本地缓存之王——Caffeine 组件最强讲解!
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結論:Caffeine 是目前性能最好的本地緩存,因此,在考慮使用本地緩存時,直接選擇 Caffeine 即可。
先看一個小例子,明白如何創建一個 Caffeine 緩存實例。
Caffeine?caffeine?=?Caffeine.newBuilder().initialCapacity(3).maximumSize(4); Cache?cache?=?caffeine.build(); cache.put("aa",?13); System.out.println(cache.getIfPresent("aa"));Caffeine 相當于一個緩存工廠,可以創建出多個緩存實例 Cache。這些緩存實例都繼承了 Caffeine 的參數配置,Caffeine 是如何配置的,這些緩存實例就具有什么樣的特性和功能。
1. Caffeine 可以設置哪些緩存屬性呢?
1. 緩存初始容量
initialCapacity:整數,表示能存儲多少個緩存對象。
為什么要設置初始容量呢?因為如果提前能預估緩存的使用大小,那么可以設置緩存的初始容量,以免緩存不斷地進行擴容,致使效率不高。
2. 最大容量 最大權重
maximumSize:最大容量,如果緩存中的數據量超過這個數值,Caffeine 會有一個異步線程來專門負責清除緩存,按照指定的清除策略來清除掉多余的緩存。
注意:比如最大容量是 2,此時已經存入了2個數據了,此時存入第3個數據,觸發異步線程清除緩存,在清除操作沒有完成之前,緩存中仍然有3個數據,且 3 個數據均可讀,緩存的大小也是 3,只有當緩存操作完成了,緩存中才只剩 2 個數據,至于清除掉了哪個數據,這就要看清除策略了。
maximumWeight:最大權重,存入緩存的每個元素都要有一個權重值,當緩存中所有元素的權重值超過最大權重時,就會觸發異步清除。
下面給個例子:
class?Person{Integer?age;String?name; }Caffeine<String,?Person>?caffeine?=?Caffeine.newBuilder().maximumWeight(30).weigher((String?key,?Person?value)->?value.getAge()); Cache<String,?Person>?cache?=?caffeine.build(); cache.put("one",?new?Person(12,?"one")); cache.put("two",?new?Person(18,?"two")); cache.put("three",?new?Person(1,?"three")); Thread.sleep(10); System.out.println(cache.estimatedSize()); System.out.println(cache.getIfPresent("two"));運行結果:
2 null要使用權重來衡量的話,就要規定權重是什么,每個元素的權重怎么計算,weigher 方法就是設置權重規則的,它的參數是一個函數,函數的參數是 key 和 value,函數的返回值就是元素的權重,比如上述代碼中,caffeine 設置了最大權重值為 30,然后將每個 Person 對象的 age 年齡作為權重值,所以整個意思就是:緩存中存儲的是 Person 對象,但是限制所有對象的 age 總和不能超過 30,否則就觸發異步清除緩存。
特別要注意一點:最大容量 和 最大權重 只能二選一作為緩存空間的限制。
3. 緩存狀態
3.1 默認的緩存狀態收集器 CacheStats
默認情況下,緩存的狀態會用一個 CacheStats 對象記錄下來,通過訪問 CacheStats 對象就可以知道當前緩存的各種狀態指標,那究竟有哪些指標呢?
