前言

“缓存” 一直是我们程序员聊的最多的那一类技术点，诸如 Redis、Encache、Guava Cache，你至少会听说过一个。需要承认的是，无论是面试八股文的风气，还是实际使用的频繁度，Redis 分布式缓存的确是当下最为流行的缓存技术，但同时，从我个人的项目经验来看，本地缓存也是非常常用的一个技术点。

分析 Redis 缓存的文章很多，例如 Redis 雪崩、Redis 过期机制等等，诸如此类的公众号标题不鲜出现在我朋友圈的 timeline 中，但是分析本地缓存的文章在我的映像中很少。

在最近的项目中，有一位新人同事使用了 Guava Cache 来对一个 RPC 接口的响应进行缓存，我在 review 其代码时恰好发现了一个不太合理的写法，遂有此文。

本文将会介绍 Guava Cache 的一些常用操作：基础 API 使用，过期策略，刷新策略。并且按照我的写作习惯，会附带上实际开发中的一些总结。需要事先说明的是，我没有阅读过 Guava Cache 的源码，对其的介绍仅仅是一些使用经验或者最佳实践，不会有过多深入的解析。

先简单介绍一下 Guava Cache，它是 Google 封装的基础工具包 guava 中的一个内存缓存模块，它主要提供了以下能力：

  • 封装了缓存与数据源交互的流程，使得开发更关注于业务操作
  • 提供线程安全的存取操作（可以类比 ConcurrentHashMap）
  • 提供常用的缓存过期策略，缓存刷新策略
  • 提供缓存命中率的监控

基础使用

使用一个示例介绍 Guava Cache 的基础使用方法 — 缓存大小写转换的返回值。

  1. private String fetchValueFromServer(String key) {
  2.     return key.toUpperCase();
  3. }
  5. @Test
  6. public void whenCacheMiss_thenFetchValueFromServer() throws ExecutionException {
  7.     LoadingCache<String, String> cache =
  8.         CacheBuilder.newBuilder().build(new CacheLoader<String, String>() {
  9.             @Override
  10.             public String load(String key) {
  11.                 return fetchValueFromServer(key);
  12.             }
  13.         });
  15.     assertEquals(0, cache.size());
  16.     assertEquals("HELLO", cache.getUnchecked("hello"));
  17.     assertEquals("HELLO", cache.get("hello"));
  18.     assertEquals(1, cache.size());
  19. }

使用 Guava Cache 的好处已经跃然于纸上了，它解耦了缓存存取与业务操作。CacheLoader 的 load 方法可以理解为从数据源加载原始数据的入口，当调用 LoadingCache 的 getUnchecked 或者 get方法时，Guava Cache 行为如下：

  • 缓存未命中时，同步调用 load 接口，加载进缓存，返回缓存值
  • 缓存命中，直接返回缓存值
  • 多线程缓存未命中时，A 线程 load 时，会阻塞 B 线程的请求，直到缓存加载完毕

注意到，Guava 提供了两个 getUnchecked 或者 get 加载方法，没有太大的区别，无论使用哪一个，都需要注意，数据源无论是 RPC 接口的返回值还是数据库，都要考虑访问超时或者失败的情况，做好异常处理。

预加载缓存

预加载缓存的常见使用场景：

  • 老生常谈的秒杀场景，事先缓存预热，将热点商品加入缓存；
  • 系统重启过后，事先加载好缓存，避免真实请求击穿缓存

Guava Cache 提供了 put 和 putAll 方法

  1. @Test
  2. public void whenPreloadCache_thenPut() {
  3.     LoadingCache<String, String> cache =
  4.         CacheBuilder.newBuilder().build(new CacheLoader<String, String>() {
  5.             @Override
  6.             public String load(String key) {
  7.                 return fetchValueFromServer(key);
  8.             }
  9.         });
  11.     String key = "kirito";
  12.     cache.put(key,fetchValueFromServer(key));
  14.     assertEquals(1, cache.size());
  15. }

操作和 HashMap 一模一样。

这里有一个误区，而那位新人同事恰好踩到了，也是我写这篇文章的初衷，请务必仅在预加载缓存这个场景使用 put，其他任何场景都应该使用 load 去触发加载缓存。看下面这个反面示例：

