google Guava Cache使用--向本地快取的，輕量級的Cache，適合快取少量資料
前言
專案中需要按照時間維度定期清理map中的資料，清理資料時還需要有個回撥能夠做點其他事情，此場景使用Guava Cache非常合適，因此對Guava Cache做個總結。在多執行緒高併發場景中往往是離不開cache的，需要根據不同的應用場景來需要選擇不同的cache，比如分散式快取如Redis、memcached，還有本地（程序內）快取如ehcache、GuavaCache。之前用spring cache的時候整合的是ehcache，但接觸到GuavaCache之後，被它的簡單、強大、及輕量級所吸引。它不需要配置檔案，使用起來和ConcurrentHashMap一樣簡單，而且能覆蓋絕大多數使用cache的場景需求！
GuavaCache是google開源Java類庫Guava的其中一個模組，在maven工程下使用可在pom檔案加入如下依賴：
<dependency>
<groupId>com.google.guava</groupId>
<artifactId>guava</artifactId>
<version>19.0</version>
</dependency> Cache介面及其實現
先說說一般的cache都會實現的基礎功能包括：
提供一個儲存快取的容器，該容器實現了存放（Put）和讀取（Get）快取的介面供外部呼叫。 快取通常以<key,value>的形式存在，通過key來從快取中獲取value。當然容器的大小往往是有限的（受限於記憶體大小），需要為它設定清除快取的策略。
在GuavaCache中快取的容器被定義為介面Cache<K, V>的實現類，這些實現類都是執行緒安全的，因此通常定義為一個單例。並且介面Cache是泛型，很好的支援了不同型別的key和value。作為示例，我們構建一個key為Integer、value為String的Cache例項：
final static Cache<Integer, String> cache = CacheBuilder.newBuilder() //設定cache的初始大小為10，要合理設定該值 .initialCapacity(10) //設定併發數為5，即同一時間最多隻能有5個執行緒往cache執行寫入操作 .concurrencyLevel(5) //設定cache中的資料在寫入之後的存活時間為10秒 .expireAfterWrite(10, TimeUnit.SECONDS) //構建cache例項 .build();
據說GuavaCache的實現是基於ConcurrentHashMap的，因此上面的構造過程所呼叫的方法，通過檢視其官方文件也能看到一些類似的原理。比如通過initialCapacity(5)定義初始值大小，要是定義太大就好浪費記憶體空間，要是太小，需要擴容的時候就會像map一樣需要resize，這個過程會產生大量需要gc的物件，還有比如通過concurrencyLevel(5)來限制寫入操作的併發數，這和ConcurrentHashMap的鎖機制也是類似的（ConcurrentHashMap讀不需要加鎖，寫入需要加鎖，每個segment都有一個鎖）。
接下來看看Cache提供哪些方法（只列了部分常用的）：
/**
* 該介面的實現被認為是執行緒安全的，即可在多執行緒中呼叫
* 通過被定義單例使用
*/
public interface Cache<K, V> {
/**
* 通過key獲取快取中的value，若不存在直接返回null
*/
V getIfPresent(Object key);
/**
* 通過key獲取快取中的value，若不存在就通過valueLoader來載入該value
* 整個過程為 "if cached, return; otherwise create, cache and return"
* 注意valueLoader要麼返回非null值，要麼丟擲異常，絕對不能返回null
*/
V get(K key, Callable<? extends V> valueLoader) throws ExecutionException;
/**
* 新增快取，若key存在，就覆蓋舊值
*/
void put(K key, V value);
/**
* 刪除該key關聯的快取
*/
void invalidate(Object key);
/**
* 刪除所有快取
*/
void invalidateAll();
/**
* 執行一些維護操作，包括清理快取
*/
void cleanUp();
} 使用過程還是要認真檢視官方的文件，以下Demo簡單的展示了Cache的寫入，讀取，和過期清除策略是否生效：
public static void main(String[] args) throws Exception {
cache.put(1, "Hi");
for(int i=0 ;i<100 ;i++) {
SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("HH:mm:ss");
System.out.println(sdf.format(new Date())
+ " key:1 ,value:"+cache.getIfPresent(1));
Thread.sleep(1000);
}
} 下面是get的使用示例，注意get不可返回null，假如要返回null用catch 捕捉住異常就好
public static Object get(Object key) throws ExecutionException {
Object var = cache.get(key, new Callable<Object>() {
@Override
public Object call() throws Exception {
System.out.println("如果沒有值,就執行其他方式去獲取值");
String var = "Google.com.sg";
return var;
}
});
return var;
}
public static void put(Object key, Object value) {
cache.put(key, value);
}
返回null的get
public static Object get(Object key) {
try{
Object var = cache.get(key, new Callable<Object>() {
@Override
public Object call() throws Exception {
System.out.println("如果沒有值,就執行其他方式去獲取值");
return null;
}
});
return var;
} catch(Exception e) {
return null;
}
}清除快取的策略
任何Cache的容量都是有限的，而快取清除策略就是決定資料在什麼時候應該被清理掉。GuavaCache提了以下幾種清除策略：
基於存活時間的清除（Timed Eviction）
這應該是最常用的清除策略，在構建Cache例項的時候，CacheBuilder提供兩種基於存活時間的構建方法：
（1）expireAfterAccess(long, TimeUnit)：快取項在建立後，在給定時間內沒有被讀/寫訪問，則清除。
