Guava Cache 实现原理及最佳实践
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概要
Guava Cache是一款非常优秀本地缓存，使用起来非常灵活，功能也十分强大。Guava Cache说简单点就是一个支持LRU的ConcurrentHashMap，并提供了基于容量，时间和引用的缓存回收方式。
本文详细的介绍了Guava Cache的使用注意事项，即最佳实践，以及作为一个Local Cache的实现原理。
应用及使用
应用场景
读取热点数据，以空间换时间，提升时效 计数器，例如可以利用基于时间的过期机制作为限流计数
基本使用
Guava Cache提供了非常友好的基于Builder构建者模式的构造器，用户只需要根据需求设置好各种参数即可使用。Guava Cache提供了两种方式创建一个Cache。
CacheLoader
CacheLoader可以理解为一个固定的加载器，在创建Cache时指定，然后简单地重写V load(K key) throws Exception方法，就可以达到当检索不存在的时候，会自动的加载数据的。例子代码如下：
//创建一个LoadingCache，并可以进行一些简单的缓存配置
private static LoadingCache<String, String > loadingCache = CacheBuilder.newBuilder()
//最大容量为100（基于容量进行回收）
.maximumSize(100)
//配置写入后多久使缓存过期-下文会讲述
.expireAfterWrite(150, TimeUnit.SECONDS)
//配置写入后多久刷新缓存-下文会讲述
.refreshAfterWrite(1, TimeUnit.SECONDS)
//key使用弱引用-WeakReference
.weakKeys()
//当Entry被移除时的监听器
.removalListener(notification -> log.info("notification={}", GsonUtil.toJson(notification)))
//创建一个CacheLoader，重写load方法，以实现"当get时缓存不存在，则load，放到缓存，并返回"的效果
.build(new CacheLoader<String, String>() {
//重点，自动写缓存数据的方法，必须要实现
@Override
public String load(String key) throws Exception {
return "value_" + key;
}
//异步刷新缓存-下文会讲述
@Override
public ListenableFuture<String> reload(String key, String oldValue) throws Exception {
return super.reload(key, oldValue);
}
});
@Test
public void getTest() throws Exception {
//测试例子，调用其get方法，cache会自动加载并返回
String value = loadingCache.get("1");
//返回value_1
log.info("value={}", value);
}
Callable
在上面的build方法中是可以不用创建CacheLoader的，不管有没有CacheLoader，都是支持Callable的。Callable在get时可以指定，效果跟CacheLoader一样，区别就是两者定义的时间点不一样，Callable更加灵活，可以理解为Callable是对CacheLoader的扩展。例子代码如下：
@Test
public void callableTest() throws Exception {
String key = "1";
//loadingCache的定义跟上一面一样
//get时定义一个Callable
String value = loadingCache.get(key, new Callable<String>() {
@Override
public String call() throws Exception {
return "call_" + key;
}
});
log.info("call value={}", value);
}
其他用法
显式插入：
支持loadingCache.put(key, value)方法直接覆盖key的值。
显式失效：
支持loadingCache.invalidate(key) 或 loadingCache.invalidateAll() 方法，手动使缓存失效。
缓存失效机制
Guava Cache有一套十分优秀的缓存失效机制，这里主要介绍的是基于时间的失效回收。
缓存失效的目的是让缓存进行重新加载，即刷新，使调用者可以正常访问获取到最新的数据，而不至于返回null或者直接访问DB。
从上面的例子中我们知道与失效/缓存刷新相关配置有 expireAfterWrite / expireAfterAccess、refreshAfterWrite 还有 CacheLoader的reload方法。
一般用法
expireAfterWrite/expireAfterAccess
使用背景
如果对缓存设置过期时间，在高并发下同时执行get操作，而此时缓存值已过期了，如果没有保护措施，则会导致大量线程同时调用生成缓存值的方法，比如从数据库读取，对数据库造成压力，这也就是我们常说的“缓存击穿”。
做法
而Guava cache则对此种情况有一定控制。当大量线程用相同的key获取缓存值时，只会有一个线程进入load方法，而其他线程则等待，直到缓存值被生成。这样也就避免了缓存击穿的危险。这两个配置的区别前者记录写入时间，后者记录写入或访问时间，内部分别用writeQueue和accessQueue维护。
PS: 但是在高并发下，这样还是会阻塞大量线程。
refreshAfterWrite
使用背景
使用 expireAfterWrite 会导致其他线程阻塞。
做法
更新线程调用load方法更新该缓存，其他请求线程返回该缓存的旧值。
异步刷新
