

guava cache是將數據源中的數據緩存在本地，那如果我們想把遠端數據源中的數據緩存在遠端分布式緩存（如redis），可以怎么來使用guava cache的方式進行封裝呢？
可以仿照guava寫一個簡單的緩存，定義如下：
CacheBuilder類：配置緩存參數，構建緩存。同上面所講。
Cache接口：定義增刪查接口。
MyCache類：實現Cache接口，put -> 存入DB，更新緩存； get -> 查詢緩存，存在即返回；若不存在，查詢DB，更新緩存，返回。
CacheLoader類：供MyCache調用，get和getAll時提供單次查DB和批量查DB。

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