  1. // 注意这是一个反面示例
  2. @Test
  3. public void wrong_usage_whenCacheMiss_thenPut() throws ExecutionException {
  4.     LoadingCache<String, String> cache =
  5.         CacheBuilder.newBuilder().build(new CacheLoader<String, String>() {
  6.             @Override
  7.             public String load(String key) {
  8.                 return "";
  9.             }
  10.         });
  12.     String key = "kirito";
  13.     String cacheValue = cache.get(key);
  14.     if ("".equals(cacheValue)) {
  15.         cacheValue = fetchValueFromServer(key);
  16.         cache.put(key, cacheValue);
  17.     }
  18.     cache.put(key, cacheValue);
  20.     assertEquals(1, cache.size());
  21. }

这样的写法，在 load 方法中设置了一个空值，后续通过手动 put + get 的方式使用缓存，这种习惯更像是在操作一个 HashMap，但并不推荐在 Cache 中使用。在前面介绍过 get 配合 load 是由 Guava Cache 去保障了线程安全，保障多个线程访问缓存时，第一个请求加载缓存的同时，阻塞后续请求，这样的 HashMap 用法既不优雅，在极端情况下还会引发缓存击穿、线程安全等问题。

请务必仅仅将 put 方法用作预加载缓存场景。

缓存过期

前面的介绍使用起来依旧没有脱离 ConcurrentHashMap 的范畴，Cache 与其的第一个区别在 “缓存过期” 这个场景可以被体现出来。本节介绍 Guava 一些常见的缓存过期行为及策略。

缓存固定数量的值

  1. @Test
  2. public void whenReachMaxSize_thenEviction() throws ExecutionException {
  3.     LoadingCache<String, String> cache =
  4.         CacheBuilder.newBuilder().maximumSize(3).build(new CacheLoader<String, String>() {
  5.             @Override
  6.             public String load(String key) {
  7.                 return fetchValueFromServer(key);
  8.             }
  9.         });
  11.     cache.get("one");
  12.     cache.get("two");
  13.     cache.get("three");
  14.     cache.get("four");
  15.     assertEquals(3, cache.size());
  16.     assertNull(cache.getIfPresent("one"));
  17.     assertEquals("FOUR", cache.getIfPresent("four"));
  18. }

使用 ConcurrentHashMap 做缓存的一个最大的问题，便是我们没有简易有效的手段阻止其无限增长，而 Guava Cache 可以通过初始化 LoadingCache 的过程，配置 maximumSize ，以确保缓存内容不导致你的系统出现 OOM。

值得注意的是，我这里的测试用例使用的是除了 get 、getUnchecked 外的第三种获取缓存的方式，如字面意思描述的那样，getIfPresent 在缓存不存在时，并不会触发 load 方法加载数据源。

LRU 过期策略

依旧沿用上述的示例，我们在设置容量为 3 时，仅获悉 LoadingCache 可以存储 3 个值，却并未得知第 4 个值存入后，哪一个旧值需要淘汰，为新值腾出空位。实际上，Guava Cache 默认采取了 LRU 缓存淘汰策略。Least Recently Used 即最近最少使用，这个算法你可能没有实现过，但一定会听说过，在 Guava Cache 中 Used 的语义代表任意一次访问，例如 put、get。继续看下面的示例。

  1. @Test
  2. public void whenReachMaxSize_thenEviction() throws ExecutionException {
  3.     LoadingCache<String, String> cache =
  4.         CacheBuilder.newBuilder().maximumSize(3).build(new CacheLoader<String, String>() {
  5.             @Override
  6.             public String load(String key) {
  7.                 return fetchValueFromServer(key);
  8.             }
  9.         });
  11.     cache.get("one");
  12.     cache.get("two");
  13.     cache.get("three");
  14.     // access one
  15.     cache.get("one");
  16.     cache.get("four");
  17.     assertEquals(3, cache.size());
  18.     assertNull(cache.getIfPresent("two"));
  19.     assertEquals("ONE", cache.getIfPresent("one"));
  20. }

注意此示例与上一节示例的区别：第四次 get 访问 one 后，two 变成了最久未被使用的值，当第四个值 four 存入后，淘汰的对象变成了 two，而不再是 one 了。

缓存固定时间

为缓存设置过期时间，也是区分 HashMap 和 Cache 的一个重要特性。Guava Cache 提供了expireAfterAccess、 expireAfterWrite 的方案，为 LoadingCache 中的缓存值设置过期时间。