先說一下什么是“加載”,當查詢緩存時,緩存未命中,那就需要去第三方數據庫中查詢,然后將查詢出的數據先存入緩存,再返回給查詢者,這個過程就是加載。
totalLoadTime:總共加載時間。
loadFailureRate:加載失敗率,= 總共加載失敗次數 / 總共加載次數
averageLoadPenalty:平均加載時間,單位-納秒
evictionCount:被淘汰出緩存的數據總個數
evictionWeight:被淘汰出緩存的那些數據的總權重
hitCount:命中緩存的次數
hitRate:命中緩存率
loadCount:加載次數
loadFailureCount:加載失敗次數
loadSuccessCount:加載成功次數
missCount:未命中次數
missRate:未命中率
requestCount:用戶請求查詢總次數
CacheStats 類包含了 2 個方法,了解一下:
CacheStats minus(@Nonnull CacheStats other):當前 CacheStats 對象的各項指標減去參數 other 的各項指標,差值形成一個新的 CacheStats 對象。
CacheStats plus(@Nonnull CacheStats other):當前 CacheStats 對象的各項指標加上參數 other 的各項指標,和值形成一個新的 CacheStats 對象。
舉個例子說明:
Caffeine<String,?Person>?caffeine?=?Caffeine.newBuilder().maximumWeight(30).recordStats().weigher((String?key,?Person?value)->?value.getAge()); Cache<String,?Person>?cache?=?caffeine.build(); cache.put("one",?new?Person(12,?"one")); cache.put("two",?new?Person(18,?"two")); cache.put("three",?new?Person(1,?"three")); CacheStats?stats?=?cache.stats();System.out.println(stats.hitCount());3.2 自定義的緩存狀態收集器
自定義的緩存狀態收集器的作用:每當緩存有操作發生時,不管是查詢,加載,存入,都會使得緩存的某些狀態指標發生改變,哪些狀態指標發生了改變,就會自動觸發收集器中對應的方法執行,如果我們在方法中自定義的代碼是收集代碼,比如將指標數值發送到 kafka,那么其它程序從kafka讀取到數值,再進行分析與可視化展示,就能實現對緩存的實時監控了。
收集器接口為 StatsCounter ,我們只需實現這個接口的所有抽象方法即可。下面舉例說明。
public?class?MyStatsCounter?implements?StatsCounter?{@Overridepublic?void?recordHits(int?i)?{System.out.println("命中次數:"?+?i);}@Overridepublic?void?recordMisses(int?i)?{System.out.println("未命中次數:"?+?i);}@Overridepublic?void?recordLoadSuccess(long?l)?{System.out.println("加載成功次數:"?+?l);}@Overridepublic?void?recordLoadFailure(long?l)?{System.out.println("加載失敗次數:"?+?l);}@Overridepublic?void?recordEviction()?{System.out.println("因為緩存大小限制,執行了一次緩存清除工作");}@Overridepublic?void?recordEviction(int?weight)?{System.out.println("因為緩存權重限制,執行了一次緩存清除工作,清除的數據的權重為:"?+?weight);}@Overridepublic?CacheStats?snapshot()?{return?null;} }上述代碼為自定義的緩存狀態收集器,收集到的狀態指標只是簡單地打印出來,snapshot 方法有什么作用,暫時不清楚。
特別需要注意的是:收集器中那些方法得到的狀態值,只是當前緩存操作所產生的結果,比如當前 cache.getIfPresent() 查詢一個值,查詢到了,說明命中了,但是 recordHits(int i) 方法的參數 i = 1,因為本次操作命中了 1 次。
再將收集器與某個緩存掛鉤,如下:
MyStatsCounter?myStatsCounter?=?new?MyStatsCounter(); Caffeine<String,?Person>?caffeine?=?Caffeine.newBuilder().maximumWeight(30).recordStats(()->myStatsCounter).weigher((String?key,?Person?value)->?value.getAge()); Cache<String,?Person>?cache?=?caffeine.build(); cache.put("one",?new?Person(12,?"one")); cache.put("two",?new?Person(18,?"two")); cache.put("three",?new?Person(1,?"three")); cache.getIfPresent("ww"); CacheStats?stats?=?myStatsCounter.snapshot(); Thread.sleep(1000);最后的執行結果為:
未命中次數:1 因為緩存權重限制,執行了一次緩存清除工作,清除的數據的權重為:184. 線程池
Caffeine 緩沖池總有一些異步任務要執行,所以它包含了一個線程池,用于執行這些異步任務,默認使用的是 ForkJoinPool.commonPool() 線程池,個人覺得沒有必要去自定義線程池,或者使用其它的線程池,因為 Caffeine 的作者在設計的時候就考慮了線程池的選擇,既然別人選擇了,就有一定道理。
如果一定要用其它的線程池,可以通過 executor() 方法設置,方法參數是一個 線程池對象。
5. 數據過期策略
5.1 expireAfterAccess
最后一次訪問之后,隔多久沒有被再次訪問的話,就過期。訪問包括了 讀 和 寫。舉個例子:
