Google 出的 Guava 是個(gè)什么鬼？

前言

Google 出的?Guava?是 Java 核心增強(qiáng)的庫(kù)，應(yīng)用非常廣泛。

我平時(shí)用的也挺頻繁，這次就借助日常使用的 Cache 組件來(lái)看看 Google 大牛們是如何設(shè)計(jì)的。

緩存

本次主要討論緩存。

緩存在日常開(kāi)發(fā)中舉足輕重，如果你的應(yīng)用對(duì)某類數(shù)據(jù)有著較高的讀取頻次，并且改動(dòng)較小時(shí)那就非常適合利用緩存來(lái)提高性能。

緩存之所以可以提高性能是因?yàn)樗淖x取效率很高，就像是 CPU 的?L1、L2、L3?緩存一樣，級(jí)別越高相應(yīng)的讀取速度也會(huì)越快。

但也不是什么好處都占，讀取速度快了但是它的內(nèi)存更小資源更寶貴，所以我們應(yīng)當(dāng)緩存真正需要的數(shù)據(jù)。

其實(shí)也就是典型的空間換時(shí)間。

下面談?wù)?Java 中所用到的緩存。

JVM 緩存

首先是 JVM 緩存，也可以認(rèn)為是堆緩存。

其實(shí)就是創(chuàng)建一些全局變量，如?Map、List?之類的容器用于存放數(shù)據(jù)。

這樣的優(yōu)勢(shì)是使用簡(jiǎn)單但是也有以下問(wèn)題：

只能顯式的寫入，清除數(shù)據(jù)。

不能按照一定的規(guī)則淘汰數(shù)據(jù)，如?LRU，LFU，F(xiàn)IFO?等。

清除數(shù)據(jù)時(shí)的回調(diào)通知。

其他一些定制功能等。

Ehcache、Guava Cache

所以出現(xiàn)了一些專門用作 JVM 緩存的開(kāi)源工具出現(xiàn)了，如本文提到的 Guava Cache。

它具有上文 JVM 緩存不具有的功能，如自動(dòng)清除數(shù)據(jù)、多種清除算法、清除回調(diào)等。

但也正因?yàn)橛辛诉@些功能，這樣的緩存必然會(huì)多出許多東西需要額外維護(hù)，自然也就增加了系統(tǒng)的消耗。

分布式緩存

剛才提到的兩種緩存其實(shí)都是堆內(nèi)緩存，只能在單個(gè)節(jié)點(diǎn)中使用，這樣在分布式場(chǎng)景下就招架不住了。

于是也有了一些緩存中間件，如 Redis、Memcached，在分布式環(huán)境下可以共享內(nèi)存。

具體不在本次的討論范圍。

Guava Cache 示例

之所以想到 Guava 的 Cache，也是最近在做一個(gè)需求，大體如下：

從 Kafka 實(shí)時(shí)讀取出應(yīng)用系統(tǒng)的日志信息，該日志信息包含了應(yīng)用的健康狀況。 如果在時(shí)間窗口 N 內(nèi)發(fā)生了 X 次異常信息，相應(yīng)的我就需要作出反饋（報(bào)警、記錄日志等）。

對(duì)此 Guava 的 Cache 就非常適合，我利用了它的 N 個(gè)時(shí)間內(nèi)不寫入數(shù)據(jù)時(shí)緩存就清空的特點(diǎn)，在每次讀取數(shù)據(jù)時(shí)判斷異常信息是否大于 X 即可。

偽代碼如下：

首先是構(gòu)建了 LoadingCache 對(duì)象，在 N 分鐘內(nèi)不寫入數(shù)據(jù)時(shí)就回收緩存（當(dāng)通過(guò) Key 獲取不到緩存時(shí)，默認(rèn)返回 0）。

然后在每次消費(fèi)時(shí)候調(diào)用?checkAlert()?方法進(jìn)行校驗(yàn)，這樣就可以達(dá)到上文的需求。

我們來(lái)設(shè)想下 Guava 它是如何實(shí)現(xiàn)過(guò)期自動(dòng)清除數(shù)據(jù)，并且是可以按照 LRU 這樣的方式清除的。

大膽假設(shè)下：

內(nèi)部通過(guò)一個(gè)隊(duì)列來(lái)維護(hù)緩存的順序，每次訪問(wèn)過(guò)的數(shù)據(jù)移動(dòng)到隊(duì)列頭部，并且額外開(kāi)啟一個(gè)線程來(lái)判斷數(shù)據(jù)是否過(guò)期，過(guò)期就刪掉。有點(diǎn)類似于我之前寫過(guò)的?動(dòng)手實(shí)現(xiàn)一個(gè) LRU cache

