「java缓存guava」JAVA缓存机制

博主：adminadmin 2023-01-13 07:09:09 401

今天给各位分享java缓存guava的知识，其中也会对JAVA缓存机制进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

java导入了guava，但是运行时报没有找到该类，是哪里没有配置好吗？

根据提示的class路径，在导入的包中看看有没有，没有的话说明还缺jar包，可能还存在其他包的依赖关系，如果找到了说明包导入有问题，没有被项目使用，在jar包右键看看有没有add什么的选项。

Spring本地缓存的使用方法

我们现在在用的Spring Cache，可以直接看Spring Boot提供的缓存枚举类，有如下这些：

EhCache：一个纯Java的进程内缓存框架，所以也是基于本地缓存的。(注意EhCache2.x和EhCache3.x相互不兼容)。

Redis：分布式缓存，只有Client-Server(C\S)模式，Java一般使用Jedis/Luttuce来操纵。

Hazelcast：基于内存的数据网格。虽然它基于内存，但是分布式应用程序可以使用Hazelcast进行分布式缓存、同步、集群、处理、发布/订阅消息等。

Guava：它是Google Guava工具包中的一个非常方便易用的本地化缓存实现，基于LRU（最近最少使用）算法实现，支持多种缓存过期策略。在Spring5.X以后的版本已经将他标记为过期了。

Caffeine：是使用Java8对Guava缓存的重写版本，在Spring5中将取代了Guava，支持多种缓存过期策略。

SIMPLE：使用ConcurrentMapCacheManager，因为不支持缓存过期时间，所以做本地缓存基本不考虑该方式。

关于分布式缓存，我们需要后面会专门讨论Redis的用法，这里只看本地缓存。性能从高到低，依次是Caffeine，Guava，ConcurrentMapCacheManager，其中Caffeine在读写上都快了Guava近一倍。

这里我们只讨论在Spring Boot里面怎么整合使用Caffeine和EhCache。

主要有以下几个步骤：

1)加依赖包：

2)配置缓存：

这里有两种方法，通过文件配置或者在配置类里面配置，先看一下文件配置，我们可以写一个properties文件，内容像这样：

然后还要在主类中加上@EnableCaching注解：

另外一种更灵活的方法是在配置类中配置：

应用类：

测试类：

导入依赖包，分为2.x版本和3.x版本。

其中2.x版本做如下导入：

3.x版本做如下导入：

导包完成后，我们使用JCacheManagerFactoryBean + ehcache.xml的方式配置：

参考资料：

如何使用Guava的缓存管理

首先，看一下使用范例：

Java代码

LoadingCacheKey,Graph graphs =CacheBuilder.newBuilder()

.maximumSize(1000)

.expireAfterWrite(10,TimeUnit.MINUTES)

.removalListener(MY_LISTENER)

.build(

newCacheLoaderKey,Graph(){

publicGraph load(Key key)throwsAnyException{

return createExpensiveGraph(key);

}

});

适用性

缓存在很多情况下都是非常有用的。比如，我们需要多次根据给定的输入获取值，而且该值计算或者获取的开销是非常昂贵的。

缓存和ConcurrentMap是非常相像的，但是它们也不完全一样。最根本的区别就是，ConcurrentMap会持有所有添加的对象，直到被显示的移除。而缓存为了限制其内存的使用，通常都会配置成可以自动的将对象移除。在某些情况下即使不自动移除对象也是非常有用的，如LoadingCache它会自动加载缓存对象。

一般，Guava缓存适用于以下几种情况：

你愿意花费一些内存来换取性能提升；

你预测到某些键会多次进行查询；

你的缓存数据不超过内存（Guava缓存是单个应用中的本地缓存。它不会将数据存储到文件中，或者外部服务器。如果不适合你，可以考虑一下 Memcached）。

如果你的需要符合上面所说的每一条，那么选择Guava缓存绝对没错。

使用CacheBuilder的构建模式可以获取一个Cache，如上面的范例所示。但是如何进行定制才是比较有趣的。

注意：如果你不需要缓存的这些特性，那么使用ConcurrentHashMap会有更好的内存效率，但是如果想基于旧有的ConcurrentMap复制实现Cache的一些特性，那么可能是非常困难或者根本不可能。