  1. @Test
  2. public void whenEntryIdle_thenEviction()
  3.     throws InterruptedException, ExecutionException {
  5.     LoadingCache<String, String> cache =
  6.         CacheBuilder.newBuilder().expireAfterAccess(1, TimeUnit.SECONDS).build(new CacheLoader<String, String>() {
  7.             @Override
  8.             public String load(String key) {
  9.                 return fetchValueFromServer(key);
  10.             }
  11.         });
  13.     cache.get("kirito");
  14.     assertEquals(1, cache.size());
  16.     cache.get("kirito");
  17.     Thread.sleep(2000);
  19.     assertNull(cache.getIfPresent("kirito"));
  20. }

缓存失效

  1. @Test
  2. public void whenInvalidate_thenGetNull() throws ExecutionException {
  3.     LoadingCache<String, String> cache =
  4.         CacheBuilder.newBuilder()
  5.             .build(new CacheLoader<String, String>() {
  6.                 @Override
  7.                 public String load(String key) {
  8.                     return fetchValueFromServer(key);
  9.                 }
  10.             });
  12.     String name = cache.get("kirito");
  13.     assertEquals("KIRITO", name);
  15.     cache.invalidate("kirito");
  16.     assertNull(cache.getIfPresent("kirito"));
  17. }

使用 void invalidate(Object key) 移除单个缓存，使用 void invalidateAll() 移除所有缓存。

缓存刷新

缓存刷新的常用于使用数据源的新值覆盖缓存旧值，Guava Cache 提供了两类刷新机制：手动刷新和定时刷新。

手动刷新

  1. cache.refresh("kirito");

refresh 方法将会触发 load 逻辑，尝试从数据源加载缓存。

需要注意点的是，refresh 方法并不会阻塞 get 方法，所以在 refresh 期间，旧的缓存值依旧会被访问到，直到 load 完毕，看下面的示例。

  1. @Test
  2. public void whenCacheRefresh_thenLoad()
  3.     throws InterruptedException, ExecutionException {
  5.     LoadingCache<String, String> cache =
  6.         CacheBuilder.newBuilder().expireAfterWrite(1, TimeUnit.SECONDS).build(new CacheLoader<String, String>() {
  7.             @Override
  8.             public String load(String key) throws InterruptedException {
  9.                 Thread.sleep(2000);
  10.                 return key + ThreadLocalRandom.current().nextInt(100);
  11.             }
  12.         });
  14.     String oldValue = cache.get("kirito");
  16.     new Thread(() -> {
  17.         cache.refresh("kirito");
  18.     }).start();
  20.     // make sure another refresh thread is scheduling
  21.     Thread.sleep(500);
  23.     String val1 = cache.get("kirito");
  25.     assertEquals(oldValue, val1);
  27.     // make sure refresh cache 
  28.     Thread.sleep(2000);
  30.     String val2 = cache.get("kirito");
  31.     assertNotEquals(oldValue, val2);
  33. }

其实任何情况下，缓存值都有可能和数据源出现不一致，业务层面需要做好访问到旧值的容错逻辑。

自动刷新

  1. @Test
  2. public void whenTTL_thenRefresh() throws ExecutionException, InterruptedException {
  3.     LoadingCache<String, String> cache =
  4.         CacheBuilder.newBuilder().refreshAfterWrite(1, TimeUnit.SECONDS).build(new CacheLoader<String, String>() {
  5.             @Override
  6.             public String load(String key) {
  7.                 return key + ThreadLocalRandom.current().nextInt(100);
  8.             }
  9.         });
  11.     String first = cache.get("kirito");
  12.     Thread.sleep(1000);
  13.     String second = cache.get("kirito");
  15.     assertNotEquals(first, second);
  16. }

和上节的 refresh 机制一样，refreshAfterWrite 同样不会阻塞 get 线程，依旧有访问旧值的可能性。

缓存命中统计

Guava Cache 默认情况不会对命中情况进行统计，需要在构建 CacheBuilder 时显式配置 recordStats。

  1. @Test
  2. public void whenRecordStats_thenPrint() throws ExecutionException {
  3.     LoadingCache<String, String> cache =
  4.         CacheBuilder.newBuilder().maximumSize(100).recordStats().build(new CacheLoader<String, String>() {
  5.             @Override
  6.             public String load(String key) {
  7.                 return fetchValueFromServer(key);
  8.             }
  9.         });
  11.     cache.get("one");
  12.     cache.get("two");
  13.     cache.get("three");
  14.     cache.get("four");
  16.     cache.get("one");
  17.     cache.get("four");
  19.     CacheStats stats = cache.stats();
  20.     System.out.println(stats);
  21. }