Caffeine<String,?Person>?caffeine?=?Caffeine.newBuilder().maximumWeight(30).expireAfterAccess(2,?TimeUnit.SECONDS).weigher((String?key,?Person?value)->?value.getAge()); Cache<String,?Person>?cache?=?caffeine.build(); cache.put("one",?new?Person(12,?"one")); cache.put("two",?new?Person(18,?"two")); Thread.sleep(3000); System.out.println(cache.getIfPresent("one")); System.out.println(cache.getIfPresent("two"));運行結果:
null nullexpireAfterAccess 包含兩個參數,第二個參數是時間單位,第一個參數是時間大小,比如上述代碼中設置過期時間為 2 秒,在過了 3 秒之后,再次訪問數據,發現數據不存在了,即觸發過期清除了。
5.2 expireAfterWrite
某個數據在多久沒有被更新后,就過期。舉個例子
Caffeine<String,?Person>?caffeine?=?Caffeine.newBuilder().maximumWeight(30).expireAfterWrite(2,?TimeUnit.SECONDS).weigher((String?key,?Person?value)->?value.getAge()); Cache<String,?Person>?cache?=?caffeine.build(); cache.put("one",?new?Person(12,?"one")); cache.put("two",?new?Person(18,?"two")); Thread.sleep(1000); System.out.println(cache.getIfPresent("one").getName()); Thread.sleep(2000); System.out.println(cache.getIfPresent("one"));運行結果:
one null只能是被更新,才能延續數據的生命,即便是數據被讀取了,也不行,時間一到,也會過期。
5.2 expireAfter
實話實說,關于這個設置項,官網沒有說明白,網上其它博客更是千篇一律,沒有一個講明白的。此處簡單講講我個人的測試用例與理解,如果有誤,歡迎評論指正。
Caffeine<String,?Person>?caffeine?=?Caffeine.newBuilder().maximumWeight(30).expireAfter(new?Expiry<String,?Person>()?{@Overridepublic?long?expireAfterCreate(String?s,?Person?person,?long?l)?{if(person.getAge()?>?60){?//首次存入緩存后,年齡大于?60?的,過期時間為?4?秒return?4000000000L;}return?2000000000L;?//?否則為?2?秒}@Overridepublic?long?expireAfterUpdate(String?s,?Person?person,?long?l,?long?l1)?{if(person.getName().equals("one")){?//?更新?one?這個人之后,過期時間為?8?秒return?8000000000L;}return?4000000000L;?//?更新其它人后,過期時間為?4?秒}@Overridepublic?long?expireAfterRead(String?s,?Person?person,?long?l,?long?l1)?{return?3000000000L;?//?每次被讀取后,過期時間為?3?秒}}).weigher((String?key,?Person?value)->?value.getAge()); Cache<String,?Person>?cache?=?caffeine.build();expireAfter 方法的參數是一個 Expiry 對象,Expiry 是一個接口,上述代碼用了匿名類。需要實現 Expiry 的三個方法。
expireAfterCreate(String s, Person person, long l) :此方法為數據<s , person> 創建之后,過期時間是多久(可以理解為生命周期),單位為納秒,方法的返回值就是過期時間,這個時間設置為多久,怎么設置,可以自定義的,比如上述代碼,60 歲以上的過期時間為 4 秒,如果 4 秒內數據沒有被操作,就過期。另外還有一個參數 long l,l 表示創建時間的系統時間戳,單位為納秒。
expireAfterUpdate(String s, Person person, long l, long l1):此方法表示更新某個數據后,過期時間是多久(刷新生命周期),個人認為:參數 l 表示更新前的系統時間戳,l1 表示更新成功后的系統時間戳,因為在多線程下,更新操作可能會阻塞。
expireAfterRead(String s, Person person, long l, long l1) : 與 expireAfterUpdate 同理。
6. refreshAfterWrite 延遲刷新
refreshAfterWrite(long?duration,?TimeUnit?unit)寫操作完成后多久才將數據刷新進緩存中,兩個參數只是用于設置時間長短的。
只適用于 LoadingCache 和 AsyncLoadingCache,如果刷新操作沒有完成,讀取的數據只是舊數據。 同理,不想寫了。
7. removalListener 清除、更新監聽
當緩存中的數據發送更新,或者被清除時,就會觸發監聽器,在監聽器里可以自定義一些處理手段,比如打印出哪個數據被清除,原因是什么。這個觸發和監聽的過程是異步的,就是說可能數據都被刪除一小會兒了,監聽器才監聽到。
舉個例子:
MyStatsCounter?myStatsCounter?=?new?MyStatsCounter(); Caffeine<String,?Person>?caffeine?=?Caffeine.newBuilder().maximumWeight(30).removalListener((String?key,?Person?value,?RemovalCause?cause)->{System.out.println("被清除人的年齡:"?+?value.getAge()?+?";??清除的原因是:"?+?cause);}).weigher((String?key,?Person?value)->?value.getAge()); Cache<String,?Person>?cache?=?caffeine.build(); cache.put("one",?new?Person(12,?"one")); cache.put("two",?new?Person(18,?"two")); cache.put("one",?new?Person(14,?"one")); cache.invalidate("one"); cache.put("three",?new?Person(31,?"three")); Thread.sleep(2000);運行結果:
