guava缓存

最新推荐文章于 2025-05-22 11:42:17 发布

水银湖

最新推荐文章于 2025-05-22 11:42:17 发布

阅读量640

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏： redis

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_25622107/article/details/58035210

redis 专栏收录该内容

2 篇文章

订阅专栏

Guava Cache提供了一种内存管理机制，包括基于容量、定时和引用的回收策略。通过CacheLoader实现自动加载，支持Callable和直接插入。定时回收可通过expireAfterAccess和expireAfterWrite设置，而显式清除则包含单个、批量和全部清除缓存项的方法。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

范例

 
LoadingCache<Key, Graph> graphs = CacheBuilder.newBuilder()
 
        .maximumSize(1000)
 
        .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)
 
        .removalListener(MY_LISTENER)
 
        .build(
 
            new CacheLoader<Key, Graph>() {
 
                public Graph load(Key key) throws AnyException {
 
                    return createExpensiveGraph(key);
 
                }
 
        });

适用性

缓存在很多场景下都是相当有用的。例如，计算或检索一个值的代价很高，并且对同样的输入需要不止一次获取值的时候，就应当考虑使用缓存。

Guava Cache与ConcurrentMap很相似，但也不完全一样。最基本的区别是ConcurrentMap会一直保存所有添加的元素，直到显式地移除。相对地，Guava Cache为了限制内存占用，通常都设定为自动回收元素。在某些场景下，尽管LoadingCache 不回收元素，它也是很有用的，因为它会自动加载缓存。

加载

在使用缓存前，首先问自己一个问题：有没有合理的默认方法来加载或计算与键关联的值？如果有的话，你应当使用CacheLoader。如果没有，或者你想要覆盖默认的加载运算，同时保留"获取缓存-如果没有-则计算"[get-if-absent-compute]的原子语义，你应该在调用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，但自动加载是首选的，因为它可以更容易地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。例如，你可以用下面的代码构建LoadingCache：

 
LoadingCache<Key, Graph> graphs = CacheBuilder.newBuilder()
 
        .maximumSize(1000)
 
        .build(
 
            new CacheLoader<Key, Graph>() {
 
                public Graph load(Key key) throws AnyException {
 
                    return createExpensiveGraph(key);
 
                }
 
            });
 
 
 
...
 
try {
 
    return graphs.get(key);
 
} catch (ExecutionException e) {
 
    throw new OtherException(e.getCause());
 
}

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ExecutionException异常。如果你定义的CacheLoader没有声明任何检查型异常，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)。

 
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);

getAll(Iterable<? extends K>)方法用来执行批量查询。默认情况下，对每个不在缓存中的键，getAll方法会单独调用CacheLoader.load来加载缓存项。如果批量的加载比多个单独加载更高效，你可以重载CacheLoader.loadAll来利用这一点。getAll(Iterable)的性能也会相应提升。

注：CacheLoader.loadAll的实现可以为没有明确请求的键加载缓存值。例如，为某组中的任意键计算值时，能够获取该组中的所有键值，loadAll方法就可以实现为在同一时间获取该组的其他键值。校注：getAll(Iterable<? extends K>)方法会调用loadAll，但会筛选结果，只会返回请求的键值对。

`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。这个方法简便地实现了模式"如果有缓存则返回；否则运算、缓存、然后返回"。

 
Cache<Key, Graph> cache = CacheBuilder.newBuilder()
 
        .maximumSize(1000)
 
        .build(); // look Ma, no CacheLoader
 
...
 
try {
 
    // If the key wasn't in the "easy to compute" group, we need to
 
    // do things the hard way.
 
    cache.get(key, new Callable<Key, Graph>() {
 
        @Override
 
        public Value call() throws AnyException {
 
            return doThingsTheHardWay(key);
 
        }
 
    });
 
} catch (ExecutionException e) {
 
    throw new OtherException(e.getCause());
 
}

显式插入

使用cache.put(key, value)方法可以直接向缓存中插入值，这会直接覆盖掉给定键之前映射的值。使用Cache.asMap()视图提供的任何方法也能修改缓存。但请注意，asMap视图的任何方法都不能保证缓存项被原子地加载到缓存中。进一步说，asMap视图的原子运算在Guava Cache的原子加载范畴之外，所以相比于Cache.asMap().putIfAbsent(K, V)，Cache.get(K, Callable<V>) 应该总是优先使用。

缓存回收

一个残酷的现实是，我们几乎一定没有足够的内存缓存所有数据。你你必须决定：什么时候某个缓存项就不值得保留了？Guava Cache提供了三种基本的缓存回收方式：基于容量回收、定时回收和基于引用回收。

基于容量的回收（size-based eviction）

如果要规定缓存项的数目不超过固定值，只需使用CacheBuilder.maximumSize(long)。缓存将尝试回收最近没有使用或总体上很少使用的缓存项。——警告：在缓存项的数目达到限定值之前，缓存就可能进行回收操作——通常来说，这种情况发生在缓存项的数目逼近限定值时。

另外，不同的缓存项有不同的“权重”（weights）——例如，如果你的缓存值，占据完全不同的内存空间，你可以使用CacheBuilder.weigher(Weigher)指定一个权重函数，并且用CacheBuilder.maximumWeight(long)指定最大总重。在权重限定场景中，除了要注意回收也是在重量逼近限定值时就进行了，还要知道重量是在缓存创建时计算的，因此要考虑重量计算的复杂度。

 
LoadingCache<Key, Graph> graphs = CacheBuilder.newBuilder()
 
        .maximumWeight(100000)
 
        .weigher(new Weigher<Key, Graph>() {
 
            public int weigh(Key k, Graph g) {
 
                return g.vertices().size();
 
            }
 
        })
 
        .build(
 
            new CacheLoader<Key, Graph>() {
 
                public Graph load(Key key) { // no checked exception
 
                    return createExpensiveGraph(key);
 
                }
 
            });

定时回收（Timed Eviction）

CacheBuilder提供两种定时回收的方法：

expireAfterAccess(long, TimeUnit)：缓存项在给定时间内没有被读/写访问，则回收。请注意这种缓存的回收顺序和基于大小回收一样。
expireAfterWrite(long, TimeUnit)：缓存项在给定时间内没有被写访问（创建或覆盖），则回收。如果认为缓存数据总是在固定时候后变得陈旧不可用，这种回收方式是可取的。

如下文所讨论，定时回收周期性地在写操作中执行，偶尔在读操作中执行。

测试定时回收

对定时回收进行测试时，不一定非得花费两秒钟去测试两秒的过期。你可以使用Ticker接口和CacheBuilder.ticker(Ticker)方法在缓存中自定义一个时间源，而不是非得用系统时钟。

基于引用的回收（Reference-based Eviction）

通过使用弱引用的键、或弱引用的值、或软引用的值，Guava Cache可以把缓存设置为允许垃圾回收：

CacheBuilder.weakKeys()：使用弱引用存储键。当键没有其它（强或软）引用时，缓存项可以被垃圾回收。因为垃圾回收仅依赖恒等式（==），使用弱引用键的缓存用==而不是equals比较键。
CacheBuilder.weakValues()：使用弱引用存储值。当值没有其它（强或软）引用时，缓存项可以被垃圾回收。因为垃圾回收仅依赖恒等式（==），使用弱引用值的缓存用==而不是equals比较值。
CacheBuilder.softValues()：使用软引用存储值。软引用只有在响应内存需要时，才按照全局最近最少使用的顺序回收。考虑到使用软引用的性能影响，我们通常建议使用更有性能预测性的缓存大小限定（见上文，基于容量回收）。使用软引用值的缓存同样用==而不是equals比较值。