GuavaCache

时间  2019-12-05
标签 guavacache 繁體版
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Google Guava LocalLoadingCache

前言

在咱们编程的过程当中会遇到一些在程序中须要重试使用的数据，在这种状况下咱们就能够考虑利用缓存（内存）的优点来提供程序访问这些数据的一个性能了。利用了缓存能够在必定程度上缓解很大的性能消耗：java

  • 网络传输开销算法

  • 数据序列化反序列话spring

  • 数据库、文件系统数据访问慢数据库

缓存器是利用内存进行数据存储的，在存储容量上有必定的限制，因此咱们在咱们使用缓存的时候也分两种场景：编程

  • 全量数据缓存数组

  • 缓存热数据，这也是基于缓存容量的一个考虑缓存

好了本篇咱们就来聊聊写程序过程当中常能用到的本地缓存的方式。网络

JDK提供的数据结构（Map）

缓存数据的存储格式通常都是以Key-Value的方式，那这里咱们主要来讨论下Map的实现ConcurrentHashMap实现的缓存。数据结构

String key = StringUtils.EMPTY;
ConcurrentMap<String, String> localCache  = new ConcurrentHashMap();
if(StringUtils.isEmpty(localCache.get(key))) {
    String value = queryFromDB(key);
    localCache.put(key,value);
    return value;
}
return localCache.get(key);

这样就能构造一个很是简单的缓存。app

注意：这个缓存仍是有很是多的问题

  • 没有一个清除缓存的策略，最终全部被访问过得数据都会全量给缓存起来，直到显式清除。

  • 同时缓存没命中的状况下须要应用显式去加载（queryFromDB ）。

LocalLoadingCache

好了主角要登场了，先简单介绍下这个cache的一些用法，这个cache比较好的解决了我上面提到经过Map用做缓存的两个缺陷。

用法

LoadingCache<Key, Graph> graphs = CacheBuilder.newBuilder()
    .maximumSize(10000)
    .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)
    .removalListener(MY_LISTENER)
    .build(
        new CacheLoader<Key, Graph>() {
          public Graph load(Key key) throws AnyException {
            return createExpensiveGraph(key);
          }
        });

经过这种方式一个缓存就已经建立好了，上面定义的load函数在缓存中不存在key对应的value的时候会去执行将数据load放到缓存中。

其底层存储采用基于数组的java.util.concurrent.atomic.AtomicReferenceArray进行缓存元素的存取。

load如何被加载

先分析下load函数是怎么被执行的：graphs.getUnchecked(new Key());从缓存中获取数据，若是没有进行put操做，首次get的时候缓存中没有其缓存值，这个时候必然要触发load函数进行value load了，那咱们就从get函数进行深刻分析（分析源码基于16.0.1）。

com.google.common.cache.LocalCache.Segment#get(K, int, com.google.common.cache.CacheLoader<? super K,V>)

V get(K key, int hash, CacheLoader<? super K, V> loader) throws ExecutionException {
      checkNotNull(key);
      checkNotNull(loader);
      try {
        if (count != 0) { // read-volatile
          // don't call getLiveEntry, which would ignore loading values
          ReferenceEntry<K, V> e = getEntry(key, hash);
          if (e != null) {
            long now = map.ticker.read();
            V value = getLiveValue(e, now);
            if (value != null) {
              recordRead(e, now);
              statsCounter.recordHits(1);
              return scheduleRefresh(e, key, hash, value, now, loader);
            }
            ValueReference<K, V> valueReference = e.getValueReference();
            if (valueReference.isLoading()) {
              return waitForLoadingValue(e, key, valueReference);
            }
          }
        }

        // at this point e is either null or expired;
        return lockedGetOrLoad(key, hash, loader);
      } catch (ExecutionException ee) {
        Throwable cause = ee.getCause();
        if (cause instanceof Error) {
          throw new ExecutionError((Error) cause);
        } else if (cause instanceof RuntimeException) {
          throw new UncheckedExecutionException(cause);
        }
        throw ee;
      } finally {
        postReadCleanup();
      }
    }

