如何解决多线程高并发场景下的 Java 缓存问题?

日期:2018-09-18 18:05:45 / 人气:1593

互联网软件神速发展,用户的体验度是判断一个软件好坏的重要原因,所以缓存就是必不可少的一个神器。在多线程高并发场景中往往是离不开cache的,需要根据不同的应用场景来需要选择不同的cache,比如分布式缓存如redis、memcached,还有本地(进程内)缓存如ehcache、GuavaCache、Caffeine。

说起Guava Cache,很多人都不会陌生,它是Google Guava工具包中的一个非常方便易用的本地化缓存实现,基于LRU算法实现,支持多种缓存过期策略。由于Guava的大量使用,Guava Cache也得到了大量的应用。但是,Guava Cache的性能一定是最好的吗?也许,曾经,它的性能是非常不错的。但所谓长江后浪推前浪,总会有更加优秀的技术出现。今天,我就来介绍一个比Guava Cache性能更高的缓存框架:Caffeine。


官方性能比较

Google Guava工具包中的一个非常方便易用的本地化缓存实现,基于LRU算法实现,支持多种缓存过期策略。

EhCache 是一个纯Java的进程内缓存框架,具有快速、精干等特点,是Hibernate中默认的CacheProvider。

Caffeine是使用Java8对Guava缓存的重写版本,在Spring Boot 2.0中将取代,基于LRU算法实现,支持多种缓存过期策略。

  • 场景1:8个线程读,100%的读操作。


  • 场景二:6个线程读,2个线程写,也就是75%的读操作,25%的写操作。


  • 场景三:8个线程写,100%的写操作。


可以清楚地看到Caffeine效率明显高于其他缓存。


如何使用?

 1 public static void main(String[] args) { 2 LoadingCache<String, String> build = CacheBuilder.newBuilder().initialCapacity(1).maximumSize(100).expireAfterWrite(1, TimeUnit.DAYS) 3 .build(new CacheLoader<String, String>() { 4 //默认的数据加载实现,当调用get取值的时候,如果key没有对应的值,就调用这个方法进行加载 5 @Override 6 public String load(String key) { 7 return ""; 8 } 9 }); 10 } 11 } 

参数方法:

  • initialCapacity(1) 初始缓存长度为1;
  • maximumSize(100) 最大长度为100;
  • expireAfterWrite(1, TimeUnit.DAYS) 设置缓存策略在1天未写入过期缓存(后面讲缓存策略)。


过期策略

在Caffeine中分为两种缓存,一个是有界缓存,一个是无界缓存,无界缓存不需要过期并且没有界限。

在有界缓存中提供了三个过期API:

  • expireAfterWrite:代表着写了之后多久过期。(上面列子就是这种方式)
  • expireAfterAccess:代表着最后一次访问了之后多久过期。
  • expireAfter:在expireAfter中需要自己实现Expiry接口,这个接口支持create、update、以及access了之后多久过期。注意这个API和前面两个API是互斥的。这里和前面两个API不同的是,需要你告诉缓存框架,它应该在具体的某个时间过期,也就是通过前面的重写create、update、以及access的方法,获取具体的过期时间。


更新策略

何为更新策略?就是在设定多长时间后会自动刷新缓存。

Caffeine提供了refreshAfterWrite()方法来让我们进行写后多久更新策略:

1 LoadingCache<String, String> build = CacheBuilder.newBuilder().refreshAfterWrite(1, TimeUnit.DAYS) 2 .build(new CacheLoader<String, String>() { 3 @Override 4 public String load(String key) { 5 return ""; 6 } 7 }); 8 } 

上面的代码我们需要建立一个CacheLodaer来进行刷新,这里是同步进行的,可以通过buildAsync方法进行异步构建。在实际业务中这里可以把我们代码中的mapper传入进去,进行数据源的刷新。

但是实际使用中,你设置了一天刷新,但是一天后你发现缓存并没有刷新。这是因为只有在1天后这个缓存再次访问后才能刷新,如果没人访问,那么永远也不会刷新。

我们来看看自动刷新是怎么做的呢?自动刷新只存在读操作之后,也就是我们的afterRead()这个方法,其中有个方法叫refreshIfNeeded,它会根据你是同步还是异步然后进行刷新处理。


填充策略(Population)

Caffeine 为我们提供了三种填充策略:手动、同步和异步。

手动加载(Manual)

 1Cache<String, Object> manualCache = Caffeine.newBuilder() 2 .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES) 3 .maximumSize(10_000) 4 .build(); 5 6String key = "name1"; 7// 根据key查询一个缓存,如果没有返回NULL 8graph = manualCache.getIfPresent(key); 9// 根据Key查询一个缓存,如果没有调用createExpensiveGraph方法,并将返回值保存到缓存。 10// 如果该方法返回Null则manualCache.get返回null,如果该方法抛出异常则manualCache.get抛出异常 11graph = manualCache.get(key, k -> createExpensiveGraph(k)); 12// 将一个值放入缓存,如果以前有值就覆盖以前的值 13manualCache.put(key, graph); 14// 删除一个缓存 15manualCache.invalidate(key); 16 17ConcurrentMap<String, Object> map = manualCache.asMap(); 18cache.invalidate(key); 

