還有一篇文章是講解redis 如何刪除過期數據的，參考：Redis的內存回收策略和內存上限(阿里)
划重點：在GuavaCache中，並不存在任何線程！它實現機制是在寫操作時順帶做少量的維護工作（如清除），偶爾在讀操作時做（如果寫操作實在太少的話），也就是說在使用的是調用線程
總結
請一定要記住GuavaCache的實現代碼中沒有啟動任何線程！！Cache中的所有維護操作，包括清除緩存、寫入緩存等，都是通過調用線程來操作的。這在需要低延遲服務場景中使用時尤其需要關注，可能會在某個調用的響應時間突然變大。
GuavaCache畢竟是一款面向本地緩存的，輕量級的Cache，適合緩存少量數據。如果你想緩存上千萬數據，可以為每個key設置不同的存活時間，並且高性能，那並不適合使用GuavaCache。
前言
在多線程高並發場景中往往是離不開cache的，需要根據不同的應用場景來需要選擇不同的cache，比如分布式緩存如redis、memcached，還有本地（進程內）緩存如ehcache、GuavaCache。之前用spring cache的時候集成的是ehcache，但接觸到GuavaCache之后，被它的簡單、強大、及輕量級所吸引。它不需要配置文件，使用起來和ConcurrentHashMap一樣簡單，而且能覆蓋絕大多數使用cache的場景需求！
GuavaCache是google開源java類庫Guava的其中一個模塊，在maven工程下使用可在pom文件加入如下依賴：
<dependency>
<groupId>com.google.guava</groupId>
<artifactId>guava</artifactId>
<version>19.0</version>
</dependency>
Cache接口及其實現
先說說一般的cache都會實現的基礎功能包括：
提供一個存儲緩存的容器，該容器實現了存放（Put）和讀取（Get）緩存的接口供外部調用。 緩存通常以<key,value>的形式存在，通過key來從緩存中獲取value。當然容器的大小往往是有限的（受限於內存大小），需要為它設置清除緩存的策略。
在GuavaCache中緩存的容器被定義為接口Cache<K, V>的實現類，這些實現類都是線程安全的，因此通常定義為一個單例。並且接口Cache是泛型，很好的支持了不同類型的key和value。作為示例，我們構建一個key為Integer、value為String的Cache實例：
final static Cache<Integer, String> cache = CacheBuilder.newBuilder() //設置cache的初始大小為10，要合理設置該值 .initialCapacity(10) //設置並發數為5，即同一時間最多只能有5個線程往cache執行寫入操作 .concurrencyLevel(5) //設置cache中的數據在寫入之后的存活時間為10秒 .expireAfterWrite(10, TimeUnit.SECONDS) //構建cache實例 .build();
據說GuavaCache的實現是基於ConcurrentHashMap的，因此上面的構造過程所調用的方法，通過查看其官方文檔也能看到一些類似的原理。比如通過initialCapacity(5)定義初始值大小，要是定義太大就好浪費內存空間，要是太小，需要擴容的時候就會像map一樣需要resize，這個過程會產生大量需要gc的對象，還有比如通過concurrencyLevel(5)來限制寫入操作的並發數，這和ConcurrentHashMap的鎖機制也是類似的（ConcurrentHashMap讀不需要加鎖，寫入需要加鎖，每個segment都有一個鎖）。
接下來看看Cache提供哪些方法（只列了部分常用的）：
/** * 該接口的實現被認為是線程安全的，即可在多線程中調用 * 通過被定義單例使用 */ public interface Cache<K, V> { /** * 通過key獲取緩存中的value，若不存在直接返回null */ V getIfPresent(Object key); /** * 通過key獲取緩存中的value，若不存在就通過valueLoader來加載該value * 整個過程為 "if cached, return; otherwise create, cache and return" * 注意valueLoader要么返回非null值，要么拋出異常，絕對不能返回null */ V get(K key, Callable<? extends V> valueLoader) throws ExecutionException; /** * 添加緩存，若key存在，就覆蓋舊值 */ void put(K key, V value); /** * 刪除該key關聯的緩存 */ void invalidate(Object key); /** * 刪除所有緩存 */ void invalidateAll(); /** * 執行一些維護操作，包括清理緩存 */ void cleanUp(); }
使用過程還是要認真查看官方的文檔，以下Demo簡單的展示了Cache的寫入，讀取，和過期清除策略是否生效：
public static void main(String[] args) throws Exception { cache.put(1, "Hi"); for(int i=0 ;i<100 ;i++) { SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("HH:mm:ss"); System.out.println(sdf.format(new Date()) + " key:1 ,value:"+cache.getIfPresent(1)); Thread.sleep(1000); } }
清除緩存的策略
任何Cache的容量都是有限的，而緩存清除策略就是決定數據在什么時候應該被清理掉。GuavaCache提了以下幾種清除策略：
1、基於存活時間的清除（Timed Eviction）
這應該是最常用的清除策略，在構建Cache實例的時候，CacheBuilder提供兩種基於存活時間的構建方法：
（1）expireAfterAccess(long, TimeUnit)：緩存項在創建后，在給定時間內沒有被讀/寫訪問，則清除。
（2）expireAfterWrite(long, TimeUnit)：緩存項在創建后，在給定時間內沒有被寫訪問（創建或覆蓋），則清除。
expireAfterWrite()方法有些類似於redis中的expire命令，但顯然它只能設置所有緩存都具有相同的存活時間。若遇到一些緩存數據的存活時間為1分鍾，一些為5分鍾，那只能構建兩個Cache實例了。