首次调用会执行lockedGetOrLoad函数

V lockedGetOrLoad(K key, int hash, CacheLoader<? super K, V> loader)
        throws ExecutionException {
      ReferenceEntry<K, V> e;
      ValueReference<K, V> valueReference = null;
      LoadingValueReference<K, V> loadingValueReference = null;
      boolean createNewEntry = true;

      lock();
      try {
        // re-read ticker once inside the lock
        long now = map.ticker.read();
        preWriteCleanup(now);

        int newCount = this.count - 1;
        AtomicReferenceArray<ReferenceEntry<K, V>> table = this.table;
        int index = hash & (table.length() - 1);
        ReferenceEntry<K, V> first = table.get(index);

        for (e = first; e != null; e = e.getNext()) {
          K entryKey = e.getKey();
          if (e.getHash() == hash && entryKey != null
              && map.keyEquivalence.equivalent(key, entryKey)) {
            valueReference = e.getValueReference();
            if (valueReference.isLoading()) {
              createNewEntry = false;
            } else {
              V value = valueReference.get();
              if (value == null) {
                enqueueNotification(entryKey, hash, valueReference, RemovalCause.COLLECTED);
              } else if (map.isExpired(e, now)) {
                // This is a duplicate check, as preWriteCleanup already purged expired
                // entries, but let's accomodate an incorrect expiration queue.
                enqueueNotification(entryKey, hash, valueReference, RemovalCause.EXPIRED);
              } else {
                recordLockedRead(e, now);
                statsCounter.recordHits(1);
                // we were concurrent with loading; don't consider refresh
                return value;
              }

              // immediately reuse invalid entries
              writeQueue.remove(e);
              accessQueue.remove(e);
              this.count = newCount; // write-volatile
            }
            break;
          }
        }

        if (createNewEntry) {
          loadingValueReference = new LoadingValueReference<K, V>();

          if (e == null) {
            e = newEntry(key, hash, first);
            e.setValueReference(loadingValueReference);
            table.set(index, e);
          } else {
            e.setValueReference(loadingValueReference);
          }
        }
      } finally {
        unlock();
        postWriteCleanup();
      }

      if (createNewEntry) {
        try {
          // Synchronizes on the entry to allow failing fast when a recursive load is
          // detected. This may be circumvented when an entry is copied, but will fail fast most
          // of the time.
          synchronized (e) {
            return loadSync(key, hash, loadingValueReference, loader);
          }
        } finally {
          statsCounter.recordMisses(1);
        }
      } else {
        // The entry already exists. Wait for loading.
        return waitForLoadingValue(e, key, valueReference);
      }
    }

最后调用loadSync(key, hash, loadingValueReference, loader);进行进行数据load。

public ListenableFuture<V> loadFuture(K key, CacheLoader<? super K, V> loader) {
      stopwatch.start();
      V previousValue = oldValue.get();
      try {
        if (previousValue == null) {
          V newValue = loader.load(key);
          return set(newValue) ? futureValue : Futures.immediateFuture(newValue);
        }
        ListenableFuture<V> newValue = loader.reload(key, previousValue);
        if (newValue == null) {
          return Futures.immediateFuture(null);
        }
        // To avoid a race, make sure the refreshed value is set into loadingValueReference
        // *before* returning newValue from the cache query.
        return Futures.transform(newValue, new Function<V, V>() {
          @Override
          public V apply(V newValue) {
            LoadingValueReference.this.set(newValue);
            return newValue;
          }
        });
      } catch (Throwable t) {
        if (t instanceof InterruptedException) {
          Thread.currentThread().interrupt();
        }
        return setException(t) ? futureValue : fullyFailedFuture(t);
      }
    }

执行loader.load将数据load进缓存，可能你会想若是这个时候从DB或其余非内存存储中也没找到数据，这个时候LocalLoadingCache是怎么处理的呢？其实在这种状况下只须要throw异常信息就好，这样LocalLoadingCache会放弃缓存。

可是读源代码细心的你可能会发如今lockedGetOrLoad中会先newEntry后面才load

if (createNewEntry) {
      loadingValueReference = new LoadingValueReference<K, V>();

      if (e == null) {
        e = newEntry(key, hash, first);
        e.setValueReference(loadingValueReference);
        table.set(index, e);
      } else {
        e.setValueReference(loadingValueReference);
      }
    } finally {
        unlock();
        postWriteCleanup();
}

  if (createNewEntry) {
    try {
      // Synchronizes on the entry to allow failing fast when a recursive load is
      // detected. This may be circumvented when an entry is copied, but will fail fast most
      // of the time.
      synchronized (e) {
        return loadSync(key, hash, loadingValueReference, loader);
      }
    } finally {
      statsCounter.recordMisses(1);
    }
  } else {
    // The entry already exists. Wait for loading.
    return waitForLoadingValue(e, key, valueReference);
  }