使用背景
单个key并发下，使用refreshAfterWrite，虽然不会阻塞了，但是如果恰巧同时多个key同时过期，还是会给数据库造成压力，这就是我们所说的“缓存雪崩”。
做法
这时就要用到异步刷新，将刷新缓存值的任务交给后台线程，所有的用户请求线程均返回旧的缓存值。
方法是覆盖CacheLoader的reload方法，使用线程池去异步加载数据
PS：只有重写了 reload 方法才有“异步加载”的效果。默认的 reload 方法就是同步去执行 load 方法。
总结
大家都应该对各个失效/刷新机制有一定的理解，清楚在各个场景可以使用哪个配置，简单总结一下：
expireAfterWrite 是允许一个线程进去load方法，其他线程阻塞等待。
refreshAfterWrite 是允许一个线程进去load方法，其他线程返回旧的值。
在上一点基础上做成异步，即回源线程不是请求线程。异步刷新是用线程异步加载数据，期间所有请求返回旧的缓存值。
实现原理
数据结构
Guava Cache的数据结构跟JDK1.7的ConcurrentHashMap类似，如下图所示：
LoadingCache
LoadingCache即是我们API Builder返回的类型，类继承图如下：
LocalCache
LoadingCache这些类表示获取Cache的方式，可以有多种方式，但是它们的方法最终调用到LocalCache的方法，LocalCache是Guava Cache的核心类。看看LocalCache的定义：
class LocalCache<K, V> extends AbstractMap<K, V> implements ConcurrentMap<K, V>
说明Guava Cache本质就是一个Map。
LocalCache的重要属性：
//Map的数组
final Segment<K, V>[] segments;
//并发量，即segments数组的大小
final int concurrencyLevel;
//key的比较策略，跟key的引用类型有关
final Equivalence<Object> keyEquivalence;
//value的比较策略，跟value的引用类型有关
final Equivalence<Object> valueEquivalence;
//key的强度，即引用类型的强弱
final Strength keyStrength;
//value的强度，即引用类型的强弱
final Strength valueStrength;
//访问后的过期时间，设置了expireAfterAccess就有
final long expireAfterAccessNanos;
//写入后的过期时间，设置了expireAfterWrite就有
final long expireAfterWriteNa就有nos;
//刷新时间，设置了refreshAfterWrite就有
final long refreshNanos;
//removal的事件队列，缓存过期后先放到该队列
final Queue<RemovalNotification<K, V>> removalNotificationQueue;
//设置的removalListener
final RemovalListener<K, V> removalListener;
//时间器
final Ticker ticker;
//创建Entry的工厂，根据引用类型不同
final EntryFactory entryFactory;
Segment
从上面可以看出LocalCache这个Map就是维护一个Segment数组。Segment是一个ReentrantLock
static class Segment<K, V> extends ReentrantLock
看看Segment的重要属性：
//LocalCache
final LocalCache<K, V> map;
//segment存放元素的数量
volatile int count;
//修改、更新的数量，用来做弱一致性
int modCount;
//扩容用
int threshold;
//segment维护的数组，用来存放Entry。这里使用AtomicReferenceArray是因为要用CAS来保证原子性
volatile @MonotonicNonNull AtomicReferenceArray<ReferenceEntry<K, V>> table;
//如果key是弱引用的话，那么被GC回收后，就会放到ReferenceQueue，要根据这个queue做一些清理工作
final @Nullable ReferenceQueue<K> keyReferenceQueue;
//跟上同理
final @Nullable ReferenceQueue<V> valueReferenceQueue;
//如果一个元素新写入，则会记到这个队列的尾部，用来做expire
@GuardedBy("this")
final Queue<ReferenceEntry<K, V>> writeQueue;
//读、写都会放到这个队列，用来进行LRU替换算法
@GuardedBy("this")
final Queue<ReferenceEntry<K, V>> accessQueue;
//记录哪些entry被访问，用于accessQueue的更新。
final Queue<ReferenceEntry<K, V>> recencyQueue;
ReferenceEntry
ReferenceEntry就是一个Entry的引用，有几种引用类型：
我们拿StrongEntry为例，看看有哪些属性：
final K key;
final int hash;
//指向下一个Entry，说明这里用的链表（从上图可以看出）
final @Nullable ReferenceEntry<K, V> next;
//value
volatile ValueReference<K, V> valueReference = unset();
源码分析
当我们了解了Guava Cache的结构后，那么进行源码分析就会简单很多。
本文只对put和get这两个重点操作来进行源码分析，其他源码如果读者感兴趣请自行阅读。