加载

对于缓存首先需要明确的是：有没有一个方法可以通过给定的键来计算/加载相应的值？如果有，那么可以使用CacheLoader。如果没有这样的方法，或者你想复写缓存的加载方式，但你仍想保留“get-if-absent-compute”语义，你可以在调用get方法时传入一个Callable实例，来达到目的。缓存的对象可以通过Cache.put直接插入，但是自动加载是首选，因为自动加载可以更加容易的判断所有缓存信息的一致性。

From a CacheLoader

LoadingCache 缓存是通过一个CacheLoader来构建缓存。创建一个CacheLoader仅需要实现V load(K key) throws Exception方法即可。下面的范例就是如何创建一个LoadingCache：

Java代码

LoadingCacheKey,Graph graphs =CacheBuilder.newBuilder()

.maximumSize(1000)

.build(

newCacheLoaderKey,Graph(){

publicGraph load(Key key)throwsAnyException{

return createExpensiveGraph(key);

}

});

...

try{

return graphs.get(key);

}catch(ExecutionException e){

thrownewOtherException(e.getCause());

}

通过方法get(K)可以对LoadingCache进行查询。该方法要不返回已缓存的值，要不通过CacheLoader来自动加载相应的值到缓存中。这里需要注意的是：CacheLoader可能会抛出Exception，LoaderCache.get(K)则可能会抛出ExecutionException。假如你定义的CacheLoader没有声明检查型异常，那么可以通过调用getUnchecked(K)来获取缓存值；但是一旦当CacheLoader中声明了检查型异常，则不可以调用getUnchecked。

Java代码

LoadingCacheKey,Graph graphs =CacheBuilder.newBuilder()

.expireAfterAccess(10,TimeUnit.MINUTES)

.build(

newCacheLoaderKey,Graph(){

publicGraph load(Key key){// no checked exception

return createExpensiveGraph(key);

}

});

...

return graphs.getUnchecked(key);

批量查询可以使用getAll(Iterable? extends K)方法。缺省，getAll方法将循环每一个键调用CacheLoader.load方法获取缓存值。当缓存对象的批量获取比单独获取更有效时，可以通过复写CacheLoader.loadAll方法实现缓存对象的加载。此时当调用getAll(Iterable)方法时性能也会提升。

需要注意的是CacheLoader.loadAll的实现可以为没有明确要求的键加载缓存值。比如，当为某组中的一些键进行计算时，loadAll方法则可能会同时加载组中其余键的值。

From a Callable

所有Guava缓存，不论是否会自动加载，都支持get(K, Callable(V))方法。当给定键的缓存值已存在时则直接返回，否则通过指定的Callable方法进行计算并将值存放到缓存中。直到加载完成时，相应的缓存才会被更改。该方法简单实现了"if cached, return; otherwise create, cache and return"语义。

Java代码

CacheKey,Value cache =CacheBuilder.newBuilder()

.maximumSize(1000)

.build();// look Ma, no CacheLoader

...

try{

// If the key wasn't in the "easy to compute" group, we need to

// do things the hard way.

cache.get(key,newCallableValue(){

@Override

publicValue call()throwsAnyException{

return doThingsTheHardWay(key);

}

});

}catch(ExecutionException e){

thrownewOtherException(e.getCause());

}

直接插入

使用cache.put(key, value)方法可以将值直接插入到缓存中，但这将会覆盖缓存中已存在的值。通过使用Cache.asMap()所导出的ConcurrentMap对象中的方法也可以对缓存进行修改。但是，请注意asMap中的任何方法都不能自动的将数据加载到缓存中。也就是说，asMap中的各方法是在缓存自动加载范围之外来运作。所以，当你使用CacheLoader或Callable来加载缓存时，应该优先使用Cache.get(K, CallableV)，而不是Cache.asMap().putIfAbsent。

缓存回收

残酷的现实是我们可以肯定的说我们没有足够的内存来缓存一切。你必须来决定：什么时候缓存值不再值得保留？Guava提供了三种基本的缓存回收策略：基于容量回收策略，基于时间回收策略，基于引用回收策略。

基于容量回收策略

使用CacheBuilder.maximumSize(long)可以设置缓存的最大容量。缓存将会尝试回收最近没有使用，或者没有经常使用的缓存项。警告：缓存可能会在容量达到限制之前执行回收，通常是在缓存大小逼近限制大小时。

另外，如果不同的缓存项有不同的“权重”， 如，缓存项有不同的内存占用，此时你需要使用CacheBuilder.weigher(Weigher)指定一个权重计算函数，并使用CacheBuilder.maxmumWeight(long)设定总权重。和maximumSize同样需要注意的是缓存也是在逼近总权重的时候进行回收处理。此外，缓存项的权重是在创建时进行计算，此后不再改变。