Cache接口允许显式的去控制缓存的检索、更新和删除。我们可以通过cache.getIfPresent(key) 方法来获取一个key的值,通过cache.put(key, value)方法显示的将数控放入缓存,但是这样子会覆盖缓原来key的数据。更加建议使用cache.get(key,k - > value) 的方式,get 方法将一个参数为 key 的 Function (createExpensiveGraph) 作为参数传入。

如果缓存中不存在该键,则调用这个 Function 函数,并将返回值作为该缓存的值插入缓存中。get 方法是以阻塞方式执行调用,即使多个线程同时请求该值也只会调用一次Function方法。这样可以避免与其他线程的写入竞争,这也是为什么使用 get 优于 getIfPresent 的原因。

注意:如果调用该方法返回NULL(如上面的 createExpensiveGraph 方法),则cache.get返回null。如果调用该方法抛出异常,则get方法也会抛出异常。

可以使用Cache.asMap() 方法获取ConcurrentMap进而对缓存进行一些更改。

同步加载(Loading)

 1LoadingCache<String, Object> loadingCache = Caffeine.newBuilder() 2 .maximumSize(10_000) 3 .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES) 4 .build(key -> createExpensiveGraph(key)); 5 6String key = "name1"; 7// 采用同步方式去获取一个缓存和上面的手动方式是一个原理。在build Cache的时候会提供一个createExpensiveGraph函数。 8// 查询并在缺失的情况下使用同步的方式来构建一个缓存 9Object graph = loadingCache.get(key); 10 11// 获取组key的值返回一个Map 12List<String> keys = new ArrayList<>(); 13keys.add(key); 14Map<String, Object> graphs = loadingCache.getAll(keys); 

LoadingCache是使用CacheLoader来构建的缓存的值。批量查找可以使用getAll方法。默认情况下,getAll将会对缓存中没有值的key分别调用CacheLoader.load方法来构建缓存的值。我们可以重写CacheLoader.loadAll方法来提高getAll的效率。

注意:可以编写一个CacheLoader.loadAll来实现为特别请求的key加载值。例如,如果计算某个组中的任何键的值将为该组中的所有键提供值,则loadAll可能会同时加载该组的其余部分。

异步加载(Asynchronously Loading)

 1AsyncLoadingCache<String, Object> asyncLoadingCache = Caffeine.newBuilder() 2 .maximumSize(10_000) 3 .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES) 4 // Either: Build with a synchronous computation that is wrapped as asynchronous 5 .buildAsync(key -> createExpensiveGraph(key)); 6 // Or: Build with a asynchronous computation that returns a future 7 // .buildAsync((key, executor) -> createExpensiveGraphAsync(key, executor)); 8 9 String key = "name1"; 10 11// 查询并在缺失的情况下使用异步的方式来构建缓存 12CompletableFuture<Object> graph = asyncLoadingCache.get(key); 13// 查询一组缓存并在缺失的情况下使用异步的方式来构建缓存 14List<String> keys = new ArrayList<>(); 15keys.add(key); 16CompletableFuture<Map<String, Object>> graphs = asyncLoadingCache.getAll(keys); 17// 异步转同步 18loadingCache = asyncLoadingCache.synchronous(); 

AsyncLoadingCache是继承自LoadingCache类的,异步加载使用Executor去调用方法并返回一个CompletableFuture。异步加载缓存使用了响应式编程模型。

如果要以同步方式调用时,应提供CacheLoader。要以异步表示时,应该提供一个AsyncCacheLoader,并返回一个CompletableFuture。

synchronous()这个方法返回了一个LoadingCacheView视图,LoadingCacheView也继承自LoadingCache。调用该方法后就相当于你将一个异步加载的缓存AsyncLoadingCache转换成了一个同步加载的缓存LoadingCache。

默认使用ForkJoinPool.commonPool()来执行异步线程,但是我们可以通过Caffeine.executor(Executor) 方法来替换线程池。


驱逐策略(eviction)

Caffeine提供三类驱逐策略:基于大小(size-based),基于时间(time-based)和基于引用(reference-based)。

基于大小(size-based)

基于大小驱逐,有两种方式:一种是基于缓存大小,一种是基于权重。

 1// Evict based on the number of entries in the cache 2// 根据缓存的计数进行驱逐 3LoadingCache<Key, Graph> graphs = Caffeine.newBuilder() 4 .maximumSize(10_000) 5 .build(key -> createExpensiveGraph(key)); 6 7// Evict based on the number of vertices in the cache 8// 根据缓存的权重来进行驱逐(权重只是用于确定缓存大小,不会用于决定该缓存是否被驱逐) 9LoadingCache<Key, Graph> graphs = Caffeine.newBuilder() 10 .maximumWeight(10_000) 11 .weigher((Key key, Graph graph) -> graph.vertices().size()) 12 .build(key -> createExpensiveGraph(key)); 

