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背景

Guava Cache 是 Google 开源的一套开发工具集合，Guava Cache 是其中的一个专门用于处理本地缓存的轻量级框架，是全内存方式的本地缓存，而且是线程安全的。和 ConcurrentMap 相比，Guava Cache 可以限制内存的占用，并可设置缓存的过期时间，可以自动回收数据，而 ConcurrentMap 只能通过静态方式来控制缓存，移除数据元素需要显示的方式来移除。下面通过例子来演示Guava Cache 的使用方式：

​ 使用 Guava Cache 的Maven 以来如下，Guava Cache 是 Google Guava 工具库中的一部分，不能单独应用，所以要把整个 Guava 库都引入进来，例如：

集成

<dependency>
  <groupId>com.google.guava</groupId>
  <artifactId>guava</artifactId>
  <version>23.0</version>
</dependency>

缓存存放

​ 在 Guava Cache 中需要通过CacheBuilder创建缓存对象，并通过 CacheLoader 和 Callable 两种方式定义原始数据的获取方式，CacheLoader 是在缓存对象声明时指定，Callable 是在获取数据时指定，相比于 CacheLoader ，Callable 更加灵活，当然也可以通过 cache.put(key,value) 的方式直接插入。

LoadingCache<Long, UserInfo> cache = CacheBuilder.newBuilder()
  // 设置缓存个数
  .maximumSize(1000).build(new CacheLoader<Long, UserInfo>() {
  @Override
  public UserInfo load(Long key) throws Exception {
    return getUserInfoByUserId(key);
  }
});

try {
  // 读取缓存
  UserInfo user = cache.get(100001L);
} catch (ExecutionException e) {
  e.printStackTrace();
  doSomethingForException();
}

下面是通过 CacheLoader 使用缓存的例子：

// 定义缓存
Cache<Object, Object> cache = CacheBuilder.newBuilder().maximumSize(1000).build();

try {
  // 用户id
  final Long userId = 100001L;
  UserInfo user = (UserInfo) cache.get(userId, new Callable<UserInfo>() {
    @Override
    public UserInfo call() throws Exception {
      return getUserInfoByUserId(userId);
    }
  });
} catch (ExecutionException e) {
  doSomethingForException();
}

​ 如果 key 为自定义对象，则需要重写 boolean equals(Object obj) 方法，Guava Cache 默认情况（使用弱引用保存key的情况除外，这种情况按照内存地址进行比较）下按照 equals 方法比较key是否相同。

缓存回收：

​ 内存空间不是无限大的，当没有足够的内存情况下，必须要考虑缓存数据回收的问题，移除旧缓存数据为新的缓存数据腾出空间。

Guava Cache 支持四种回收方式，分别是基于容量回收（Size-based Eviction）,基于时间回收（Timed Eviction）和基于引用类型的回收（Reference-based Eviction）和手动回收。

基于容量回收（Size-based Eviction）

这种方式可以将缓存数据的数目限制在一个最大值一下，再缓存数据数据接近这个最大值时，Guava Cache 会按照LRU原则回收最近没有使用或者很少使用缓存数据，再开吗中可以通过 CacheBuilder.maximumSize(long) 方法进行设置，但在使用前，你最好预估一下的数据所占用的内存空间，达到最大值时是否有可能造成内存溢出。

基于时间回收（Timed Eviction）

Guava Cache 定义了两种基于时间的缓存回收方式：

CacheBuilder.expireAfterAccess(duration,unit)：缓存项在给定时间内没有给访问过（包括读写操作）则会被回收，回收方式按照最近最少使用的原则。代码例如：CacheBuilder.newBuilder().expireAfterAccess(10, TimeUnit.MINUTES)，表示缓存项在10分钟之内没有读写过，则会被回收。这种方式在实际项目场景中很有用，它可以确保在缓存条目有限的情况下，缓存中保留的都是最近经常使用的热点数据，从而提高缓存的整体命中率。

CacheBuilder.expireAfterWrite (duration, unit)，另外一种方式是在缓存项在给定时间内没有被更新（包括创建和覆盖），则可以回收。

基于引用类型的回收（Reference-based Eviction）

Java语言中有强引用，弱引用和软引用的概念，强引用就是最常见的应用方式，被变量赋值就是强引用，只要引用关系存在，应用的对象就不会被垃圾回收。相比于强引用，使用弱引用关联的对象，只要系统进行垃圾回收，弱应用对象就会被回收，而软应用的强度介于弱引用和强引用之间，在内存空间不足，系统内存溢出之前，使用软引用关联的对象才会被回收。

CacheBuilder.weakKeys()：按照弱引用的方式存储键值，当没有引用（强应用或者软引用）指向某键值时，允许系统在进行垃圾回收时回收缓存项。因为垃圾回收仅仅依赖于恒等式（

