高性能java缓存库-Caffeine

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Caffeine简介

Caffeine基于java8的高性能，接近最优的缓存库。Caffeine提供的内存缓存使用参考Google guava的API。Caffeine是基于Google guava和 ConcurrentLinkedHashMap的设计经验上改进的成果。

Caffeine可以通过建造者模式灵活的组合以下特性：

  1. 通过异步自动加载实体到缓存中
  2. 基于大小的回收策略
  3. 基于时间的回收策略
  4. 自动刷新
  5. key自动封装虚引用
  6. value自动封装弱引用或软引用
  7. 实体过期或被删除的通知
  8. 写入外部资源
  9. 统计累计访问缓存

加载策略

Caffeine提供了3种加载策略:手动加载，同步加载，异步加载

手动加载

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Cache<Key, Graph> cache = Caffeine.newBuilder()
    .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)
    .maximumSize(10_000)
    .build();
// 检索一个entry，如果没有则为null
Graph graph = cache.getIfPresent(key);
// 检索一个entry，如果entry为null，则通过key创建一个entry并加入缓存
graph = cache.get(key, k -> createExpensiveGraph(key));
// 插入或更新一个实体
cache.put(key, graph);
// 移除一个实体
cache.invalidate(key);

同步加载

构造Cache时候，build方法传入一个CacheLoader实现类。实现load方法，通过key加载value。

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LoadingCache<Key, Graph> cache = Caffeine.newBuilder()
    .maximumSize(10_000)
    .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)
    .build(key -> createExpensiveGraph(key));
//如果缓存种没有对应的value，通过createExpensiveGraph方法加载
Graph graph = cache.get(key);

Map<Key, Graph> graphs = cache.getAll(keys);

异步加载

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AsyncLoadingCache<Key, Graph> cache = Caffeine.newBuilder()
    .maximumSize(10_000)
    .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)
    .buildAsync((key, executor) -> createExpensiveGraphAsync(key, executor));
CompletableFuture<Graph> graph = cache.get(key);
CompletableFuture<Map<Key, Graph>> graphs = cache.getAll(keys);

AsyncLoadingCache 是 LoadingCache 的变体， 可以异步计算实体在一个线程池(Executor)上并且返回 CompletableFuture.

回收策略

Caffeine提供了3种回收策略：基于大小回收，基于时间回收，基于引用回收

基于大小回收

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// 基于实体数量淘汰实体
LoadingCache<Key, Graph> graphs = Caffeine.newBuilder()
    .maximumSize(10_000)
    .build(key -> createExpensiveGraph(key));

// 通过权重来计算，每个实体都有不同的权重，总权重到达最高时淘汰实体。
LoadingCache<Key, Graph> graphs = Caffeine.newBuilder()
    .maximumWeight(10_000)
    .weigher((Key key, Graph graph) -> graph.vertices().size())
    .build(key -> createExpensiveGraph(key));

到达最大大小时淘汰最近最少使用的实体

基于时间回收

  1. 实体被访问之后，在实体被读或被写后的一段时间后过期

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    LoadingCache<Key, Graph> graphs = Caffeine.newBuilder()
        .expireAfterAccess(5, TimeUnit.MINUTES)
        .build(key -> createExpensiveGraph(key));

  2. 基于写之后，在实体被写入后的一段时间后过期

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    LoadingCache<Key, Graph> graphs = Caffeine.newBuilder()
        .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)
        .build(key -> createExpensiveGraph(key));

  3. 自定义策略Expiry，可以自定义在实体被读，被更新，被创建后的时间过期。

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    LoadingCache<Key, Graph> graphs = Caffeine.newBuilder()
        .expireAfter(new Expiry<Key, Graph>() {
          public long expireAfterCreate(Key key, Graph graph, long currentTime) {
            // Use wall clock time, rather than nanotime, if from an external resource
            long seconds = graph.creationDate().plusHours(5)
                .minus(System.currentTimeMillis(), MILLIS)
                .toEpochSecond();
            return TimeUnit.SECONDS.toNanos(seconds);
          }
          public long expireAfterUpdate(Key key, Graph graph, 
              long currentTime, long currentDuration) {
            return currentDuration;
          }
          public long expireAfterRead(Key key, Graph graph,
              long currentTime, long currentDuration) {
            return currentDuration;
          }
        })
        .build(key -> createExpensiveGraph(key));

基于引用回收

java种有四种引用：强引用，软引用，弱引用和虚引用，caffeine可以将值封装成弱引用或软引用。
软引用：如果一个对象只具有软引用，则内存空间足够，垃圾回收器就不会回收它；如果内存空间不足了，就会回收这些对象的内存。
弱引用：弱引用的对象拥有更短暂的生命周期。在垃圾回收器线程扫描它所管辖的内存区域的过程中，一旦发现了只具有弱引用的对象，不管当前内存空间足够与否，都会回收它的内存

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LoadingCache<Key, Graph> graphs = Caffeine.newBuilder()
    .weakKeys()
    .weakValues()
    .build(key -> createExpensiveGraph(key));


LoadingCache<Key, Graph> graphs = Caffeine.newBuilder()
    .softValues()
    .build(key -> createExpensiveGraph(key));

自动刷新

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LoadingCache<Key, Graph> graphs = Caffeine.newBuilder()
    .maximumSize(10_000)
    .refreshAfterWrite(1, TimeUnit.MINUTES)
    .build(key -> createExpensiveGraph(key));

在写后的持续时间过后，调用createExpensiveGraph刷新

移除通知

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Cache<Key, Graph> graphs = Caffeine.newBuilder()
    .removalListener((Key key, Graph graph, RemovalCause cause) ->
        System.out.printf("Key %s was removed (%s)%n", key, cause))
    .build();

通过removalListener添加实体移除监听器

写到外部存储

通过CacheWriter 可以将缓存回写的外部存储中。

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LoadingCache<Key, Graph> graphs = Caffeine.newBuilder()
  .writer(new CacheWriter<Key, Graph>() {
    @Override public void write(Key key, Graph graph) {
      // 写入到外部存储或二级缓存
    }
    @Override public void delete(Key key, Graph graph, RemovalCause cause) {
      // 删除外部存储或者二级缓存
    }
  })
  .build(key -> createExpensiveGraph(key));

使用场景

  1. 缓存同步数据库
  2. 多级缓存同步

注意，CacheWriter不能与弱键或AsyncLoadingCache一起使用

统计缓存使用情况

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Cache<Key, Graph> graphs = Caffeine.newBuilder()
    .maximumSize(10_000)
    .recordStats()
    .build();

通过使用Caffeine.recordStats(), 可以转化成一个统计的集合. 通过 Cache.stats() 返回一个CacheStats。CacheStats提供以下统计方法

hitRate(): 返回缓存命中率
evictionCount(): 缓存回收数量
averageLoadPenalty(): 加载新值的平均时间