以下源码基于guava-26.0-jre版本。
get
get主流程
我们从LoadingCache的get(key)方法入手：
//LocalLoadingCache的get方法，直接调用LocalCache
public V get(K key) throws ExecutionException {
return localCache.getOrLoad(key);
}
LocalCache：
V getOrLoad(K key) throws ExecutionException {
return get(key, defaultLoader);
}
V get(K key, CacheLoader<? super K, V> loader) throws ExecutionException {
//根据key获取hash值
int hash = hash(checkNotNull(key));
//通过hash定位到是哪个Segment，然后是Segment的get方法
return segmentFor(hash).get(key, hash, loader);
}
Segment：
V get(K key, int hash, CacheLoader<? super K, V> loader) throws ExecutionException {
checkNotNull(key);
checkNotNull(loader);
try {
//这里是进行快速判断，如果count != 0则说明呀已经有数据
if (count != 0) {
//根据hash定位到table的第一个Entry
ReferenceEntry<K, V> e = getEntry(key, hash);
if (e != null) {
//跟currentTimeMillis类似
long now = map.ticker.read();
//获取还没过期的value，如果过期了，则返回null。getLiveValue下面展开
V value = getLiveValue(e, now);
//Entry还没过期
if (value != null) {
//记录被访问过
recordRead(e, now);
//命中率统计
statsCounter.recordHits(1);
//判断是否需要刷新，如果需要刷新，那么会去异步刷新，且返回旧值。scheduleRefresh下面展开
return scheduleRefresh(e, key, hash, value, now, loader);
}
ValueReference<K, V> valueReference = e.getValueReference();
//如果entry过期了且数据还在加载中，则等待直到加载完成。这里的ValueReference是LoadingValueReference，其waitForValue方法是调用内部的Future的get方法，具体读者可以点进去看。
if (valueReference.isLoading()) {
return waitForLoadingValue(e, key, valueReference);
}
}
}
//重点方法。lockedGetOrLoad下面展开
//走到这一步表示: 之前没有写入过数据 || 数据已经过期 || 数据不是在加载中。
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();
}
}
//getLiveValue
V getLiveValue(ReferenceEntry<K, V> entry, long now) {
//被GC回收了
if (entry.getKey() == null) {
//
tryDrainReferenceQueues();
return null;
}
V value = entry.getValueReference().get();
//被GC回收了
if (value == null) {
tryDrainReferenceQueues();
return null;
}
//判断是否过期
if (map.isExpired(entry, now)) {
tryExpireEntries(now);
return null;
}
return value;
}
//isExpired，判断Entry是否过期
boolean isExpired(ReferenceEntry<K, V> entry, long now) {
checkNotNull(entry);
//如果配置了expireAfterAccess，用当前时间跟entry的accessTime比较
if (expiresAfterAccess() && (now - entry.getAccessTime() >= expireAfterAccessNanos)) {
return true;
}
//如果配置了expireAfterWrite，用当前时间跟entry的writeTime比较
if (expiresAfterWrite() && (now - entry.getWriteTime() >= expireAfterWriteNanos)) {
return true;
}
return false;
}
scheduleRefresh
从get的流程得知，如果entry还没过期，则会进入此方法，尝试去刷新数据。
V scheduleRefresh(
ReferenceEntry<K, V> entry,
K key,
int hash,
V oldValue,
long now,
CacheLoader<? super K, V> loader) {
//1、是否配置了refreshAfterWrite
//2、用writeTime判断是否达到刷新的时间
//3、是否在加载中，如果是则没必要再进行刷新
if (map.refreshes()
&& (now - entry.getWriteTime() > map.refreshNanos)
&& !entry.getValueReference().isLoading()) {
