guava里面如何实现缓存

最新推荐文章于 2025-06-24 01:12:37 发布

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#java 本地缓存

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为了提高遍历大量记录时的效率，通常需要利用本地缓存。Guava Cache提供了一种解决方案，允许在内存中存储预先计算或检索的结果，以避免重复昂贵的查找操作。它特别适合那些预期会被多次查询的键，并且确保缓存数据量不超过内存限制，不同于集中式缓存服务器。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

我们经常会遇到一些本地缓存的场景，比如遍历N条记录，依据记录里面的某个ID，获取到相应的名称，如果遍布的时候逐条去调用外部依赖的服务查询名称，显然会比较慢，如果把获取到的记录保存到本地的缓存里面，先判断本地缓存里面是否有记录存在，如果能够找到记录则直接取本地的数据。显然这样处理的话效率会提升不少。

相对于ConcurrentMap来讲guava cache适用于：

你愿意消耗一些内存空间来提升速度
你预料到某些键会被查询一次以上
缓存中存放的数据总量不会超出内存容量。本地单机缓存不是集中式缓存服务器。

只要你的场景符合其中的一项，那guava cache就适合你。

加载

“获取缓存--如果没有--则计算”【get - if - absent - compute】原子语义

在调用get时传入一个Callable实例。缓存元素也可以通过Cache.put方法直接插入，但自动加载是首选。因为它更容易推断所有缓存内容的一致性。

CacheLoader

LoadingCache是附带CacheLoader构建而成的缓存实现。创建自己的CacheLoader通常只需要简单地实现V load(K key) throws Exception方法。

从LoadingCache查询的正规方式是使用get(K)方法。这个方法要么返回已经缓存的值，要么使用CacheLoader向缓存原子地加载新值。

由于CacheLoader可能抛出异常，LoadingCache.get(K)也声明为抛出ExecutionExceptino异常。

如下：

LoadingCache<Key, Graph> graphs = CacheBuilder.newBuilder()
        .maximumSize(1000)
        .build(
            new CacheLoader<Key, Graph>() {
                public Graph load(Key key) throws AnyException {     // 手工抛异常
                    return createExpensiveGraph(key);
                }
            });

...
try {

    // 也需要在get的时候抛出异常

    return graphs.get(key);
} catch (ExecutionException e) {
    throw new OtherException(e.getCause());
}

如果你定义的CacheLoader没有声明任何检查异常，则可以通过getUnchecked(K)查找缓存；但必须注意，一旦CacheLoader声明了检查型异常，就不可以调用getUnchecked(K).

如下：

LoadingCache<Key, Graph> graphs = CacheBuilder.newBuilder()
        .expireAfterAccess(10, TimeUnit.MINUTES)
        .build(
            new CacheLoader<Key, Graph>() {
                public Graph load(Key key) { // no checked exception
                    return createExpensiveGraph(key);
                }
            });

...
return graphs.getUnchecked(key);

Callable

所有类型的guava cache,不管有没有自动加载功能都支持get(K,Callable(V))方法。这个方法返回缓存中相应的值，或者用给定的Callable运算并把结果加入到缓存中。

在整个加载方法完成前，缓存项相关的可观察状态都不会更改。这个方法实现了这个模式：如果有缓存则返回；否则运算、缓存、然后返回。

public static void main(String[] args) {
        String key = "instance_id";

        Cache<String,Double> cache = CacheBuilder.newBuilder().maximumSize(1000).build();

        int i = 1;
        while (i < 5){
            i++;
            try {
                Double value = cache.get(key, new Callable<Double>() {
                    @Override
                    public Double call() throws Exception {
                        System.out.println("hello");  //第一次没有的时候会运算然后添加到缓存里面。后面就直接从缓存里面读取数据.
                        return 120d;
                    }
                });
                System.out.println(value);
            } catch (ExecutionException ex) {
                System.out.println(ex.getCause());
            }
        }
    }

输出：

hello
120.0
120.0
120.0
120.0

相对于像Cache.asMap().putIfAbsent(K,V)来讲，Cache.get(K,Callable<V>)应该最优先使用。

缓存回收机制

提供了三种回收方式：基于容量回收、定时回收、基于引用回收

基于容量回收

需要使用CacheBuilder.maximumSize(long).

显式清除

个别清除：Cache.invalidate(key)

批量清除：Cache.invalidateAll(keys)

清除所有缓存项：Cache.invalidateAll()

在JDK8里面的实现代码

static Map<String, String> cache2 = new ConcurrentHashMap<>();


    public static String getAppProduct(String appName){
        // call aone
        System.out.println("call aone");
        return "hello1";
    }

    public static void main(String[] args) {
        String key = "instance_id";

        String result = cache2.computeIfAbsent(key,(item) -> getAppProduct(key));
        System.out.println(result);

其实我觉得用jdk8的这种方式也是可以的.