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高性能java缓存库-Caffeine

Caffeine简介

Caffeine基于java8的高性能，接近最优的缓存库。Caffeine提供的内存缓存使用参考Google guava的API。Caffeine是基于Google guava和 ConcurrentLinkedHashMap的设计经验上改进的成果。

Caffeine可以通过建造者模式灵活的组合以下特性：

通过异步自动加载实体到缓存中
基于大小的回收策略
基于时间的回收策略
自动刷新
key自动封装虚引用
value自动封装弱引用或软引用
实体过期或被删除的通知
写入外部资源
统计累计访问缓存

加载策略

Caffeine提供了3种加载策略:手动加载，同步加载，异步加载

手动加载

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Cache<Key, Graph> cache = Caffeine.newBuilder()
    .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)
    .maximumSize(10_000)
    .build();
  
// 检索一个entry，如果没有则为null
Graph graph = cache.getIfPresent(key);
// 检索一个entry，如果entry为null，则通过key创建一个entry并加入缓存
graph = cache.get(key, k -> createExpensiveGraph(key));
// 插入或更新一个实体
cache.put(key, graph);
// 移除一个实体
cache.invalidate(key);

同步加载
构造Cache时候，build方法传入一个CacheLoader实现类。实现load方法，通过key加载value。

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LoadingCache<Key, Graph> cache = Caffeine.newBuilder()
    .maximumSize(10_000)
    .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)
    .build(key -> createExpensiveGraph(key));
//如果缓存种没有对应的value，通过createExpensiveGraph方法加载
Graph graph = cache.get(key);

Map<Key, Graph> graphs = cache.getAll(keys);
异步加载
AsyncLoadingCache<Key, Graph> cache = Caffeine.newBuilder()
    .maximumSize(10_000)
    .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)
    .buildAsync((key, executor) -> createExpensiveGraphAsync(key, executor));
CompletableFuture<Graph> graph = cache.get(key);
CompletableFuture<Map<Key, Graph>> graphs = cache.getAll(keys);

AsyncLoadingCache 是 LoadingCache 的变体， 可以异步计算实体在一个线程池(Executor)上并且返回 CompletableFuture.

回收策略

Caffeine提供了3种回收策略：基于大小回收，基于时间回收，基于引用回收

基于大小回收
// 基于实体数量淘汰实体

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LoadingCache<Key, Graph> graphs = Caffeine.newBuilder()
    .maximumSize(10_000)
    .build(key -> createExpensiveGraph(key));
```    

// 通过权重来计算，每个实体都有不同的权重，总权重到达最高时淘汰实体。

LoadingCache<Key, Graph> graphs = Caffeine.newBuilder()
.maximumWeight(10_000)
.weigher((Key key, Graph graph) -> graph.vertices().size())
.build(key -> createExpensiveGraph(key));

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到达最大大小时淘汰最近最少使用的实体

基于时间回收
实体被访问之后，在实体被读或被写后的一段时间后过期

LoadingCache<Key, Graph> graphs = Caffeine.newBuilder()
.expireAfterAccess(5, TimeUnit.MINUTES)
.build(key -> createExpensiveGraph(key));

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基于写之后，在实体被写入后的一段时间后过期

LoadingCache<Key, Graph> graphs = Caffeine.newBuilder()
.expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)
.build(key -> createExpensiveGraph(key));

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自定义策略Expiry，可以自定义在实体被读，被更新，被创建后的时间过期。

LoadingCache<Key, Graph> graphs = Caffeine.newBuilder()
.expireAfter(new Expiry<Key, Graph>() {
public long expireAfterCreate(Key key, Graph graph, long currentTime) {
// Use wall clock time, rather than nanotime, if from an external resource
long seconds = graph.creationDate().plusHours(5)
.minus(System.currentTimeMillis(), MILLIS)
.toEpochSecond();
return TimeUnit.SECONDS.toNanos(seconds);
}
public long expireAfterUpdate(Key key, Graph graph,
long currentTime, long currentDuration) {
return currentDuration;
}
public long expireAfterRead(Key key, Graph graph,
long currentTime, long currentDuration) {
return currentDuration;
}
})
.build(key -> createExpensiveGraph(key));

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基于引用回收
java种有四种引用：强引用，软引用，弱引用和虚引用，caffeine可以将值封装成弱引用或软引用。
软引用：如果一个对象只具有软引用，则内存空间足够，垃圾回收器就不会回收它；如果内存空间不足了，就会回收这些对象的内存。
弱引用：弱引用的对象拥有更短暂的生命周期。在垃圾回收器线程扫描它所管辖的内存区域的过程中，一旦发现了只具有弱引用的对象，不管当前内存空间足够与否，都会回收它的内存

LoadingCache<Key, Graph> graphs = Caffeine.newBuilder()
.weakKeys()
.weakValues()
.build(key -> createExpensiveGraph(key));

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LoadingCache<Key, Graph> graphs = Caffeine.newBuilder()
.softValues()
.build(key -> createExpensiveGraph(key));

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#### 自动刷新

LoadingCache<Key, Graph> graphs = Caffeine.newBuilder()
.maximumSize(10_000)
.refreshAfterWrite(1, TimeUnit.MINUTES)
.build(key -> createExpensiveGraph(key));

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在写后的持续时间过后，调用createExpensiveGraph刷新

#### 移除通知

Cache<Key, Graph> graphs = Caffeine.newBuilder()
.removalListener((Key key, Graph graph, RemovalCause cause) ->
System.out.printf(“Key %s was removed (%s)%n”, key, cause))
.build();

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通过removalListener添加实体移除监听器

#### 写到外部存储
通过CacheWriter 可以将缓存回写的外部存储中。

LoadingCache<Key, Graph> graphs = Caffeine.newBuilder()
.writer(new CacheWriter<Key, Graph>() {
@Override public void write(Key key, Graph graph) {
// 写入到外部存储或二级缓存
}
@Override public void delete(Key key, Graph graph, RemovalCause cause) {
// 删除外部存储或者二级缓存
}
})
.build(key -> createExpensiveGraph(key));

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使用场景

#### 缓存同步数据库
多级缓存同步
注意，CacheWriter不能与弱键或AsyncLoadingCache一起使用

#### 统计缓存使用情况

Cache<Key, Graph> graphs = Caffeine.newBuilder()
.maximumSize(10_000)
.recordStats()
.build();

通过使用Caffeine.recordStats(), 可以转化成一个统计的集合. 通过 Cache.stats() 返回一个CacheStats。CacheStats提供以下统计方法

hitRate(): 返回缓存命中率
evictionCount(): 缓存回收数量
averageLoadPenalty(): 加载新值的平均时间