Cache Insight

Cache Features 
首先，我们来浏览一下常见的Cache。 
这个链接给出了常用的Java Open Source Cache。 
http://java-source.net/open-source/cache-solutions 

memcached，JBoss Cache，SwarmCache，OSCache，JCS，EHCache等开源项目的出镜率和关注率比较高。 
memcached和其他几个不同，后面会详述。 
JBoss Cache的特点是，功能大而全，可算是Cache集大成者，几乎什么都支持。 
其余的几个都很轻量。SwarmCache，OSCache，JCS支持Cluster。EHCache不支持Cluster。 

下面列出Cache的基本特性。 
1. 时间记录 
数据进入Cache的时间。 

2. timeout过期时间 
Cache里面的数据多久过期 

3. Eviction Policy 清除策略 
Cache满了之后，根据什么策略，应该清除哪些数据。 
比如，最不经常被访问的数据，最久没有访问到的数据。 

4. 命中率 
Cache的数据被选中的比率 

5. 分级Cache 
有些Cache有分级的概念。比如，几乎所有的Cache都支持Region分区的概念。可以指定某一类的数据存放在特定的Region里面。JBoss Cache可以支持更多的级别。 

6. 分布式Cache 
分布在不同计算机上的Cache 

7. 锁，事务，数据同步 
一些Cache提供了完善的锁，事务支持。 

以上特性，大部分Cache都有相应的API支持。这些API很直观，也很简单，本文不打算展开讲述。 
本文下面主要介绍，memcached和JBoss Cache这两个具有代表意义的Cache的高级特性，包括分布式Cache的支持。 

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memcached 
http://www.danga.com/memcached/ 

memcached是一个Client Server结构的远程Cache实现。 
Server是用C写的，提供了多种语言的客户端API，包括Java, C#, Ruby, Python, PHP, Perl, C等多种语言。 
memcached主要使用在Shared Nothing Architecture中。应用程序通过客户端API，从memcached server存取数据。 
典型的应用，比如，用memcached作为数据库缓存。 
也常有这样的用法，用memcached存放HTTP Session的数据。具体做法是包装Session Interface，截获setAttribute(), getAttribute()方法。 

MemcachedSessionWrapper { 
  Object getAttribute( key ){ 
    return memcachedClient.get (session.getId() + key); 
  } 
  void setAttribute( key, value ){ 
    memcachedClient.setObject(session.getId() + key, value); 
  } 
} 

不同计算机上的应用程序通过一个IP地址来访问memcahced Server。 
同一个key对应的数据，只存在于一台memcached server的一份内存中。 
memcached server也可以部署在多台计算机上。Memcached通过key的hashcode来判断从哪台memcached server上存取数据数据。我们可以看到，同一个key对应的数据，还是只存在于一台memcached server的一份内存中。 
所以，memcached不存在数据同步的问题。这个特性很关键，我们后面讲到Cluster Cache的时候，就会涉及到数据同步的问题。 
memcached由于是远程Cache，要求放到Cache的Key和Value都是Serializable。 
远程Cache，最令人担心的网络通信开销。据有经验的人说，memcached网络通信开销很小。 
memcached的API设计也是远程通信友好的，提供了getMulti()等高粒度的调用方法，能够批量获取数据，从而减少网络通信次数。 

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JBoss Cache 
http://www.jboss.org/products/jbosscache 