我们可以使用Caffeine.maximumSize(long)方法来指定缓存的最大容量。当缓存超出这个容量的时候,会使用Window TinyLfu策略来删除缓存。我们也可以使用权重的策略来进行驱逐,可以使用Caffeine.weigher(Weigher) 函数来指定权重,使用Caffeine.maximumWeight(long) 函数来指定缓存最大权重值。

注意:maximumWeight与maximumSize不可以同时使用。

基于时间(Time-based)

 1// Evict based on a fixed expiration policy 2// 基于固定的到期策略进行退出 3LoadingCache<Key, Graph> graphs = Caffeine.newBuilder() 4 .expireAfterAccess(5, TimeUnit.MINUTES) 5 .build(key -> createExpensiveGraph(key)); 6LoadingCache<Key, Graph> graphs = Caffeine.newBuilder() 7 .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES) 8 .build(key -> createExpensiveGraph(key)); 9 10// Evict based on a varying expiration policy 11// 基于不同的到期策略进行退出 12LoadingCache<Key, Graph> graphs = Caffeine.newBuilder() 13 .expireAfter(new Expiry<Key, Graph>() { 14 @Override 15 public long expireAfterCreate(Key key, Graph graph, long currentTime) { 16 // Use wall clock time, rather than nanotime, if from an external resource 17 long seconds = graph.creationDate().plusHours(5) 18 .minus(System.currentTimeMillis(), MILLIS) 19 .toEpochSecond(); 20 return TimeUnit.SECONDS.toNanos(seconds); 21 } 22 23 @Override 24 public long expireAfterUpdate(Key key, Graph graph, 25 long currentTime, long currentDuration) { 26 return currentDuration; 27 } 28 29 @Override 30 public long expireAfterRead(Key key, Graph graph, 31 long currentTime, long currentDuration) { 32 return currentDuration; 33 } 34 }) 35 .build(key -> createExpensiveGraph(key)); 

基于引用(reference-based)

Java 4种引用的级别由高到低依次为:强引用 > 软引用 > 弱引用 > 虚引用。


 1// Evict when neither the key nor value are strongly reachable 2// 当key和value都没有引用时驱逐缓存 3LoadingCache<Key, Graph> graphs = Caffeine.newBuilder() 4 .weakKeys() 5 .weakValues() 6 .build(key -> createExpensiveGraph(key)); 7 8// Evict when the garbage collector needs to free memory 9// 当垃圾收集器需要释放内存时驱逐 10LoadingCache<Key, Graph> graphs = Caffeine.newBuilder() 11 .softValues() 12 .build(key -> createExpensiveGraph(key)); 

我们可以将缓存的驱逐配置成基于垃圾回收器。为此,我们可以将key和 value配置为弱引用或只将值配置成软引用。

注意:AsyncLoadingCache不支持弱引用和软引用。


移除监听器(Removal)

  • 驱逐(eviction):由于满足了某种驱逐策略,后台自动进行的删除操作;
  • 无效(invalidation):表示由调用方手动删除缓存;
  • 移除(removal):监听驱逐或无效操作的监听器。

手动删除缓存:

在任何时候,都可能明确地使缓存无效,而不用等待缓存被驱逐。

1// individual key 2cache.invalidate(key) 3// bulk keys 4cache.invalidateAll(keys) 5// all keys 6cache.invalidateAll() 

Removal 监听器:

可以通过Caffeine.removalListener(RemovalListener) 为缓存指定一个删除侦听器,以便在删除数据时执行某些操作。 RemovalListener可以获取到key、value和RemovalCause(删除的原因)。

删除侦听器的里面的操作是使用Executor来异步执行的。默认执行程序是ForkJoinPool.commonPool(),可以通过Caffeine.executor(Executor)覆盖。当操作必须与删除同步执行时,请改为使用CacheWrite,CacheWrite将在下面说明。

注意:由RemovalListener抛出的任何异常都会被记录(使用Logger)并不会抛出。


统计(Statistics)

Cache<Key, Graph> graphs = Caffeine.newBuilder() 2 .maximumSize(10_000) 3 .recordStats() 4 .build(); 

使用Caffeine.recordStats(),可以打开统计信息收集。Cache.stats() 方法返回提供统计信息的CacheStats,如:

  • hitRate():返回命中与请求的比率;
  • hitCount(): 返回命中缓存的总数;
  • evictionCount():缓存逐出的数量;
  • averageLoadPenalty():加载新值所花费的平均时间。


总结

Caffeine的调整不只有算法上面的调整,内存方面的优化也有很大进步,Caffeine的API的操作功能和Guava是基本保持一致的,并且Caffeine为了兼容之前是Guava的用户,所以使用或者重写缓存到Caffeine应该没什么问题,但是也要看项目情况,不要盲目使用。


作者:admin


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