其实实现很简单他在cache到异常信息后又会对缓存中的entry进行remove操做，当时找这段异常被cache的代码也是找了好久时间了。

com.google.common.cache.LocalCache.Segment#getAndRecordStats

V getAndRecordStats(K key, int hash, LoadingValueReference<K, V> loadingValueReference,
        ListenableFuture<V> newValue) throws ExecutionException {
      V value = null;
      try {
        value = getUninterruptibly(newValue);
        if (value == null) {
          throw new InvalidCacheLoadException("CacheLoader returned null for key " + key + ".");
        }
        statsCounter.recordLoadSuccess(loadingValueReference.elapsedNanos());
        storeLoadedValue(key, hash, loadingValueReference, value);
        return value;
      } finally {
        if (value == null) {
          statsCounter.recordLoadException(loadingValueReference.elapsedNanos());
          removeLoadingValue(key, hash, loadingValueReference);
        }
      }
    }

执行removeLoadingValue将load异常后的key删除。

缓存策略

从用法那小结能够看到咱们在建立缓存的时候除了load还有一些其余特性以下：

maximumSize(10000)
expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)

这又是什么意思呢？这其实就是LocalLoadingCache提供的缓存策略。

maximumSize(10000) 设置缓存能保存的最多元素数量。
expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES) 设置元素在写后多久进行销毁。

其实还有maximumWeight、expireAfterAccess两种元素过时策略。

  • maximumSize是maximumWeight的一种特殊形式，将全部的元素设置weight为1，也即就转化为能存储元素个数的上限值了。

  • expireAfterAccess和expireAfterWrite基本就一个意思，只是内部用了两种不一样的计数方式（经过不一样的queue进行管理，被访问/修改进行入队操做）进行访问、写操做的记录。

很少说让源码说话。

  • 根据过时时间进行缓存的淘汰策略思路：在进行get/put操做完成后对队列（每次对缓存的操做头会被其记录下来）进行一次遍历，而后按照过时时间淘汰过时的元素。

  • 根据元素个数上限进行清理的策略思路：在load新缓存值的时候比对下是否缓存容量（元素个数）已经达到上限，若是达到上限按照LRU算法进行淘汰元素。

过时时间淘汰策略

从分析load那小结咱们已经展现过get的代码，其中最后finally中有段postReadCleanup();方法，深刻下去方法体就否则看出：

@GuardedBy("Segment.this")
void expireEntries(long now) {
  drainRecencyQueue();

  ReferenceEntry<K, V> e;
  while ((e = writeQueue.peek()) != null && map.isExpired(e, now)) {
    if (!removeEntry(e, e.getHash(), RemovalCause.EXPIRED)) {
      throw new AssertionError();
    }
  }
  while ((e = accessQueue.peek()) != null && map.isExpired(e, now)) {
    if (!removeEntry(e, e.getHash(), RemovalCause.EXPIRED)) {
      throw new AssertionError();
    }
  }
}

进行过时key清除策略，从这段代码也能看出我为何说expireAfterAccess和expireAfterWrite基本就一个意思了吧。

其实还有一种清除缓存的策略：基于引用的回收可是还没研究清除不便多说,这个策略清除的时机和过时时间策略同样。

@GuardedBy("Segment.this")
void drainReferenceQueues() {
  if (map.usesKeyReferences()) {
    drainKeyReferenceQueue();
  }
  if (map.usesValueReferences()) {
    drainValueReferenceQueue();
  }
}

容量回收策略

在新key对应的value load完后须要将value存放到缓存中去，插入完成后会进行容量的check若是超过容量限制会执行淘汰策略。对应源码：

com.google.common.cache.LocalCache.Segment#storeLoadedValue

boolean storeLoadedValue(K key, int hash, LoadingValueReference<K, V> oldValueReference,
        V newValue) {
      lock();
      try {
        long now = map.ticker.read();
        preWriteCleanup(now);

        int newCount = this.count + 1;
        if (newCount > this.threshold) { // ensure capacity
          expand();
          newCount = this.count + 1;
        }

        AtomicReferenceArray<ReferenceEntry<K, V>> table = this.table;
        int index = hash & (table.length() - 1);
        ReferenceEntry<K, V> first = table.get(index);

        for (ReferenceEntry<K, V> e = first; e != null; e = e.getNext()) {
          K entryKey = e.getKey();
          if (e.getHash() == hash && entryKey != null
              && map.keyEquivalence.equivalent(key, entryKey)) {
            ValueReference<K, V> valueReference = e.getValueReference();
            V entryValue = valueReference.get();
            // replace the old LoadingValueReference if it's live, otherwise
            // perform a putIfAbsent
            if (oldValueReference == valueReference
                || (entryValue == null && valueReference != UNSET)) {
              ++modCount;
              if (oldValueReference.isActive()) {
                RemovalCause cause =
                    (entryValue == null) ? RemovalCause.COLLECTED : RemovalCause.REPLACED;
                enqueueNotification(key, hash, oldValueReference, cause);
                newCount--;
              }
              setValue(e, key, newValue, now);
              this.count = newCount; // write-volatile
              evictEntries();
              return true;
            }

