万字长文聊缓存（下）- 应用级缓存

摘要
在上一篇文章万字长文聊缓存（上）中，我们主要如何围绕着Http做缓存优化，在后端服务器的应用层同样有很多地方可以做缓存，提高服务的效率；本篇我们就来继续聊聊应用级的缓存。
缓存的命中率
缓存的命中率是指从缓存中获取到数据的次数和总读取次数的比率，命中率越高证明缓存的效果越好。这是一个很重要的指标，应该通过监控这个指标来判断我们的缓存是否设置的合理。
缓存的回收策略
基于时间
存活期：在设置缓存的同时设置该缓存可以存活多久，不论在存活期内被访站长交易问了多少次，时间到了都会过期
空闲期：是指缓存的数据多久没有被访问就过期
基于空间
设置缓存的存储空间，比如：设置缓存的空间是 1G，当达到了1G之后就会按照一定的策略将部分数据移除
基于缓存数量
设置缓存的最大条目数，当达到了设置的最大条目数之后按照一定的策略将旧的数据移除
基于Java对象引用
弱引用：当垃圾回收器开始回收内存的时候，如果发现了弱引用，它将立即被回收。
软引用：当垃圾回收器发现内存已不足的情况下会回收软引用的对象，从而腾出一下空间，防止发生内存溢出。软引用适合用来做堆缓存
缓存的回收算法
FIFO 先进先出算法
LRU 最近最少使用算法
LFU 最不常用算法
Java缓存的类型
堆缓存
堆缓存是指把数据缓存在JVM的堆内存中，使用堆缓存的好处是没有序列化和反序列化的操作，是最快的缓存。如果缓存的数据量很大，为了避免造成OOM通常情况下使用的时软引用来存储缓存对象；堆缓存的缺点是缓存的空间有限，并且垃圾回收器暂停的时间会变长。
Gauva Cache实现堆缓存
Cache<string, string> cache = CacheBuilder.newBuilder()
.build();
通过CacheBuilder构建缓存对象
Gauva Cache的主要配置和方法
put : 向缓存中设置key-value
V get(K key, Callable loader) : 获取一个缓存值，如果缓存中没有，那么就调用loader获取一个然后放入到缓存
expireAfterWrite : 设置缓存的存活期，写入数据后指定时间之后失效
expireAfterAccess : 设置缓存的空闲期，在给定的时间内没有被访问就会被回收
maximumSize : 设置缓存的最大条目数
weakKeys/weakValues : 设置弱引用缓存
softValues : 设置软引用缓存
invalidate/invalidateAll: 主动失效指定key的缓存数据
recordStats : 启动记录统计信息，可以查看到命中率
removalListener : 当缓存被删除的时候会调用此监听器，可以用于查看为什么缓存会被删除
Caffeine实现堆缓存
Caffeine是使用Java8对Guava缓存的重写版本，高性能Java本地缓存组件，也是Spring推荐的堆缓存的实现，与spring的集成可以查看文档https://docs.spring.io/spring-framework/docs/current/reference/html/integration.html#cache-store-configuration-caffeine。
由于是对Guava缓存的重写版本，所以很多的配置参数都是和Guava缓存一致：
initialCapacity: 初始的缓存空间大小
maximumSize: 缓存的最大条数
maximumWeight: 缓存的最大权重
expireAfterAccess: 最后一次写入或访问后经过固定时间过期
expireAfterWrite: 最后一次写入后经过固定时间过期
expireAfter : 自定义过期策略
refreshAfterWrite: 创建缓存或者最近一次更新缓存后经过固定的时间间隔，刷新缓存
weakKeys: 打开key的弱引用
weakValues：打开value的弱引用
softValues：打开value的软引用
recordStats：开启统计功能
Caffeine的官方文档：https://github.com/ben-manes/caffeine/wiki
pom.xml中添加依赖