//异步刷新数据。refresh下面展开
V newValue = refresh(key, hash, loader, true);
//返回新值
if (newValue != null) {
return newValue;
}
}
//否则返回旧值
return oldValue;
}
//refresh
V refresh(K key, int hash, CacheLoader<? super K, V> loader, boolean checkTime) {
//为key插入一个LoadingValueReference，实质是把对应Entry的ValueReference替换为新建的LoadingValueReference。insertLoadingValueReference下面展开
final LoadingValueReference<K, V> loadingValueReference =
insertLoadingValueReference(key, hash, checkTime);
if (loadingValueReference == null) {
return null;
}
//通过loader异步加载数据，这里返回的是Future。loadAsync下面展开
ListenableFuture<V> result = loadAsync(key, hash, loadingValueReference, loader);
//这里立即判断Future是否已经完成，如果是则返回结果。否则返回null。因为是可能返回immediateFuture或者ListenableFuture。
//这里的官方注释是: Returns the newly refreshed value associated with key if it was refreshed inline, or null if another thread is performing the refresh or if an error occurs during
if (result.isDone()) {
try {
return Uninterruptibles.getUninterruptibly(result);
} catch (Throwable t) {
// don't let refresh exceptions propagate; error was already logged
}
}
return null;
}
//insertLoadingValueReference方法。
//这个方法虽然看上去有点长，但其实挺简单的，如果你熟悉HashMap的话。
LoadingValueReference<K, V> insertLoadingValueReference(
final K key, final int hash, boolean checkTime) {
ReferenceEntry<K, V> e = null;
//把segment上锁
lock();
try {
long now = map.ticker.read();
//做一些清理工作
preWriteCleanup(now);
AtomicReferenceArray<ReferenceEntry<K, V>> table = this.table;
int index = hash & (table.length() - 1);
ReferenceEntry<K, V> first = table.get(index);
//如果key对应的entry存在
for (e = first; e != null; e = e.getNext()) {
K entryKey = e.getKey();
//通过key定位到entry
if (e.getHash() == hash
&& entryKey != null
&& map.keyEquivalence.equivalent(key, entryKey)) {
ValueReference<K, V> valueReference = e.getValueReference();
//如果是在加载中，或者还没达到刷新时间，则返回null
//这里对这个判断再进行了一次，我认为是上锁lock了，再重新获取now，对时间的判断更加准确
if (valueReference.isLoading()
|| (checkTime && (now - e.getWriteTime() < map.refreshNanos))) {
return null;
}
//new一个LoadingValueReference，然后把entry的valueReference替换掉。
++modCount;
LoadingValueReference<K, V> loadingValueReference =
new LoadingValueReference<>(valueReference);
e.setValueReference(loadingValueReference);
return loadingValueReference;
}
}
////如果key对应的entry不存在，则新建一个Entry，操作跟上面一样。
++modCount;
LoadingValueReference<K, V> loadingValueReference = new LoadingValueReference<>();
e = newEntry(key, hash, first);
e.setValueReference(loadingValueReference);
table.set(index, e);
return loadingValueReference;
} finally {
unlock();
postWriteCleanup();
}
}
//loadAsync
ListenableFuture<V> loadAsync(
final K key,
final int hash,
final LoadingValueReference<K, V> loadingValueReference,
CacheLoader<? super K, V> loader) {