有一个商业Cluster Cache，叫做tangosol。 
JBoss Cache是我唯一知道的能够和tangosol媲美的开源Cache。 

Cluster Cache的数据同步，需要网络通信，这就要求放到Cache的数据是Serializable。 
JBoss Cache提出了POJO Cache的概念，意思是数据不是Serializable，一样能够在Cluster中同步。 
JBoss POJO Cache通过AOP机制，支持对象同步，支持对象属性的同步，支持关联对象的Cache，支持继承，集合，Query，并支持不同级别的事务，俨然一个小型内存数据库级别的数据存储系统。 
下面进行解释。 
最令人迷惑不解的是这个POJO的Cluster同步如何实现。 
JBoss POJO Cache采用AOP来照管了POJO的通信和传播工作。天下没有免费的午餐，POJO不支持序列化，框架本身就要做这个工作——Marshal and Unmarshal，比如通过把Java对象翻译成XML，传播出去，对方收到XML，再翻译成Java对象。 
上面说了，JBoss POJO Cache很像一个小型存储容器，JBoss POJO Cache的对象管理也非常类似Hibernate，JDO，JPA等ORM工具，同样有Detach和Attach的概念。 
Attach就是put，把对象放入到Cache中。Detach就是remove，把对象从Cache中删除。为啥要多起个名？ 
原因是，put的时候，放进去的是个干干净净的POJO，出来的时候，就是Enhanced Object，里面夹杂了很多Interceptor代码，监听对象的方法。 
你操作这个对象的时候，JBoss AOP框架就获得了相应的通知，能够做出相应的反应，比如数据同步等。 
JBoss POJO Cache支持对集合类型的AOP。同样需要把集合Attach（Put）进Cache，然后get出来，然后对集合进行操作，就可以被JBoss AOP截获了。 

JBoss POJO Cache的基础是JBoss Tree Cache。这个Tree Cache类似于一个XML DOM树形数据结构。 
JBoss Cache采用Full Qualified Name作为Cache Key，类似于XPath。比如，a/b/c/d。 
当你删除a/b的时候，a/b/c，a/b/c/d等所有属于a/b的Key和对应数据，都被删除。 
JBoss Cache的findObjects方法能够找出一串对象。比如，findObjects根据a/b/c/d能够找出a,b,c,d等4个对象，放在一个Map中返回。 
具体用法要参见API详细说明，因为JBoss POJO Cache提供了很多行为模式。 
这种分级的Cache功能很有用，实现起来也不难。只是，我觉得，还是不够强大。既然支持了类似于XPath的Key，不如索性支持XPath的条件查询。比如，a[name=”n”]/b/c。当然，实现这种功能的代价非常大，需要遍历整个Cache Tree，正如XPath需要遍历整个DOM节点一样。 

最后，JBoss Cache和tangosol一样，都支持了一个我认为如同鸡肋一般的功能，锁机制和事务支持。这个事务支持的意思是，Cache本身实现了类似于数据库的4种事务隔离级别。 
在我看来，这种支持无疑是为了赚取眼球。Cache不当做Cache来用，搞些歪门邪道，大而不当。想当作数据库来用，那还不如把主要功夫花在上述提到的那种精确批量查询功能上。 

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Cluster同步 

Cluster之间的Cache同步有多种实现方法。比如，JMS，RMI，Client Server Socket等方法，用的最多的，支持最广的方法是JGroups开源项目实现的Multicast。配置Cluster Cache，通常就相当于配置JGroups，需要阅读JGroups配置文档。 
Cache的操作通常有4个，get，put，remove，clear。 
对于Cluster Cache来说，读操作（get）肯定是Local方法，只需要从本台计算机内存中获取数据。Remove/clear两个写操作，肯定是Remote方法，需要和Cluster其他计算机进行同步。Put这个写方法，可以是Local，也可以是Remote的。 
Remote Put方法的场景是这样，一台计算机把数据放到Cache里面，这个数据就会被传播到Cluster其他计算机上。这个做法的好处是Cluster各台计算机的Cache数据可以及时得到补充，坏处是传播的数据量比较大，这个代价比较大 
Local Put方法的场景是这样，一台计算机把数据放到Cache里面，这个数据不会被传播到Cluster其他计算机上。这个做法的好处是不需要传播数据，坏处是Cluster各台计算机的Cache数据不能及时得到补充，这个不是很明显的问题，从Cache中得不到数据，从数据库获取数据是很正常的现象。 
Local Put比起Remote Put的优势很明显，所以，通常的Cluster Cache都采用Local Put的策略。各Cache一般都提供了Local Put的配置选项，如果你没有看到这个支持，那么请换一个Cache。:D 