2、基於容量的清除（size-based eviction）
在構建Cache實例的時候，通過CacheBuilder.maximumSize(long)方法可以設置Cache的最大容量數，當緩存數量達到或接近該最大值時，Cache將清除掉那些最近最少使用的緩存。
以上是這種方式是以緩存的“數量”作為容量的計算方式，還有另外一種基於“權重”的計算方式。比如每一項緩存所占據的內存空間大小都不一樣，可以看作它們有不同的“權重”（weights）。你可以使用CacheBuilder.weigher(Weigher)指定一個權重函數，並且用CacheBuilder.maximumWeight(long)指定最大總重。
3、顯式清除
任何時候，你都可以顯式地清除緩存項，而不是等到它被回收，Cache接口提供了如下API：
（1）個別清除：Cache.invalidate(key)
（2）批量清除：Cache.invalidateAll(keys)
（3）清除所有緩存項：Cache.invalidateAll()
4、基於引用的清除（Reference-based Eviction）
在構建Cache實例過程中，通過設置使用弱引用的鍵、或弱引用的值、或軟引用的值，從而使JVM在GC時順帶實現緩存的清除，不過一般不輕易使用這個特性。
（1）CacheBuilder.weakKeys()：使用弱引用存儲鍵
（2）CacheBuilder.weakValues()：使用弱引用存儲值
（3）CacheBuilder.softValues()：使用軟引用存儲值
清除什么時候發生？
也許這個問題有點奇怪，如果設置的存活時間為一分鍾，難道不是一分鍾后這個key就會立即清除掉嗎？我們來分析一下如果要實現這個功能，那Cache中就必須存在線程來進行周期性地檢查、清除等工作，很多cache如redis、ehcache都是這樣實現的。注意 redis使用了維護線程清理過期的key但是 guava沒有使用 ，redis參考：Redis的內存回收策略和內存上限(阿里)
但在GuavaCache中，並不存在任何線程！它實現機制是在寫操作時順帶做少量的維護工作（如清除），偶爾在讀操作時做（如果寫操作實在太少的話），也就是說在使用的是調用線程，參考如下示例：
public class CacheService { static Cache<Integer, String> cache = CacheBuilder.newBuilder() .expireAfterWrite(5, TimeUnit.SECONDS) .build(); public static void main(String[] args) throws Exception { new Thread() { //monitor public void run() { while(true) { SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("HH:mm:ss"); System.out.println(sdf.format(new Date()) +" size: "+cache.size()); try { Thread.sleep(2000); } catch (InterruptedException e) { } } }; }.start(); SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("HH:mm:ss"); cache.put(1, "Hi"); System.out.println("write key:1 ,value:"+cache.getIfPresent(1)); Thread.sleep(10000); // when write ,key:1 clear cache.put(2, "bbb"); System.out.println("write key:2 ,value:"+cache.getIfPresent(2)); Thread.sleep(10000); // when read other key ,key:2 do not clear System.out.println(sdf.format(new Date()) +" after write, key:1 ,value:"+cache.getIfPresent(1)); Thread.sleep(2000); // when read same key ,key:2 clear System.out.println(sdf.format(new Date()) +" final, key:2 ,value:"+cache.getIfPresent(2)); } }
控制台輸出：
00:34:17 size: 0 write key:1 ,value:Hi 00:34:19 size: 1 00:34:21 size: 1 00:34:23 size: 1 00:34:25 size: 1 write key:2 ,value:bbb 00:34:27 size: 1 00:34:29 size: 1 00:34:31 size: 1 00:34:33 size: 1 00:34:35 size: 1 00:34:37 after write, key:1 ,value:null 00:34:37 size: 1 00:34:39 final, key:2 ,value:null 00:34:39 size: 0
通過分析發現：
（1）緩存項<1,"Hi">的存活時間是5秒，但經過5秒后並沒有被清除，因為還是size=1
（2）發生寫操作cache.put(2, "bbb")后，緩存項<1,"Hi">被清除，因為size=1，而不是size=2
（3）發生讀操作cache.getIfPresent(1)后，緩存項<2,"bbb">沒有被清除，因為還是size=1，看來讀操作確實不一定會發生清除
（4）發生讀操作cache.getIfPresent(2)后，緩存項<2,"bbb">被清除，因為讀的key就是2
這在GuavaCache被稱為“延遲刪除”，即刪除總是發生得比較“晚”，這也是GuavaCache不同於其他Cache的地方！這種實現方式的問題：緩存會可能會存活比較長的時間，一直占用着內存。如果使用了復雜的清除策略如基於容量的清除，還可能會占用着線程而導致響應時間變長。但優點也是顯而易見的，沒有啟動線程，不管是實現，還是使用起來都讓人覺得簡單（輕量）。
如果你還是希望盡可能的降低延遲，可以創建自己的維護線程，以固定的時間間隔調用Cache.cleanUp()，ScheduledExecutorService可以幫助你很好地實現這樣的定時調度。不過這種方式依然沒辦法百分百的確定一定是自己的維護線程“命中”了維護的工作。