（2）expireAfterWrite(long, TimeUnit)：快取項在建立後，在給定時間內沒有被寫訪問（建立或覆蓋），則清除。
expireAfterWrite()方法有些類似於redis中的expire命令，但顯然它只能設定所有快取都具有相同的存活時間。若遇到一些快取資料的存活時間為1分鐘，一些為5分鐘，那隻能構建兩個Cache例項了。
基於容量的清除（size-based eviction）
在構建Cache例項的時候，通過CacheBuilder.maximumSize(long)方法可以設定Cache的最大容量數，當快取數量達到或接近該最大值時，Cache將清除掉那些最近最少使用的快取。
以上是這種方式是以快取的“數量”作為容量的計算方式，還有另外一種基於“權重”的計算方式。比如每一項快取所佔據的記憶體空間大小都不一樣，可以看作它們有不同的“權重”（weights）。你可以使用CacheBuilder.weigher(Weigher)指定一個權重函式，並且用CacheBuilder.maximumWeight(long)指定最大總重。
顯式清除
任何時候，你都可以顯式地清除快取項，而不是等到它被回收，Cache介面提供瞭如下API：
（1）個別清除：Cache.invalidate(key)
（2）批量清除：Cache.invalidateAll(keys)
（3）清除所有快取項：Cache.invalidateAll()
基於引用的清除（Reference-based Eviction）
在構建Cache例項過程中，通過設定使用弱引用的鍵、或弱引用的值、或軟引用的值，從而使JVM在GC時順帶實現快取的清除，不過一般不輕易使用這個特性。
（1）CacheBuilder.weakKeys()：使用弱引用儲存鍵
（2）CacheBuilder.weakValues()：使用弱引用儲存值
（3）CacheBuilder.softValues()：使用軟引用儲存值
清除什麼時候發生？
也許這個問題有點奇怪，如果設定的存活時間為一分鐘，難道不是一分鐘後這個key就會立即清除掉嗎？我們來分析一下如果要實現這個功能，那Cache中就必須存線上程來進行週期性地檢查、清除等工作，很多cache如redis、ehcache都是這樣實現的。
但在GuavaCache中，並不存在任何執行緒！它實現機制是在寫操作時順帶做少量的維護工作（如清除），偶爾在讀操作時做（如果寫操作實在太少的話），也就是說在使用的是呼叫執行緒，參考如下示例：
public class CacheService {
static Cache<Integer, String> cache = CacheBuilder.newBuilder()
.expireAfterWrite(5, TimeUnit.SECONDS)
.build();
public static void main(String[] args) throws Exception {
new Thread() { //monitor
public void run() {
while(true) {
SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("HH:mm:ss");
System.out.println(sdf.format(new Date()) +" size: "+cache.size());
try {
Thread.sleep(2000);
} catch (InterruptedException e) {
}
}
};
}.start();
SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("HH:mm:ss");
cache.put(1, "Hi");
System.out.println("write key:1 ,value:"+cache.getIfPresent(1));
Thread.sleep(10000);
// when write ,key:1 clear
cache.put(2, "bbb");
System.out.println("write key:2 ,value:"+cache.getIfPresent(2));
Thread.sleep(10000);
// when read other key ,key:2 do not clear
System.out.println(sdf.format(new Date())
+" after write, key:1 ,value:"+cache.getIfPresent(1));
Thread.sleep(2000);
// when read same key ,key:2 clear
System.out.println(sdf.format(new Date())
+" final, key:2 ,value:"+cache.getIfPresent(2));
}
} 控制檯輸出：
00:34:17 size: 0
write key:1 ,value:Hi
00:34:19 size: 1
00:34:21 size: 1
00:34:23 size: 1
00:34:25 size: 1
write key:2 ,value:bbb
00:34:27 size: 1
00:34:29 size: 1
00:34:31 size: 1
00:34:33 size: 1
00:34:35 size: 1
00:34:37 after write, key:1 ,value:null
00:34:37 size: 1
00:34:39 final, key:2 ,value:null
00:34:39 size: 0 通過分析發現：
（1）快取項<1,"Hi">的存活時間是5秒，但經過5秒後並沒有被清除，因為還是size=1
（2）發生寫操作cache.put(2, "bbb")後，快取項<1,"Hi">被清除，因為size=1，而不是size=2
（3）發生讀操作cache.getIfPresent(1)後，快取項<2,"bbb">沒有被清除，因為還是size=1，看來讀操作確實不一定會發生清除
（4）發生讀操作cache.getIfPresent(2)後，快取項<2,"bbb">被清除，因為讀的key就是2
這在GuavaCache被稱為“延遲刪除”，即刪除總是發生得比較“晚”，這也是GuavaCache不同於其他Cache的地方！這種實現方式的問題：快取會可能會存活比較長的時間，一直佔用著記憶體。如果使用了複雜的清除策略如基於容量的清除，還可能會佔用著執行緒而導致響應時間變長。但優點也是顯而易見的，沒有啟動執行緒，不管是實現，還是使用起來都讓人覺得簡單（輕量）。
如果你還是希望儘可能的降低延遲，可以建立自己的維護執行緒，以固定的時間間隔呼叫Cache.cleanUp()，ScheduledExecutorService可以幫助你很好地實現這樣的定時排程。不過這種方式依然沒辦法百分百的確定一定是自己的維護執行緒“命中”了維護的工作。
總結
請一定要記住GuavaCache的實現程式碼中沒有啟動任何執行緒！！Cache中的所有維護操作，包括清除快取、寫入快取等，都是通過呼叫執行緒來操作的。這在需要低延遲服務場景中使用時尤其需要關注，可能會在某個呼叫的響應時間突然變大。
GuavaCache畢竟是一款面向本地快取的，輕量級的Cache，適合快取少量資料。如果你想快取上千萬資料，可以為每個key設定不同的存活時間，並且高效能，那並不適合使用GuavaCache。