干掉GuavaCache：Caffeine才是本地缓存的王，GC+堆排+Tomcat+算法题

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程序员锋范

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程序员锋范 · 2024-03-22 19:50:19 发布

cache.put(“password”, “123456”);

// 从本地缓存中取出数据

System.out.println(cache.getIfPresent(“username”));

System.out.println(cache.getIfPresent(“password”));

System.out.println(cache.get(“blog”, key -> {

// 本地缓存没有的话，从数据库或者Redis中获取

return getValue(key);

}));

当然，使用本地缓存时，我们也可以使用异步加载机制：

AsyncLoadingCache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder()

// 数量上限

.maximumSize(2)

// 失效时间

.expireAfterWrite(5, TimeUnit.MINUTES)

.refreshAfterWrite(1, TimeUnit.MINUTES)

// 异步加载机制

.buildAsync(new CacheLoader<String, String>() {

@Nullable

@Override

public String load(@NonNull String key) throws Exception {

return getValue(key);

}

});

System.out.println(cache.get(“username”).get());

System.out.println(cache.get(“password”).get(10, TimeUnit.MINUTES));

System.out.println(cache.get(“username”).get(10, TimeUnit.MINUTES));

System.out.println(cache.get(“blog”).get());

接下来，我们对一些重要特性进行更加深入的分析。

过期机制

本地缓存的过期机制是非常重要的，因为本地缓存中的数据并不像业务数据那样需要保证不丢失。本地缓存的数据一般都会要求保证命中率的前提下，尽可能的占用更少的内存，并可在极端情况下，可以被GC掉。

Caffeine的过期机制都是在构造Cache的时候申明，主要有如下几种：

expireAfterWrite：表示自从最后一次写入后多久就会过期；
expireAfterAccess：表示自从最后一次访问（写入或者读取）后多久就会过期；
expireAfter：自定义过期策略；

刷新机制

在构造Cache时通过refreshAfterWrite方法指定刷新周期，例如refreshAfterWrite(10, TimeUnit.SECONDS)表示10秒钟刷新一次：

.build(new CacheLoader<String, String>() {

@Override

public String load(String k) {

// 这里我们就可以从数据库或者其他地方查询最新的数据

return getValue(k);

}

});

需要注意的是，Caffeine的刷新机制是**「被动」的。举个例子，假如我们申明了10秒刷新一次。我们在时间T访问并获取到值v1，在T+5秒的时候，数据库中这个值已经更新为v2。但是在T+12秒，即已经过了10秒我们通过Caffeine从本地缓存中获取到的「还是v1」**，并不是v2。在这个获取过程中，Caffeine发现时间已经过了10秒，然后会将v2加载到本地缓存中，下一次获取时才能拿到v2。即它的实现原理是在get方法中，调用afterRead的时候，调用refreshIfNeeded方法判断是否需要刷新数据。这就意味着，如果不读取本地缓存中的数据的话，无论刷新时间间隔是多少，本地缓存中的数据永远是旧的数据！

剔除机制

在构造Cache时可以通过removalListener方法申明剔除监听器，从而可以跟踪本地缓存中被剔除的数据历史信息。根据RemovalCause.java枚举值可知，剔除策略有如下5种：

「EXPLICIT」：调用方法（例如：cache.invalidate(key)、cache.invalidateAll）显示剔除数据；
「REPLACED」：不是真正被剔除，而是用户调用一些方法（例如：put()，putAll()等）改了之前的值；
「COLLECTED」：表示缓存中的Key或者Value被垃圾回收掉了；
「EXPIRED」: expireAfterWrite/expireAfterAccess约定时间内没有任何访问导致被剔除；
「SIZE」：超过maximumSize限制的元素个数被剔除的原因；

GuavaCache和Caffeine差异

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剔除算法方面，GuavaCache采用的是**「LRU」算法，而Caffeine采用的是「Window TinyLFU」**算法，这是两者之间最大，也是根本的区别。
立即失效方面，Guava会把立即失效 (例如：expireAfterAccess(0) and expireAfterWrite(0)) 转成设置最大Size为0。这就会导致剔除提醒的原因是SIZE而不是EXPIRED。Caffiene能正确识别这种剔除原因。
取代提醒方面，Guava只要数据被替换，不管什么原因，都会触发剔除监听器。而Caffiene在取代值和先前值的引用完全一样时不会触发监听器。
异步化方方面，Caffiene的很多工作都是交给线程池去做的（默认：ForkJoinPool.commonPool()），例如：剔除监听器，刷新机制，维护工作等。

内存占用对比

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Caffeine可以根据使用情况延迟初始化，或者动态调整它内部数据结构。这样能减少对内存的占用。如下图所示，使用了gradle memoryOverhead对内存占用进行了压测。结果可能会受到JVM的指针压缩、对象Padding等影响：

干掉GuavaCache：Caffeine才是本地缓存的王

LRU P.K. W-TinyLFU

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缓存的驱逐策略是为了预测哪些数据在短期内最可能被再次用到，从而提升缓存的命中率。由于简洁的实现、高效的运行时表现以及在常规的使用场景下有不错的命中率，LRU（Least Recently Used）策略或许是最流行的驱逐策略,，它在保持算法简单的前提下，效果还不错。但LRU对未来的预测有明显的局限性，它会认为**「最后到来的数据是最可能被再次访问」**的，从而给予它最高的优先级。

现代缓存扩展了对历史数据的使用，结合就近程度（recency）和访问频次（frequency）来更好的预测数据。其中一种保留历史信息的方式是使用**「popularity sketch」（一种压缩、概率性的数据结构）来从一大堆访问事件中定位频繁的访问者。可以参考「CountMin Sketch」**算法，它由计数矩阵和多个哈希方法实现。发生一次读取时，矩阵中每行对应的计数器增加计数，估算频率时，取数据对应是所有行中计数的最小值。这个方法让我们从空间、效率、以及适配矩阵的长宽引起的哈希碰撞的错误率上做权衡：

小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。

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