JVM进程缓存Caffeine的使用
一、前言
Caffeine是当前最优秀的内存缓存框架,不论读还是写的效率都远高于其他缓存,而且在Spring5开始的默认缓存实现就将Caffeine代替原来的Google Guava
二、基本使用
<dependency> <groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId> <artifactId>caffeine</artifactId> </dependency>
2.1 手动创建缓存
void test1() { Cache<Object, Object> cache = Caffeine.newBuilder() // 初始数量 .initialCapacity(10) // 最大条数 .maximumSize(10) // expireAfterWrite和expireAfterAccess同时存在时,以expireAfterWrite为准 // 最后一次写操作后经过指定时间过期 .expireAfterWrite(1, TimeUnit.SECONDS) // 最后一次读或写操作后经过指定时间过期 .expireAfterAccess(1, TimeUnit.SECONDS) // 监听缓存被移除 .removalListener((key, value, cause) -> {}) // 记录命中 .recordStats() .build(); cache.put("1", "张三"); System.out.println(cache.asMap()); System.out.println(cache.getIfPresent("1")); System.out.println(cache.get("2", o -> "默认值")); }
运行结果
{1=张三}
张三
默认值
2.2 异步获取缓存
@Test void test2() { AsyncLoadingCache<String, String> asyncLoadingCache = Caffeine.newBuilder() // 创建缓存或者最近一次更新缓存后经过指定时间间隔刷新缓存:仅支持LoadingCache .refreshAfterWrite(1, TimeUnit.SECONDS) .expireAfterWrite(1, TimeUnit.SECONDS) .expireAfterAccess(1, TimeUnit.SECONDS) .maximumSize(10) // 根据key查询数据库里面的值 .buildAsync(key -> { Thread.sleep(1000); return new Date().toString(); }); // 异步缓存返回的是CompletableFuture CompletableFuture<String> future = asyncLoadingCache.get("1"); future.thenAccept(System.out::println); }
2.3 记录命中数据
@Test void test3() { LoadingCache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder() // 创建缓存或者最近一次更新缓存后经过指定时间间隔,刷新缓存:refreshAfterWrite仅支持LoadingCache .refreshAfterWrite(1, TimeUnit.SECONDS) .expireAfterWrite(1, TimeUnit.SECONDS) .expireAfterAccess(1, TimeUnit.SECONDS) .maximumSize(10) // 开启记录缓存命中率等信息 .recordStats() // 根据key查询数据库里面的值 .build(key -> { TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(1000); return new Date().toString(); }); cache.put("1", "小明"); cache.get("1"); /* * hitCount :命中的次数 * missCount:未命中次数 * requestCount:请求次数 * hitRate:命中率 * missRate:丢失率 * loadSuccessCount:成功加载新值的次数 * loadExceptionCount:失败加载新值的次数 * totalLoadCount:总条数 * loadExceptionRate:失败加载新值的比率 * totalLoadTime:全部加载时间 * evictionCount:丢失的条数 */ System.out.println(cache.stats()); }
会影响性能,生产环境下建议不开启
三、淘汰策略
- LRU: 最近最少使用,淘汰最长时间没有被使用的页面;
- LFU:最不经常使用,淘汰一段时间内,使用次数最少的页面;
- FIFO:先进先出
LRU的优点:LRU相比于LFU而言性能更好一些,因为它算法相对比较简单,不需要记录访问频次,可以更好地应对突发流量;
LRU的缺点:虽然性能好一些,但是它通过历史数据来预测未来是局限的,它会认为最后到来的数据是最可能被再次访问的,从而给与它最高的优先级。有些非热点数据被访问过后,占据了高优先级,它会在缓存中占据相当长的时间,从而造成空间浪费;
LFU的优点:LRU根据访问频次访问,在大部分情况下,热点数据的频次肯定高于非热点数据,所以它的命中率非常高;
LFU的缺点:LFU算法相对比较复杂,性能比LRU差。有问题的是下面这种情况,比如前一段时间微博有个热点话题热度非常高,就比如那种可以让微博短时间停止服务的,于是赶紧缓存起来,LFU算法记录了其中热点词的访问频率,可能高达十几亿,而过后很长一段时间,这个话题已经不是热点了,新的热点也来了,但是,新热点话题的热度没办法到达十几亿,也就是说访问频次没有之前的话提高,那之前的热点就会一直占据着缓存空间,长时间无法被剔除。
3.1 4种淘汰方式与例子
Caffeine有4种缓存淘汰设置
- 大小(会使用W-TinyLFU算法进行淘汰)
- 权重(大小与权重,只能二选一)
- 时间
- 引用(不常用)