被清除人的年齡:12;??清除的原因是:REPLACED 被清除人的年齡:14;??清除的原因是:EXPLICIT 被清除人的年齡:18;??清除的原因是:SIZEremovalListener 方法的參數是一個 RemovalListener 對象,但是可以函數式傳參,如上述代碼,當數據被更新或者清除時,會給監聽器提供三個內容,(鍵,值,原因)分別對應代碼中的三個參數,(鍵,值)都是更新前,清除前的舊值, 這樣可以了解到清除的詳細了。
清除的原因有 5 個,存儲在枚舉類 RemovalCause 中:
EXPLICIT : 表示顯式地調用刪除操作,直接將某個數據刪除。
REPLACED:表示某個數據被更新。
EXPIRED:表示因為生命周期結束(過期時間到了),而被清除。
SIZE:表示因為緩存空間大小受限,總權重受限,而被清除。
COLLECTED : 這個不明白。
8. 緩存的數據使用弱引用,軟引用
AsyncCache 緩存不支持軟引用和弱引用。
weakKeys():將緩存的 key 使用弱引用包裝起來,只要 GC 的時候,就能被回收。
weakValues():將緩存的 value 使用弱引用包裝起來,只要 GC 的時候,就能被回收。
softValues():將緩存的 value使用軟引用包裝起來,只要 GC 的時候,有必要,就能被回收。
關于軟引用,弱引用,強引用,虛引用,可以參考:
https://blog.csdn.net/dgh112233/article/details/107288545
因此,弱引用 ,軟引用的設置,只是為了方便回收空間,節省空間,但是使用的時候注意一點,緩存查詢時,是用 == 來判斷兩個 key 是否相等,比較的是地址,不是 key 本身的內容,很容易造成一種現象:命名 key 是對的,但就是無法命中,因為 key 的內容相等,但是地址卻不同,會被認為是兩個 key。
9. 時間源 ticker
不了解,感覺默認用系統的時鐘就好了。
10. 同步監聽器
之前的 removalListener 是異步監聽,此處的 writer 方法可以設置同步監聽器,同步監聽器一個實現了接口 CacheWriter 的實例化對象,我們需要自定義接口的實現類,比如:
public?class?MyCacheWriter?implements?CacheWriter<String,?Application.Person>?{@Overridepublic?void?write(String?s,?Application.Person?person)?{System.out.println("新增/更新了一個新數據:"?+?person.getName());}@Overridepublic?void?delete(String?s,?Application.Person?person,?RemovalCause?removalCause)?{System.out.println("刪除了一個數據:"?+?person.getName());} }關鍵是要實現 CacheWriter 接口的兩個方法,當新增,更新某個數據時,會同步觸發 write 方法的執行。當刪除某個數據時,會觸發 delete 方法的執行。
Caffeine<String,?Person>?caffeine?=?Caffeine.newBuilder().maximumWeight(30).writer(new?MyCacheWriter()).weigher((String?key,?Person?value)->?value.getAge()); Cache<String,?Person>?cache?=?caffeine.build(); cache.put("one",?new?Person(12,?"one")); cache.put("two",?new?Person(18,?"two")); cache.invalidate("two");運行結果:
新增/更新了一個新數據:one 新增/更新了一個新數據:two 刪除了一個數據:two2. Cache 可以有的操作
V getIfPresent(K key) :如果緩存中 key 存在,則獲取 value,否則返回 null。
void put( K key, V value):存入一對數據 <key, value>。
Map<K, V> getAllPresent(Iterable<?> var1) :參數是一個迭代器,表示可以批量查詢緩存。
void putAll( Map<? extends K, ? extends V> var1): 批量存入緩存。
void invalidate(K var1):刪除某個 key 對應的數據。
void invalidateAll(Iterable<?> var1):批量刪除數據。
void invalidateAll():清空緩存。
long estimatedSize():返回緩存中數據的個數。
CacheStats stats():返回緩存當前的狀態指標集。
ConcurrentMap<K, V> asMap():將緩存中所有的數據構成一個 map。
void cleanUp():會對緩存進行整體的清理,比如有一些數據過期了,但是并不會立馬被清除,所以執行一次 cleanUp 方法,會對緩存進行一次檢查,清除那些應該清除的數據。
V get( K var1, Function<? super K, ? extends V> var2):第一個參數是想要獲取的 key,第二個參數是函數,例子如下:
可以著重考慮一下第二個參數的寫法,如果寫成從數據庫查詢的話,那就很完整了。
還有另外兩種緩存:LoadingCache, AsyncLoadingCache。
來源:blog.csdn.net/dgh112233/article/
details/118915259
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的本地缓存之王——Caffeine 组件最强讲解!的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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