com.github.ben-manes.caffeine
caffeine
2.8.4
Caffeine Cache提供了三种缓存填充策略：手动、同步加载和异步加载。
手动加载：在每次get key的时候指定一个同步的函数，如果key不存在就调用这个函数生成一个值
public Object manual(String key) {
Cache<string, object> cache = Caffeine.newBuilder()
.expireAfterAccess(1, TimeUnit.SECONDS) //设置空闲期时长
.maximumSize(10)
.build();
return cache.get(key, t -> setValue(key).apply(key));
}
public Function<string, object> setValue(String key){
return t -> “https://silently9527.cn”;
}
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。
public Object sync(String key){
LoadingCache<string, object> cache = Caffeine.newBuilder()
.maximumSize(100)
.expireAfterWrite(1, TimeUnit.MINUTES) //设置存活期时长
.build(k -> setValue(key).apply(key));
return cache.get(key);
}
public Function<string, object> setValue(String key){
return t -> “https://silently9527.cn”;
}
异步加载：AsyncLoadingCache是继承自LoadingCache类的，异步加载使用Executor去调用方法并返回一个CompletableFuture
public CompletableFuture async(String key) {
AsyncLoadingCache<string, object> cache = Caffeine.newBuilder()
.maximumSize(100)
.expireAfterWrite(1, TimeUnit.MINUTES)
.buildAsync(k -> setAsyncValue().get());
return cache.get(key);
}
public CompletableFuture setAsyncValue() {
return CompletableFuture.supplyAsync(() -> “公众号：贝塔学JAVA”);
}
监听缓存被清理的事件
public void removeListener() {
Cache<string, object> cache = Caffeine.newBuilder()
.removalListener((String key, Object value, RemovalCause cause) -> {
System.out.println(“remove lisitener”);
System.out.println(“remove Key:” + key);
System.out.println(“remove Value:” + value);
})
.build();
cache.put(“name”, “silently9527”);
cache.invalidate(“name”);
}
统计
public void recordStats() {
Cache<string, object> cache = Caffeine.newBuilder()
.maximumSize(10000)
.recordStats()
.build();
cache.put(“公众号”, “贝塔学JAVA”);
cache.get(“公众号”, (t) -> “”);
cache.get(“name”, (t) -> “silently9527”);

CacheStats stats = cache.stats();
System.out.println(stats);

}
通过 Cache.stats() 获取到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
EhCache实现堆缓存
EhCache 是老牌Java开源缓存框架，早在2003年就已经出现了，发展到现在已经非常成熟稳定，在Java应用领域应用也非常广泛，而且和主流的Java框架比如Srping可以很好集成。相比于 Guava Cache，EnCache 支持的功能更丰富，包括堆外缓存、磁盘缓存，当然使用起来要更重一些。使用 Ehcache 的Maven 依赖如下：

org.ehcache
ehcache
3.6.3
CacheManager cacheManager = CacheManagerBuilder.newCacheManagerBuilder().build(true);

ResourcePoolsBuilder resource = ResourcePoolsBuilder.heap(10); //设置最大缓存条目数

CacheConfiguration<string, string> cacheConfig = CacheConfigurationBuilder
.newCacheConfigurationBuilder(String.class, String.class, resource)
.withExpiry(ExpiryPolicyBuilder.timeToIdleExpiration(Duration.ofMinutes(10)))
.build();

Cache<string, string> cache = cacheManager.createCache(“userInfo”, cacheConfig);
ResourcePoolsBuilder.heap(10)设置缓存的最大条目数，这是简写方式，等价于ResourcePoolsBuilder.newResourcePoolsBuilder().heap(10, EntryUnit.ENTRIES);
ResourcePoolsBuilder.newResourcePoolsBuilder().heap(10, MemoryUnit.MB)设置缓存最大的空间10MB
withExpiry(ExpiryPolicyBuilder.timeToIdleExpiration(Duration.ofMinutes(10))) 设置缓存空闲时间
withExpiry(ExpiryPolicyBuilder.timeToLiveExpiration(Duration.ofMinutes(10))) 设置缓存存活时间
remove/removeAll主动失效缓存，与Guava Cache类似，调用方法后不会立即去清除回收，只有在get或者put的时候判断缓存是否过期
withSizeOfMaxObjectSize(10,MemoryUnit.KB)限制单个缓存对象的大小，超过这两个限制的对象则不被缓存
堆外缓存
堆外缓存即缓存数据在堆外内存中，空间大小只受本机内存大小限制，不受GC管理，使用堆外缓存可以减少GC暂停时间，但是堆外内存中的对象都需要序列化和反序列化，KEY和VALUE必须实现Serializable接口，因此速度会比堆内缓存慢。在Java中可以通过 -XX:MaxDirectMemorySize 参数设置堆外内存的上限
CacheManager cacheManager = CacheManagerBuilder.newCacheManagerBuilder().build(true);// 堆外内存不能按照存储条目限制，只能按照内存大小进行限制，超过限制则回收缓存
ResourcePoolsBuilder resource = ResourcePoolsBuilder.newResourcePoolsBuilder().offheap(10, MemoryUnit.MB);

CacheConfiguration<string, string> cacheConfig = CacheConfigurationBuilder
.newCacheConfigurationBuilder(String.class, String.class, resource)
.withDispatcherConcurrency(4)
.withExpiry(ExpiryPolicyBuilder.timeToLiveExpiration(Duration.ofMinutes(10)))
.withSizeOfMaxObjectSize(10, MemoryUnit.KB)
.build();