胡適說(shuō)過(guò)：大膽假設(shè)小心論證

下面來(lái)看看 Guava 到底是怎么實(shí)現(xiàn)。

原理分析

看原理最好不過(guò)是跟代碼一步步走了：

示例代碼在這里：

https://github.com/crossoverJie/Java-Interview/blob/master/src/main/java/com/crossoverjie/guava/CacheLoaderTest.java

為了能看出 Guava 是怎么刪除過(guò)期數(shù)據(jù)的在獲取緩存之前休眠了 5 秒鐘，達(dá)到了超時(shí)條件。

最終會(huì)發(fā)現(xiàn)在?com.google.common.cache.LocalCache?類的 2187 行比較關(guān)鍵。

再跟進(jìn)去之前第 2182 行會(huì)發(fā)現(xiàn)先要判斷 count 是否大于 0，這個(gè) count 保存的是當(dāng)前緩存的數(shù)量，并用 volatile 修飾保證了可見(jiàn)性。

更多關(guān)于 volatile 的相關(guān)信息可以查看?你應(yīng)該知道的 volatile 關(guān)鍵字

接著往下跟到：

2761 行，根據(jù)方法名稱可以看出是判斷當(dāng)前的 Entry 是否過(guò)期，該 entry 就是通過(guò) key 查詢到的。

這里就很明顯的看出是根據(jù)根據(jù)構(gòu)建時(shí)指定的過(guò)期方式來(lái)判斷當(dāng)前 key 是否過(guò)期了。

如果過(guò)期就往下走，嘗試進(jìn)行過(guò)期刪除（需要加鎖，后面會(huì)具體討論）。

到了這里也很清晰了：

獲取當(dāng)前緩存的總數(shù)量

自減一（前面獲取了鎖，所以線程安全）

刪除并將更新的總數(shù)賦值到 count。

其實(shí)大體上就是這個(gè)流程，Guava 并沒(méi)有按照之前猜想的另起一個(gè)線程來(lái)維護(hù)過(guò)期數(shù)據(jù)。

應(yīng)該是以下原因：

新起線程需要資源消耗。

維護(hù)過(guò)期數(shù)據(jù)還要獲取額外的鎖，增加了消耗。

而在查詢時(shí)候順帶做了這些事情，但是如果該緩存遲遲沒(méi)有訪問(wèn)也會(huì)存在數(shù)據(jù)不能被回收的情況，不過(guò)這對(duì)于一個(gè)高吞吐的應(yīng)用來(lái)說(shuō)也不是問(wèn)題。

總結(jié)

最后再來(lái)總結(jié)下 Guava 的 Cache。

其實(shí)在上文跟代碼時(shí)會(huì)發(fā)現(xiàn)通過(guò)一個(gè) key 定位數(shù)據(jù)時(shí)有以下代碼：

如果有看過(guò)?ConcurrentHashMap 的原理?應(yīng)該會(huì)想到這其實(shí)非常類似。

其實(shí) Guava Cache 為了滿足并發(fā)場(chǎng)景的使用，核心的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)就是按照 ConcurrentHashMap 來(lái)的，這里也是一個(gè) key 定位到一個(gè)具體位置的過(guò)程。

先找到 Segment，再找具體的位置，等于是做了兩次 Hash 定位。

上文有一個(gè)假設(shè)是對(duì)的，它內(nèi)部會(huì)維護(hù)兩個(gè)隊(duì)列?accessQueue,writeQueue?用于記錄緩存順序，這樣才可以按照順序淘汰數(shù)據(jù)（類似于利用 LinkedHashMap 來(lái)做 LRU 緩存）。

同時(shí)從上文的構(gòu)建方式來(lái)看，它也是構(gòu)建者模式來(lái)創(chuàng)建對(duì)象的。

因?yàn)樽鳛橐粋€(gè)給開(kāi)發(fā)者使用的工具，需要有很多的自定義屬性，利用構(gòu)建則模式再合適不過(guò)了。

Guava 其實(shí)還有很多東西沒(méi)談到，比如它利用 GC 來(lái)回收內(nèi)存，移除數(shù)據(jù)時(shí)的回調(diào)通知等。之后再接著討論。

Java 緩存 JVM

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