            // the loaded value was already clobbered
            valueReference = new WeightedStrongValueReference<K, V>(newValue, 0);
            enqueueNotification(key, hash, valueReference, RemovalCause.REPLACED);
            return false;
          }
        }

        ++modCount;
        ReferenceEntry<K, V> newEntry = newEntry(key, hash, first);
        setValue(newEntry, key, newValue, now);
        table.set(index, newEntry);
        this.count = newCount; // write-volatile
        evictEntries();
        return true;
      } finally {
        unlock();
        postWriteCleanup();
      }
    }

上面的存储操做最终在进行setValue后会执行：

com.google.common.cache.LocalCache.Segment#evictEntries

@GuardedBy("Segment.this")
void evictEntries() {
  if (!map.evictsBySize()) {
    return;
  }

  drainRecencyQueue();
  while (totalWeight > maxSegmentWeight) {
    ReferenceEntry<K, V> e = getNextEvictable();
    if (!removeEntry(e, e.getHash(), RemovalCause.SIZE)) {
      throw new AssertionError();
    }
  }
}
// TODO(fry): instead implement this with an eviction head
ReferenceEntry<K, V> getNextEvictable() {
  for (ReferenceEntry<K, V> e : accessQueue) {
    int weight = e.getValueReference().getWeight();
    if (weight > 0) {
      return e;
    }
  }
  throw new AssertionError();
}

这里最终会根据LRU从缓存中将最近没有使用过的元素进行剔除操做。

最后说下removalListener

在LocalLoadingCache中提供了在元素被移除的时候供应用进行回调的函数，这个函数经过removalListener进行注册，当有元素从缓存中淘汰后就会触发其进行调用。

接着上面移除元素进行分析函数removeEntry

@GuardedBy("Segment.this")
boolean removeEntry(ReferenceEntry<K, V> entry, int hash, RemovalCause cause) {
  int newCount = this.count - 1;
  AtomicReferenceArray<ReferenceEntry<K, V>> table = this.table;
  int index = hash & (table.length() - 1);
  ReferenceEntry<K, V> first = table.get(index);

  for (ReferenceEntry<K, V> e = first; e != null; e = e.getNext()) {
    if (e == entry) {
      ++modCount;
      ReferenceEntry<K, V> newFirst = removeValueFromChain(
          first, e, e.getKey(), hash, e.getValueReference(), cause);
      newCount = this.count - 1;
      table.set(index, newFirst);
      this.count = newCount; // write-volatile
      return true;
    }
  }

  return false;
}

最终会调用

@GuardedBy("Segment.this")
void enqueueNotification(@Nullable K key, int hash, ValueReference<K, V> valueReference,
    RemovalCause cause) {
  totalWeight -= valueReference.getWeight();
  if (cause.wasEvicted()) {
    statsCounter.recordEviction();
  }
  if (map.removalNotificationQueue != DISCARDING_QUEUE) {
    V value = valueReference.get();
    RemovalNotification<K, V> notification = new RemovalNotification<K, V>(key, value, cause);
    map.removalNotificationQueue.offer(notification);
  }
}

将创建一个RemovalNotification队列进行保存删除元素。

在读/写完成后会进行通知

com.google.common.cache.LocalCache.Segment#postWriteCleanup

 /**
 * Performs routine cleanup following a write.
 */
void postWriteCleanup() {
  runUnlockedCleanup();
}

void cleanUp() {
  long now = map.ticker.read();
  runLockedCleanup(now);
  runUnlockedCleanup();
}

runUnlockedCleanup源码会回调com.google.common.cache.RemovalListener#onRemoval进行缓存元素删除后置处理。

void processPendingNotifications() {
    RemovalNotification<K, V> notification;
    while ((notification = removalNotificationQueue.poll()) != null) {
      try {
        removalListener.onRemoval(notification);
      } catch (Throwable e) {
        logger.log(Level.WARNING, "Exception thrown by removal listener", e);
      }
    }
  }

最后类图一张

clipboard.png
以为图不够清晰能够点击查看大图。

总结

本篇也主要是对LocalLoadingCache从运用这个层次更向前走了一步，对咱们使用过程其逻辑背后的实现进行了必定深刻分析。我在初次看到这个方式也是很疑惑其底层究竟是如何实现的，因而有了这篇文章，经过源码进行跟踪分析其背后的实现逻辑。

后面还会分析org.springframework.cache.guava.GuavaCacheManager如何将GuavaCache进行管理的，经过和spring更好的结合而消除显式调用cache get/put的方式。

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