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Center vs Cluster 
Memcached可以看作是Center Cache。 
Center Cache和Cluster Cache的特性比较如下： 
Center Cache没有同步问题，所以，remove/clear的时候，比较有优势，不需要把通知发送到好几个计算机上。 
但是，Center Cache的所有操作，get/put/remove/clear都是Remote操作。而Cluster Cache的get/put都是Local操作，所以，Cluster Cache在get/put操作上具有优势。 

Local get/put在关联对象的组装和分拆方面，优势比较明显。 
关联对象的分拆是这个意思。 
比如，有一个Topic对象，下面有几个Post对象，每个Post对象都有一个User对象。 
Topic对象存放到Cache中的时候，下面的关联对象都要拆开来，分成各自的Entity Region来存放。 
Topic Region -> Topic ID -> Topic Object 
Post Region -> Post ID -> Post Object 
User Region -> User ID -> User Object 
这个时候，put的动作可能发生多次。Remote Put的开销就比较大。 
Get的过程类似，也需要get多次，才能拼装成一个完整的Topic对象。 


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过期数据 
Cache可以用在任何地方，比如，页面缓存。但Cache的最常用场景是用在ORM中，比如，Hibernate，JDO，JPA中。 
ORM Cache的使用方法有个原则——不要把没有Commit的修改数据放入到缓存中。这是为了防止Read Dirty。 
数据库事务分为两种，一种是读事务，不修改数据，一种是写事务，修改数据。 
写事务的操作流程如下： 
db.commt(); 
cache.remove(key); // 这一步操作，清除了Cache数据，也记录了一个时间removeTime。 

读事务的操作流程如下： 
readTime = current time; 
data = cache.get(key); 
if(data is null){ 
  data = db.load(key); 
  cache.put(key, data, readTime); // 这里要readTime传进去 
} 

这里需要注意的是put的时候，需要readTime这个参数。 
这个readTime要和上一次的removeTime进行比较。 
如果readTime > removeTime，这个put才能成功，数据才能够进入缓存。 
这是为了保证不把过期数据放入到Cache中，及时反映数据库的变化。 

另外，需要注意的是，cache.remove(key); 这个事件需要传播到Cluster其他计算机，通知它们清理缓存。 
为什么需要这个通知？ 
一定要注意，这不是为了避免并发修改冲突。并发修改冲突的避免需要引入乐观锁版本控制机制。 
有可能存在这样的误解，认为有了乐观锁版本控制机制，就不需要Cache.remove通知了。这是不对的。 
Cache.remove通知的主要目的是，保证缓存能够及时清理过期数据，反映数据的变化，保证大部分时间内，应用程序显示给用户的不是过期数据。 
另外，db.commt(); cache.remove(key); 这两步调用之间，有很小的可能发生另外的事务。这段极小的时间内，可能无法保证Read Committed，可能出现很短期的过期数据。 
为什么说很短期，因为紧接着的Cache.remove就会清理过期数据。 
如果偏执到这种程度，这么短期的几乎不可能发生的小概率事件，都不能容忍，那么可以，db.commt()之前，给Cache加一个悲观锁，不让别的事务，把数据Put进入Cache，就可以防止这个小概率、微影响的事件。 
JBoss Cache和Tangosol就提供了这类鸡肋一般的悲观锁机制。典型的开发资源配置不当，有用的需要的不做，没用的功能使劲做。 
ORM Query Cache 
ORM Cache一般分为两种。一种是ID Cache（ORM文档中称为二级Cache），用来存放Entity ID对应的Entity对象；一种是Query Cache，用来存放一条查询语句对应的查询结果集。 
ID Cache非常直观，如同上述讲述的，一般是一个Entity Class对应一个Region，Entity存放到对应的Region里面。 
Query Cache比较复杂，而且潜在作用很大，值得仔细讲解。 
现有的ORM对Query Cache的支持并不是很理想。 
比如，Hibernate把整个结果集直接放在Query Cache中。这样，有任何风吹草动，发生了任何数据库的写操作，Query Cache都需要清空。 
有一种比较好的做法，把ID List存放在Query Cache中，每次获取的时候，先获取ID List，然后根据ID List获取Entity List。Query Cache根据Query涉及到的Table Name来进行清理，一旦发生对这些Table Name的修改操作，就可以根据不同情况，清理Query Cache。 
比如，select t2.* from t1, t2 where t1.id = t2.foreign_id and t1.name = ‘a’ 
那么insert into t1, delete from t1, insert into t2, delete from t2都会清除这条Query Cache。 
同样的 update t1 set name = … 这样的语句也会清除这条Query Cache。 
Hibernate为什么不这么做，因为Query Cache的情况比较复杂。也许选择的结果集并不是只有一个Entity类型，也许只是几个字段。 
这个地方，如果细分，还是有很多功夫可以做的。而且也很值得花功夫做，因为Query Cache对于性能的提高，有很大作用。 