Java代码

LoadingCacheKey,Graph graphs =CacheBuilder.newBuilder()

.maximumWeight(100000)

.weigher(

newWeigherKey,Graph(){

publicint weigh(Key k,Graph g){

return g.vertices().size();

}

})

.build(

newCacheLoaderKey,Graph(){

publicGraph load(Key key){// no checked exception

return createExpensiveGraph(key);

}

});

基于时间回收策略

CacheBuilder为基于时间的回收提供了两种方式：

expireAfterAccess(long, TimeUnit) 当缓存项在指定的时间段内没有被读或写就会被回收。这种回收策略类似于基于容量回收策略；

expireAfterWrite(long, TimeUnit) 当缓存项在指定的时间段内没有更新就会被回收。如果我们认为缓存数据在一段时间后数据不再可用，那么可以使用该种策略。

就如下面的讨论，定时过期回收会在写的过程中周期执行，偶尔也会读的过程中执行。

测试定时回收

测试定时回收其实不需要那么痛苦的，我们不必非得花费2秒来测试一个2秒的过期。在构建缓存时使用Ticker接口，并通过CacheBuilder.ticker(Ticker)方法指定时间源，这样我们就不用傻乎乎等系统时钟慢慢的走了。

基于引用回收策略

通过键或缓存值的弱引用(weak references)，或者缓存值的软引用(soft references)，Guava可以将缓存设置为允许垃圾回收。

CacheBuilder.weakKeys() 使用弱引用存储键。当没有(强或软)引用到该键时，相应的缓存项将可以被垃圾回收。由于垃圾回收是依赖==进行判断，因此这样会导致整个缓存也会使用==来比较键的相等性，而不是使用equals()；

CacheBuilder.weakValues() 使用弱引用存储缓存值。当没有(强或软)引用到该缓存项时，将可以被垃圾回收。由于垃圾回收是依赖==进行判断，因此这样会导致整个缓存也会使用==来比较缓存值的相等性，而不是使用equals()；

CacheBuilder.softValues() 使用软引用存储缓存值。当响应需要时，软引用才会被垃圾回收通过最少使用原则回收掉。由于使用软引用造成性能上的影响，我们强烈建议使用可被预言的maximum cache size的策略来代替。同样使用softValues()缓存值的比较也是使用==，而不是equals()。

显示移除

在任何时候，你都可以可以通过下面的方法显式将无效的缓存移除，而不是被动等待被回收：

使用Cache.invalidate(key)单个移除;

使用Cache.invalidteAll(keys)批量移除；

使用Cache.invalidateAll()移除全部。

guava cache 为什么删除元素时移动元素

在guava中数据的移除分为被动移除和主动移除两种

被动移除数据的方式，guava默认提供了三种方式：

基于大小的移除

 看字面意思就知道就是按照缓存的大小来移除，如果即将到达指定的大小，那就会把不常用的键值对从cache中移除。

guava提供了两个基于时间移除的方法

  expireAfterAccess(long, TimeUnit)  这个方法是根据某个键值对最后一次访问之后多少时间后移除

  基于引用的移除

   这种移除方式主要是基于java的垃圾回收机制，根据键或者值的引用关系决定移除，个人对垃圾回收这块不是非常了解，窃以为不太可靠。。也不常用。。所以没有研究，欢迎补充。

主动移除数据方式

主动移除有三种方法：

单独移除用 Cache.invalidate(key)

批量移除用 Cache.invalidateAll(keys)

移除所有用 Cache.invalidateAll()

JAVA目前比较常用的缓存有哪些？ 集中式缓存与分布式缓存有何区别？ 它们应用场景是？

java目前常用的缓存：

Generic

JCache (JSR-107) (EhCache 3, Hazelcast, Infinispan, etc)

EhCache 2.x

Hazelcast

Infinispan

Couchbase

Redis

Caffeine

Guava (deprecated)

Simple

建议使用spring boot集成方式，可插拔，简单。

集中式缓存适用场景：

1、服务器集群部署。

2、数据高一致性（任何数据变化都能及时的被查询到）

分布式缓存适用场景：

系统需要缓存的数据量大

对数据的可用性较高的情况

需要横向扩展，从而达到缓存的容量无限的要求

java缓存guava的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于JAVA缓存机制、java缓存guava的信息别忘了在本站进行查找喔。

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