guava 缓存过时策略

google的guava可谓鼎鼎有名，最近在研究缓存，也就看看它是怎么处理缓存过时问题的；首先它并无经过在后台起一个线程，不停去轮询。不这么作主要是为了效率吧，也就是所谓的惰性移除，在get时判断是否过时。那若是一直不访问，可能存在内存泄漏问题。

示例代码：

Cache<Object, Object> cache = CacheBuilder.newBuilder().expireAfterAccess(2,TimeUnit.SECONDS).build();
        cache.put("a",1);
        System.out.println(cache.getIfPresent("a"));

        try {
            Thread.sleep(2000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        System.out.println(cache.getIfPresent("a"));

1，CacheBuilder默认的缓存实现为LocalCache，因此这里咱们主要去研究LocalCache的getIfPresent 便可

2，经过观察，咱们能够猜出LocalCache 是用相似于ConcurrentHashMap 的数据结构来保存数据的

3，这里咱们主要看其Segment 的get 方法，而后进入getLiveEntry 方法，看名字感受跟存活有关，点进去

ReferenceEntry<K, V> getLiveEntry(Object key, int hash, long now) {
//获取值
      ReferenceEntry<K, V> e = getEntry(key, hash);
      if (e == null) {//若是为空，返回空
        return null;
      } else if (map.isExpired(e, now)) {//判断是否过时
        tryExpireEntries(now);
        return null;
      }
      return e;
    }


boolean isExpired(ReferenceEntry<K, V> entry, long now) {
    checkNotNull(entry);
    if (expiresAfterAccess() && (now - entry.getAccessTime() >= expireAfterAccessNanos)) {
      return true;
    }
    if (expiresAfterWrite() && (now - entry.getWriteTime() >= expireAfterWriteNanos)) {
      return true;
    }
    return false;
  }

maximumSize做用原理，猜测：应该是在put缓存时，检查是否达到了最大值，若是达到则用LRU算法移除一个cache

1,观察LocalCache#put

V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {
      lock();
      try {
       ...
        evictEntries(newEntry);//这行代码，看名字感受就是它，点进去看
        return null;
      } finally {
        unlock();
        postWriteCleanup();
      }
    }

void evictEntries(ReferenceEntry<K, V> newest) {
     ....

      while (totalWeight > maxSegmentWeight) {
        ReferenceEntry<K, V> e = getNextEvictable();
        if (!removeEntry(e, e.getHash(), RemovalCause.SIZE)) {
          throw new AssertionError();
        }
      }
    }

这里咱们不妨看看它的LRU算法是如何实现的

ReferenceEntry<K, V> getNextEvictable() {
      for (ReferenceEntry<K, V> e : accessQueue) {
        int weight = e.getValueReference().getWeight();
        if (weight > 0) {
          return e;
        }
      }
      throw new AssertionError();
    }

发现它是用队列实现的，也就是在插入新缓存是有排序。

总结：

咱们时常会有本地缓存的需求，这时不妨看看google是怎么作的，能够给咱们一个参考