） 来比较对象（对象地址比较），该方法使得缓存在比较键值时用恒等式（

）比较，而不是 equals() 方法。

CacheBuilder.weakValues()：和 CacheBuilder.weakKeys() 方法类似，该方法按照弱引用方式来存储缓存项的值，允许系统垃圾回收时回收缓存项。

CacheBuilder.weakValues()，使用软引用方式来包装缓存值，只有在内存需要时（一般在接近内存溢出时），系统会按照全局LRU（least-recently-used）原则进行垃圾回收。考虑到垃圾回收的性能问题，推荐使用基于容量的回收方式。

手动回收方式：

除了上述三种自动回收方式以外，还可以通过如下方法进行

手动缓存回收

• 回收单个缓存项，Cache.invalidate(key)
• 批量回收，Cache.invalidateAll(keys)
• 全部回收Cache.invalidateAll()

​ 实际上，Guava Cache 并不会自动清理缓存，而是在写操作时捎带完成清理工作，如果写操作如果过少的花，也会在部分读操作中进行清理。Guava Cache 之所以不单独启一个线程来实现缓存的自动清理，是为了降低维护成本，避免和用户线程之间产生竞争，而且某些场景下，可能并不能随意创建线程。如果你不想让清理工作影响你的缓存的读写操作，你可以自行维护一个清理线程，周期性调用 cache.cleanUp() 方法定期清理。

运维监控缓存

​ 另外，Guava Cache 还提供了一些运维方法，帮助我们监控缓存运行状使用 CacheBuilder.recordStats()开启统计功能，cache.stats() 返回的 CacheStats 对象来查看运行的统计信息，可以监控好的信息有，主要的统计功能包括：

• hitRate(), 缓存命中率。 hitCount()，缓存命中次数。
• loadCount()，新值加载次数。
• requestCount()，缓存访问次数，是命中次数和非命中次数之和
• averageLoadPenalty(),加载新值时的平均耗时，以纳秒为单位。
• evictionCount(),除了手动清除意外的缓存回收总次数。

除此之外，还有其他很多统计信息，这些信息可以有效帮助我们优化缓存的设置。

并发级别设置：

​ 类似于 ConcurrentHashMap 中的并发级别，Guava Cache 通过改值讲内部数据结构拆分成固定数量的段，缓存数据在段中存储，每个段有自己的写锁，段与段之间互不影响，所以并发级别越大，分的段越多，并发能力越强，如果你的服务QPS比较大的花，可以适当调大并发级别，用法如：

CacheBuilder.newBuilder().concurrencyLevel(20)

完整例子

import com.google.common.cache.Cache;
import com.google.common.cache.CacheBuilder;
import org.springframework.stereotype.Component;


import javax.annotation.PostConstruct;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * {@linkplain Object}缓存。
 *
 * @author liuf *
 */
@Component
public class Cache
{
	/** 缓存值的最大数 */
	private int maximumSize = 1000;

	/** 缓存过期分钟数 */
	private int expireAfterAccessMinutes = 60 * 72;

	private  Cache<String,Object> _cache = null;

	public Cache()
	{
		super();
	}

	public int getMaximumSize()
	{
		return maximumSize;
	}

	public void setMaximumSize(int maximumSize)
	{
		this.maximumSize = maximumSize;
	}

	public int getExpireAfterAccessMinutes()
	{
		return expireAfterAccessMinutes;
	}

	public void setExpireAfterAccessMinutes(int expireAfterAccessMinutes)
	{
		this.expireAfterAccessMinutes = expireAfterAccessMinutes;
	}

	/**
	 * 初始化。
	 */
	@PostConstruct
	public void init() {
		_cache = CacheBuilder.newBuilder().maximumSize(this.maximumSize).expireAfterAccess(this.expireAfterAccessMinutes * 60, TimeUnit.SECONDS).build();
	}

	/**
	 * 获取{@linkplain Object}。
	 *
	 * @param schemaId
	 * @param tableName
	 * @return 返回{@code null}表示没有缓存
	 */
	public  Object get(String key)
	{
		return this._cache.getIfPresent(key);
	}

	/**
	 * 将{@linkplain Object}添加至缓存。
	 *
	 * @param key
	 * @param o
	 */
	public  void put(String key,Object o)
	{
		this._cache.put(key, o);
	}

	/**
	 * 清除指定名称{@linkplain Object}缓存。
	 *
	 * @param key
	 * @param Object
	 */
	public  void invalidate(String key)
	{
		this._cache.invalidate(key);
	}

	public static void main(String[] args) {
		Cache cache = new Cache();
		cache.init();
		Object map = new Object();
		map.setId("111111");
		cache.put("1",map);

		System.out.println(cache.get("1"));

	}```