// 缓存大小淘汰 @Test public void maximumSizeTest() throws InterruptedException { Cache<Object, Object> cache = Caffeine.newBuilder() // 超过10个后会使用W-TinyLFU算法进行淘汰 .maximumSize(10) .build(); for (int i = 1; i <= 10; i++) { cache.put(i, i); } // 缓存淘汰是异步的 TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(500); // 打印还没有被淘汰的缓存 System.out.println(cache.asMap()); } // 权重淘汰 @Test public void maximumWeightTest() throws InterruptedException { Cache<Integer, Integer> cache = Caffeine.newBuilder() // 限制总权值,若所有缓存的权重加起来>总权重就会淘汰权重小的缓存 .maximumWeight(100) .weigher((Weigher<Integer, Integer>) (key, value) -> key) .build(); // 总权重其实是=所有缓存的权重加起来 int maximumWeight = 0; for (int i = 1; i < 20; i++) { cache.put(i, i); maximumWeight += i; System.out.println("i = " + i + ", maximumWeight = " + maximumWeight); } System.out.println("总权重 = " + maximumWeight); // 缓存淘汰是异步的 TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(500); // 打印还没有被淘汰的缓存 System.out.println(cache.asMap()); } // 访问后到期(每次访问都会重置时间,也就是说如果一直被访问就不会被淘汰) @Test void expireAfterAccessTest() throws InterruptedException { Cache<Object, Object> cache = Caffeine.newBuilder() .expireAfterAccess(1, TimeUnit.SECONDS) // 可以指定调度程序来及时删除过期缓存项,而不是等待Caffeine触发定期维护 // 若不设置scheduler,则缓存会在下一次调用get的时候才会被动删除 .scheduler(Scheduler.systemScheduler()) .build(); cache.put(1, 2); System.out.println(cache.getIfPresent(1)); Thread.sleep(3000); System.out.println(cache.getIfPresent(1)); } // 写入后到期 @Test void expireAfterWriteTest() throws InterruptedException { Cache<Object, Object> cache = Caffeine.newBuilder() .expireAfterWrite(1, TimeUnit.SECONDS) // 可以指定调度程序来及时删除过期缓存项,而不是等待Caffeine触发定期维护 // 若不设置scheduler,则缓存会在下一次调用get的时候才会被动删除 .scheduler(Scheduler.systemScheduler()) .build(); cache.put(1, 2); TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(3000); System.out.println(cache.getIfPresent(1)); }
另外还有一个refreshAfterWrite()表示x秒后自动刷新缓存可以配合以上的策略使用
// 另外还有一个refreshAfterWrite()表示x秒后自动刷新缓存可以配合以上的策略使用 private static int num = 0; @Test void refreshAfterWriteTest() throws InterruptedException { LoadingCache<Object, Integer> cache = Caffeine.newBuilder() .refreshAfterWrite(1, TimeUnit.SECONDS) .build(integer -> ++num); // 获取ID=1的值,由于缓存里还没有,所以会自动放入缓存 System.out.println(cache.get(1)); // 延迟2秒后,理论上自动刷新缓存后取到的值是2 // 但其实不是,值还是1,因为refreshAfterWrite并不是设置了n秒后重新获取就会自动刷新 // 而是x秒后&&第二次调用getIfPresent的时候才会被动刷新 Thread.sleep(2000); System.out.println(cache.getIfPresent(1));// 1 //此时才会刷新缓存,而第一次拿到的还是旧值 System.out.println(cache.getIfPresent(1));// 2 }
3.2 最佳实践
实践1
- 配置:设置maxSize、refreshAfterWrite,不设置expireAfterWrite/expireAfterAccess
- 优缺点:因为设置expireAfterWrite当缓存过期会同步加锁获取缓存,所以设置expireAfterWrite时性能较好,但是某些时候会取旧数据,适合允许取到旧数据的场景
实践2
- 配置:设置maxSize、expireAfterWrite/expireAfterAccess,不设置refreshAfterWrite
- 优缺点:与上面相反,数据一致性好,不会获取到旧数据,但是性能没那么好,适合获取数据时不耗时的场景
四、配合Redis做二级缓存
缓存的解决方案一般有三种:
- 本地内存缓存,如Caffeine、Ehcache;适合单机系统,速度最快,但是容量有限,而且重启系统后缓存丢失;
- 集中式缓存,如Redis、Memcached;适合分布式系统,解决了容量、重启丢失缓存等问题,但是当访问量极大时,往往性能不是首要考虑的问题,而是带宽。现象就是Redis服务负载不高,但是由于机器网卡带宽跑满,导致数据读取非常慢;
- 第三种方案就是结合以上2种方案的二级缓存应运而生,以内存缓存作为一级缓存、集中式缓存作为二级缓存
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