CacheStats{hitCount=2, missCount=4, loadSuccessCount=4, loadExceptionCount=0, totalLoadTime=1184001, evictionCount=0}

缓存移除的通知机制

在一些业务场景中，我们希望对缓存失效进行一些监测，或者是针对失效的缓存做一些回调处理，就可以使用 RemovalNotification 机制。

  1. @Test
  2. public void whenRemoval_thenNotify() throws ExecutionException {
  3.     LoadingCache<String, String> cache =
  4.         CacheBuilder.newBuilder().maximumSize(3)
  5.             .removalListener(
  6.                 cacheItem -> System.out.println(cacheItem + " is removed, cause by " + cacheItem.getCause()))
  7.             .build(new CacheLoader<String, String>() {
  8.                 @Override
  9.                 public String load(String key) {
  10.                     return fetchValueFromServer(key);
  11.                 }
  12.             });
  14.     cache.get("one");
  15.     cache.get("two");
  16.     cache.get("three");
  17.     cache.get("four");
  18. }

one=ONE is removed, cause by SIZE

removalListener 可以给 LoadingCache 增加一个回调处理器，RemovalNotification 实例包含了缓存的键值对以及移除原因。

Weak Keys & Soft Values

Java 基础中的弱引用和软引用的概念相信大家都学习过，这里先给大家复习一下

  • 软引用：如果一个对象只具有软引用，则内存空间充足时，垃圾回收器就不会回收它；如果内存空间不足，就会回收这些对象。只要垃圾回收器没有回收它，该对象就可以被程序使用
  • 弱引用：只具有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。

在 Guava Cache 中，CacheBuilder 提供了 weakKeys、weakValues、softValues 三种方法，将缓存的键值对与 JVM 垃圾回收机制产生关联。

该操作可能有它适用的场景，例如最大限度的使用 JVM 内存做缓存，但依赖 GC 清理，性能可想而知会比较低。总之我是不会依赖 JVM 的机制来清理缓存的，所以这个特性我不敢使用，线上还是稳定性第一。

如果需要设置清理策略，可以参考缓存过期小结中的介绍固定数量和固定时间两个方案，结合使用确保使用缓存获得高性能的同时，不把内存打挂。

总结

本文介绍了 Guava Cache 一些常用的 API 、用法示例，以及需要警惕的一些使用误区。

在选择使用 Guava 时，我一般会结合实际使用场景，做出以下的考虑：

  1. 为什么不用 Redis？
    如果本地缓存能够解决，我不希望额外引入一个中间件。
  2. 如果保证缓存和数据源数据的一致性？
    一种情况，我会在数据要求敏感度不高的场景使用缓存，所以短暂的不一致可以忍受；另外一些情况，我会在设置定期刷新缓存以及手动刷新缓存的机制。举个例子，页面上有一个显示应用 developer 列表的功能，而本地仅存储了应用名，developer 列表是通过一个 RPC 接口查询获取的，而由于对方的限制，该接口 qps 承受能力非常低，便可以考虑缓存 developer 列表，并配置 maximumSize 以及 expireAfterAccess。如果有用户在 developer 数据源中新增了数据，导致了数据不一致，页面也可以设置一个同步按钮，让用户去主动 refresh；或者，如果判断当前用户不在 developer 列表，也可以程序 refresh 一次。总之非常灵活，使用 Guava Cache 的 API 可以满足大多数业务场景的缓存需求。
  3. 为什么是 Guava Cache，它的性能怎么样？
    我现在主要是出于稳定性考虑，项目一直在使用 Guava Cache。据说有比 Guava Cache 快的本地缓存，但那点性能我的系统不是特别关心。

— 本文结束 —

Guava Cache 使用小结 - 图1

● 漫谈设计模式在 Spring 框架中的良好实践

● 颠覆微服务认知：深入思考微服务的七个主流观点

● 人人都是 API 设计者

● 一文讲透微服务下如何保证事务的一致性

● 要黑盒测试微服务内部服务间调用，我该如何实现？

Guava Cache 使用小结 - 图2

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对「服务端思维」有期待，请在文末点个在看

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Guava Cache 使用小结 - 图3

在看点这里

Guava Cache 使用小结 - 图4

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