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ORM Query Cache 
Cache可以用在任何地方，比如，页面缓存。但Cache的最常用场景是用在ORM中，比如，Hibernate，JDO，JPA中。 
ORM Cache一般分为两种。一种是ID Cache（ORM文档中称为二级Cache），用来存放Entity ID对应的Entity对象；一种是Query Cache，用来存放一条查询语句对应的查询结果集。 
ID Cache非常直观，如同上述讲述的，一般是一个Entity Class对应一个Region，Entity存放到对应的Region里面。 
Query Cache比较复杂，而且潜在作用很大，值得仔细讲解。 
现有的ORM对Query Cache的支持并不是很理想。 
比如，Hibernate把整个结果集直接放在Query Cache中。这样，有任何风吹草动，发生了任何数据库的写操作，Query Cache都需要清空。 
有一种比较好的做法，把ID List存放在Query Cache中，每次获取的时候，先获取ID List，然后根据ID List获取Entity List。Query Cache根据Query涉及到的Table Name来进行清理，一旦发生对这些Table Name的修改操作，就可以根据不同情况，清理Query Cache。 
比如，select t2.* from t1, t2 where t1.id = t2.foreign_id and t1.name = ‘a’ 
那么insert into t1, delete from t1, insert into t2, delete from t2都会清除这条Query Cache。 
同样的 update t1 set name = … 这样的语句也会清除这条Query Cache。 
Hibernate为什么不这么做，因为Query Cache的情况比较复杂。也许选择的结果集并不是只有一个Entity类型，也许只是几个字段。 
这个地方，如果细分，还是有很多功夫可以做的。而且也很值得花功夫做，因为Query Cache对于性能的提高，有很大作用。 

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Query Key 
Query Cache的性能需要考虑几个方面。比如，Query Key。Query Key一般由2个部分组成：Query String部分，SQL, HQL, EQL, or OQL；参数部分。 
寻找Query Key的对应数据的时候，Query Key的比较有两个步骤，先hash，然后equals。所以，Query Key的hashcode和equals两个方法很重要。尤其是equals方法。 
equals方法需要比较很长的Query String。如果没有命中，Query String不相等，那么开销很小，因为通常来说，不相等的String长度都不同，或者前面的字符串都不相同。开销最大的是命中的时候，Query String相等，那么需要把String从头比到尾。 
我们可以采取一些方法来提高String的比较速度。比如，大部分的情况属于静态查询，我们可以采用Singleton String。相同reference的String之间的比较速度很快。对于ORM来说，最好直接使用最外面的HQL, EQL, OQL作为Query Key，而不是采用生成的SQL结果。因为生成的SQL结果每次都是一个新String，具有不同的reference，Cache命中的时候，需要比较整个字符串。 
动态拼装的Query String的性能提高比较难办。因为最终的结果，都是一个新String。我采用的一种方式是，动态拼装的结果是一个String[]。两个String[]如果相等，那么里面的元素String的reference都是相等的，这是由JVM对一个Class内部的String常量进行优化的结果。 
比如， 
String[] a = { 
  “select * from t where” 
  “a = 1” 
  “and b = 2” 
}; 

String[] b = { 
  “select * from t where” 
  “a = 1” 
  “and b = 2” 
}; 

那么a和b的比较只需要3次String reference的比较