Cache<string, string> cache = cacheManager.createCache(“userInfo2”, cacheConfig);
cache.put(“website”, “https://silently9527.cn”);
System.out.println(cache.get(“website”));
磁盘缓存
把缓存数据存放到磁盘上，在JVM重启时缓存的数据不会受到影响，而堆缓存和堆外缓存都会丢失；并且磁盘缓存有更大的存储空间；但是缓存在磁盘上的数据也需要支持序列化，速度会被比内存更慢，在使用时推荐使用更快的磁盘带来更大的吞吐率，比如使用闪存代替机械磁盘。
CacheManagerConfiguration persistentManagerConfig = CacheManagerBuilder
.persistence(new File("/Users/huaan9527/Desktop", “ehcache-cache”));

PersistentCacheManager persistentCacheManager = CacheManagerBuilder.newCacheManagerBuilder()
.with(persistentManagerConfig).build(true);
//disk 第三个参数设置为 true 表示将数据持久化到磁盘上
ResourcePoolsBuilder resource = ResourcePoolsBuilder.newResourcePoolsBuilder().disk(100, MemoryUnit.MB, true);

CacheConfiguration<string, string> config = CacheConfigurationBuilder
.newCacheConfigurationBuilder(String.class, String.class, resource).build();
Cache<string, string> cache = persistentCacheManager.createCache(“userInfo”,
CacheConfigurationBuilder.newCacheConfigurationBuilder(config));

cache.put(“公众号”, “贝塔学JAVA”);
System.out.println(cache.get(“公众号”));
persistentCacheManager.close();
在JVM停止时，一定要记得调用persistentCacheManager.close()，保证内存中的数据能够dump到磁盘上。

万字长文聊缓存（下）- 应用级缓存相关推荐

万字长文：Stable Diffusion 保姆级教程
万字长文:Stable Diffusion 保姆级教程 2022年绝对是人工智能爆发的元年,前有 stability.ai 开源 Stable Diffusion 模型,后有 Open AI 发布 C ...
java l1 l2缓存,Java 两级缓存框架
概述介绍 J2Cache 是 OSChina 目前正在使用的两级缓存框架(要求至少 Java 8).第一级缓存使用内存(同时支持 Ehcache 2.x.Ehcache 3.x 和 Caffeine) ...
nuxt渲染html文件,Nuxt页面级缓存
虽然 Vue 的服务器端渲染 (SSR) 相当快速,但是由于需要为每次请求为了避免交叉请求状态污染,都创建一个新的根Vue实例,创建组件实例和虚拟 DOM 节点的开销,无法与纯基于字符串拼接的模板的性 ...
Hibernate缓存 - 第一级缓存
Hibernate缓存 - 第一级缓存欢迎使用Hibernate缓存 - 一级缓存示例教程.最近我们研究了Hibernate架构,hibernate映射以及如何使用HQL以面向对象的方式触发SQL查 ...
SpringBoot 集成 layering-cache 实现两级缓存调研与实践
前言对于系统查多改少的数据,可以通过缓存来提升系统的访问性能.一般情况下我们会采用 Redis ,但是如果仅仅依赖 Redis 很容易出现缓存雪崩的情况.为了防止缓存雪崩可以通过 Redis 高可用 ...
Springboot+caffeine 实现两级缓存
目录: 缓存.两级缓存 spring cache:主要包含spring cache定义的接口方法说明和注解中的属性说明 spring boot + spring cache caffeine简介 sp ...
【Caffeine进阶】Redis+Caffeine 两级缓存实战，性能爆缸
往期回顾博主前面发过一篇[缓存框架Caffeine]初级篇,主要介绍了Caffeine的入门级使用!地址https://blog.csdn.net/Number_oneEngineer/articl ...
Redis+Caffeine两级缓存
1.前言在高性能的服务架构设计中,缓存是一个不可或缺的环节.在实际的项目中,我们通常会将一些热点数据存储到Redis或MemCache这类缓存中间件中,只有当缓存的访问没有命中时再查询数据库.在提升 ...
hibernate mysql缓存机制_Hibernate的缓存机制
面试常问到的问题: 首先说下hibernate缓存的作用(即为什么要用缓存机制),然后再具体说说Hibernate中缓存分类情况,最后可以举例: Hibernate缓存的作用: Hibernate是一 ...

万字长文聊缓存（下）- 应用级缓存

万字长文聊缓存（下）- 应用级缓存相关推荐

最新文章

热门文章