//通过loadFuture返回ListenableFuture。loadFuture下面展开
final ListenableFuture<V> loadingFuture = loadingValueReference.loadFuture(key, loader);
//对ListenableFuture添加listener，当数据加载完后的后续处理。
loadingFuture.addListener(
new Runnable() {
@Override
public void run() {
try {
//这里主要是把newValue set到entry中。还涉及其他一系列操作，读者可自行阅读。
getAndRecordStats(key, hash, loadingValueReference, loadingFuture);
} catch (Throwable t) {
logger.log(Level.WARNING, "Exception thrown during refresh", t);
loadingValueReference.setException(t);
}
}
},
directExecutor());
return loadingFuture;
}
//loadFuture
public ListenableFuture<V> loadFuture(K key, CacheLoader<? super K, V> loader) {
try {
stopwatch.start();
//这个oldValue指的是插入LoadingValueReference之前的ValueReference，如果entry是新的，那么oldValue就是unset，即get返回null。
V previousValue = oldValue.get();
//这里要注意***
//如果上一个value为null，则调用loader的load方法，这个load方法是同步的。
//这里需要使用同步加载的原因是，在上面的“缓存失效机制”也说了，即使用异步，但是还没有oldValue也是没用的。如果在系统启动时来高并发请求的话，那么所有的请求都会阻塞，所以给热点数据预加热是很有必要的。
if (previousValue == null) {
V newValue = loader.load(key);
return set(newValue) ? futureValue : Futures.immediateFuture(newValue);
}
//否则，使用reload进行异步加载
ListenableFuture<V> newValue = loader.reload(key, previousValue);
if (newValue == null) {
return Futures.immediateFuture(null);
}
return transform(
newValue,
new com.google.common.base.Function<V, V>() {
@Override
public V apply(V newValue) {
LoadingValueReference.this.set(newValue);
return newValue;
}
},
directExecutor());
} catch (Throwable t) {
ListenableFuture<V> result = setException(t) ? futureValue : fullyFailedFuture(t);
if (t instanceof InterruptedException) {
Thread.currentThread().interrupt();
}
return result;
}
}
lockedGetOrLoad
如果之前没有写入过数据 || 数据已经过期 || 数据不是在加载中，则会调用lockedGetOrLoad
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;
//用来判断是否需要创建一个新的Entry
boolean createNewEntry = true;
//segment上锁
lock();
try {
// re-read ticker once inside the lock
long now = map.ticker.read();
//做一些清理工作
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);
//通过key定位entry
for (e = first; e != null; e = e.getNext()) {
K entryKey = e.getKey();
if (e.getHash() == hash
&& entryKey != null
&& map.keyEquivalence.equivalent(key, entryKey)) {
//找到entry
valueReference = e.getValueReference();
//如果value在加载中则不需要重复创建entry
if (valueReference.isLoading()) {
createNewEntry = false;
} else {
V value = valueReference.get();
//value为null说明已经过期且被清理掉了
if (value == null) {
//写通知queue
enqueueNotification(
entryKey, hash, value, valueReference.getWeight(), RemovalCause.COLLECTED);
//过期但还没被清理
} else if (map.isExpired(e, now)) {
//写通知queue
// This is a duplicate check, as preWriteCleanup already purged expired
// entries, but let's accomodate an incorrect expiration queue.
