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最近来到了新的团队#xff0c;发现了一个好用的东西-Guava的LoadingCache本地缓存#xff0c;我们都知道Guava是一个非常好用的工具集合#xff0c;这次认识到了一个非常好用的本地缓存-LoadingCache。 我们知道缓存有多种类型#xff0c;比如常见的分布式缓存、…一、背景
最近来到了新的团队发现了一个好用的东西-Guava的LoadingCache本地缓存我们都知道Guava是一个非常好用的工具集合这次认识到了一个非常好用的本地缓存-LoadingCache。 我们知道缓存有多种类型比如常见的分布式缓存、Redis缓存等然而像loadingCache本地缓存是比较轻的我们都知道内存不贵在高性能、并发的面前就特别占优势。
二、初识LoadingCache
2.1 LoadingCache简介
我们都知道Guava是一个编程工具类库其中包含了很多高质量高性能的工具类和方法。其中LoadingCache是一个带有自动加载功能的缓存它可以加载缓存中不存在的数据本质其实是一个键值对key-value的缓存可以通过key获取到对应的缓存值value。
2.2 LoadingCache的核心接口
在Guava中使用LoadingCache时主要要关注两个接口CacheLoader和LoadingCache。其中CacheLoader承担的是将键映射到值的查询逻辑工作而LoadingCache是CacheLoader的衍生接口。它增加了一些额外的操作如自动加载、异步加载、缓存刷新等。
首先定义一下CacheLoader接口及其方法
public interface CacheLoader {V load(K key) throws Exception;
}其中K代表键的类型V代表值的类型。load()方法即为查询逻辑方法接收一个Key作为参数返回与该Key相关的Value。如果CacheLoader逻辑中没有命中该Key对应的Value则将返回null。
接下来是LoadingCache接口及其方法
public interface LoadingCache extends Cache {V get(K key) throws ExecutionException;ImmutableMap getAll(Iterable keys) throws ExecutionException;void refresh(K key);ConcurrentMap asMap();
}其中Cache接口是LoadingCache的父接口它定义了一些基本的缓存操作方法。而LoadingCache则增加了一些自动加载、缓存刷新等操作。 get(K key)方法定义了默认的基本缓存操作如果Cache中不包含该Key对应的Value将自动调用CacheLoader.load(K key)方法进行自动加载。如果没有定义CacheLoader将抛出一个UncheckedExecutionException异常。 getAll(Iterable? extends K keys)则扩展了get(K key)可以同时获取多组Key-Value对的结果。 refresh(K key)方法可以对特定Key的Value进行刷新即调用对应Key的CacheLoader.load(K key)重新加载并替换原值。 asMap()方法则返回对应的ConcurrentMap对象可以使用常规的Map方法来对缓存中的数据进行操作。
三、LoadingCache的缓存策略
LoadingCache提供了基本缓存策略、基于引用缓存策略、基于提醒缓存策略
3.1 LoadingCache的基本缓存策略
Guava提供了两种基本缓存策略分别为缓存数量大小和基于缓存时间。
3.1.1 基于缓存数量大小
基于大小的缓存是指当缓存中的Key-Value对数量超出一定的限制时LoadingCache会自动剔除旧的Key-Value对以保持缓存大小不超过限制。可以使用maximumSize(long)方法来指定缓存的最大大小如
LoadingCache cache CacheBuilder.newBuilder().maximumSize(100).build(new CacheLoader() {public String load(String key) throws Exception {return key -value;}});3.1.2 基于缓存时间
基于时间的缓存是指当缓存中的Key-Value对超过限制时间后LoadingCache会自动剔除该Key-Value对。可以使用expireAfterWrite(long, TimeUnit)方法来指定缓存过期时间。如
LoadingCache cache CacheBuilder.newBuilder().expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES).build(new CacheLoader() {public String load(String key) throws Exception {return key -value;}});3.2 基于引用的缓存策略
基于引用的缓存策略是指缓存中的Key-Value对的引用关系从而被决定是否从缓存中清除。Guava提供了两种基于引用的缓存策略分别是弱引用和软引用。
弱引用是指当Java虚拟机的垃圾回收器扫描到该Key-Value对的Key只被弱引用引用时将自动从缓存中清除该Key-Value对。可以使用weakKeys()方法启用弱引用
LoadingCache cache CacheBuilder.newBuilder().weakKeys().build(new CacheLoader() {public String load(String key) throws Exception {return key -value;}});软引用是指当Java虚拟机的垃圾回收器扫描到该Key-Value对的Key被软引用引用并且内存不足时将自动从缓存中清除该Key-Value对。可以使用softValues()方法启用软引用
LoadingCache cache CacheBuilder.newBuilder().softValues().build(new CacheLoader() {public String load(String key) throws Exception {return key -value;}});3.3 基于提醒的缓存策略
基于提醒的缓存策略是指缓存中的Key-Value对在特定条件下会被自动剔除。Guava提供了两种基于提醒的缓存策略分别是基于写入提醒和基于访问提醒。其中写入提醒是指在写入某个Key-Value对时通知外部任务以便执行对该Key-Value对的一些处理。访问提醒是指在特定PerformFunction上访问一个Key-Value对时通知外部任务以便记录下该Key-Value对的访问情况。可以使用CacheBuilder提供的removalListener(RemovalListener)方法来启用缓存的提醒策略。
下面是写入提醒的例子
Cache cache CacheBuilder.newBuilder().maximumSize(1000).recordStats().removalListener(new RemovalListener() {public void onRemoval(RemovalNotification removalNotification) {System.out.println(removalNotification.getKey() was removed, cause is removalNotification.getCause());}}).build();四、线程安全
一个缓存框架的线程安全是非常重要的。Guava的LoadingCache在多线程操作时是线程安全的。在它的内部实现中使用了ConcurrentHashMap作为容器对缓存的更新和读取都使用了并发锁机制。
以下是一个LoadingCache的多线程并发示例
public class LoadingCacheTest {private static final LoadingCache CACHE CacheBuilder.newBuilder().maximumSize(100).expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES).refreshAfterWrite(1, TimeUnit.MINUTES).build(new CacheLoader() {public String load(String key) throws Exception {return key -loaded;}});public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {new Thread(new Runnable() {public void run() {for (int i 0; i 100; i) {try {System.out.println(Thread.currentThread().getName() : CACHE.get(key));TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(50L);} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}}}}, Thread-1).start();new Thread(new Runnable() {public void run() {for (int i 0; i 50; i) {try {System.out.println(Thread.currentThread().getName() : CACHE.get(key2));TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(100L);} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}}}}, Thread-2).start();}
}五、总结
本文详细介绍了Google Guava中的LoadingCache的实现原理。LoadingCache是一种带有自动加载功能的缓存可以实现高效的缓存访问和更新。在使用LoadingCache时要熟悉其核心接口和各种缓存策略以及线程安全的问题。同时在实际使用LoadingCache时需要根据具体的业务场景和数据特点制定相应的缓存策略和CacheLoader处理逻辑。