enqueueNotification(
entryKey, hash, value, valueReference.getWeight(), RemovalCause.EXPIRED);
} else {
recordLockedRead(e, now);
statsCounter.recordHits(1);
//其他情况则直接返回value
//来到这步，是不是觉得有点奇怪，我们分析一下:
//进入lockedGetOrLoad方法的条件是数据已经过期 || 数据不是在加载中，但是在lock之前都有可能发生并发，进而改变entry的状态，所以在上面中再次判断了isLoading和isExpired。所以来到这步说明，原来数据是过期的且在加载中，lock的前一刻加载完成了，到了这步就有值了。
return value;
}
writeQueue.remove(e);
accessQueue.remove(e);
this.count = newCount; // write-volatile
}
break;
}
}
//创建一个Entry，且set一个新的LoadingValueReference。
if (createNewEntry) {
loadingValueReference = new LoadingValueReference<>();
if (e == null) {
e = newEntry(key, hash, first);
e.setValueReference(loadingValueReference);
table.set(index, e);
} else {
e.setValueReference(loadingValueReference);
}
}
} finally {
unlock();
postWriteCleanup();
}
//同步加载数据。里面的方法都是在上面有提及过的，读者可自行阅读。
if (createNewEntry) {
try {
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);
}
}
流程图
通过分析get的主流程代码，我们来画一下流程图：
put
看懂了get的代码后，put的代码就显得很简单了。
Segment的put方法:
V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {
//Segment上锁
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);
//根据key找entry
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)) {
//定位到entry
ValueReference<K, V> valueReference = e.getValueReference();
V entryValue = valueReference.get();
//value为null说明entry已经过期且被回收或清理掉
if (entryValue == null) {
++modCount;
if (valueReference.isActive()) {
enqueueNotification(
key, hash, entryValue, valueReference.getWeight(), RemovalCause.COLLECTED);
//设值
setValue(e, key, value, now);
newCount = this.count; // count remains unchanged
} else {
setValue(e, key, value, now);
newCount = this.count + 1;
}
this.count = newCount; // write-volatile
evictEntries(e);
return null;
} else if (onlyIfAbsent) {
//如果是onlyIfAbsent选项则返回旧值
recordLockedRead(e, now);
return entryValue;
} else {
//不是onlyIfAbsent，设值
++modCount;
enqueueNotification(
key, hash, entryValue, valueReference.getWeight(), RemovalCause.REPLACED);
setValue(e, key, value, now);
evictEntries(e);
return entryValue;
}
}
}
//没有找到entry，则新建一个Entry并设值
++modCount;
ReferenceEntry<K, V> newEntry = newEntry(key, hash, first);
setValue(newEntry, key, value, now);
table.set(index, newEntry);
newCount = this.count + 1;
this.count = newCount; // write-volatile
evictEntries(newEntry);
return null;
} finally {
unlock();
postWriteCleanup();
}
}
put的流程相对get来说没有那么复杂。
最佳实践
关于最佳实践，在上面的“缓存失效机制”中得知，看来使用refreshAfterWrite是一个不错的选择，但是从上面get的源码分析和流程图看出，或者了解Guava Cache都知道，Guava Cache是没有定时器或额外的线程去做清理或加载操作的，都是通过get来触发的，目的是降低复杂性和减少对系统的资源消耗。
那么只使用refreshAfterWrite或配置不当的话，会带来一个问题：如果一个key很长时间没有访问，这时来一个请求的话会返回旧值，这个好像不是很符合我们的预想，在并发下返回旧值是为了不阻塞，但是在这个场景下，感觉有足够的时间和资源让我们去刷新数据。
结合get的流程图，在get的时候，是先判断过期，再判断refresh，即如果过期了会优先调用 load 方法（阻塞其他线程），在不过期情况下且过了refresh时间才去做 reload （异步加载，同时返回旧值），所以推荐的设置是 refresh < expire，这个设置还可以解决一个场景就是，如果长时间没有访问缓存，可以保证 expire 后可以取到最新的值，而不是因为 refresh 取到旧值。
用一张时间轴图简单表示：
总结
Guava Cache是一个很优秀的本地缓存工具，缓存的作用不多说，一个简单易用，功能强大的工具会使你在开发中事倍功半。但是跟所有的工具一样，你要在了解其内部原理、机制的情况下，才能发挥其最大的功效，才能适用到你的业务场景中。
本文通过对Guava Cache的使用、核心机制的讲解、核心源代码的分析以及最佳实践的说明，相信你会对Guava Cache有更进一步的了解。
来源：albenw.github.io/posts/df42dc84
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