Java本地缓存技术选型（Guava Cache、Caffeine、Encache）

2023-04-04 15:01| 来源: 网络整理| 查看: 265

前言

对一个java后台开发者而言，提到缓存，第一反应就是redis和memcache。利用这类缓存足以解决大多数的性能问题了，并且java针对这两者也都有非常成熟的api可供使用。但是我们也要知道，这两种都属于remote cache（分布式缓存），应用的进程和缓存的进程通常分布在不同的服务器上，不同进程之间通过RPC或HTTP的方式通信。这种缓存的优点是缓存和应用服务解耦，支持大数据量的存储，缺点是数据要经过网络传输，性能上会有一定损耗。

与分布式缓存对应的是本地缓存，缓存的进程和应用进程是同一个，数据的读写都在一个进程内完成，这种方式的优点是没有网络开销，访问速度很快。缺点是受JVM内存的限制，不适合存放大数据。

本篇文章我们主要主要讨论Java本地缓存的的一些常用方案。

本地缓存常用技术

本地缓存和应用同属于一个进程，使用不当会影响服务稳定性，所以通常需要考虑更多的因素，例如容量限制、过期策略、淘汰策略、自动刷新等。常用的本地缓存方案有：

根据HashMap自实现本地缓存 Guava Cache Caffeine Encache

下面分别进行介绍：

1. 根据HashMap自定义实现本地缓存

缓存的本质就是存储在内存中的KV数据结构，对应的就是jdk中的HashMap，但是要实现缓存，还需要考虑并发安全性、容量限制等策略，下面简单介绍一种利用LinkedHashMap实现缓存的方式：

public class LRUCache extends LinkedHashMap { /** * 可重入读写锁，保证并发读写安全性 */ private ReentrantReadWriteLock readWriteLock = new ReentrantReadWriteLock(); private Lock readLock = readWriteLock.readLock(); private Lock writeLock = readWriteLock.writeLock(); /** * 缓存大小限制 */ private int maxSize; public LRUCache(int maxSize) { super(maxSize + 1, 1.0f, true); this.maxSize = maxSize; } @Override public Object get(Object key) { readLock.lock(); try { return super.get(key); } finally { readLock.unlock(); } } @Override public Object put(Object key, Object value) { writeLock.lock(); try { return super.put(key, value); } finally { writeLock.unlock(); } } @Override protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) { return this.size() > maxSize; } }

LinkedHashMap维持了一个链表结构，用来存储节点的插入顺序或者访问顺序（二选一），并且内部封装了一些业务逻辑，只需要覆盖removeEldestEntry方法，便可以实现缓存的LRU淘汰策略。此外我们利用读写锁，保障缓存的并发安全性。需要注意的是，这个示例并不支持过期时间淘汰的策略。

自实现缓存的方式，优点是实现简单，不需要引入第三方包，比较适合一些简单的业务场景。缺点是如果需要更多的特性，需要定制化开发，成本会比较高，并且稳定性和可靠性也难以保障。对于比较复杂的场景，建议使用比较稳定的开源工具。

2. 基于Guava Cache实现本地缓存

Guava是Google团队开源的一款 Java 核心增强库，包含集合、并发原语、缓存、IO、反射等工具箱，性能和稳定性上都有保障，应用十分广泛。Guava Cache支持很多特性：

支持最大容量限制支持两种过期删除策略（插入时间和访问时间）支持简单的统计功能基于LRU算法实现

Guava Cache的使用非常简单，首先需要引入maven包：

com.google.guava guava 18.0

一个简单的示例代码如下：

public class GuavaCacheTest { public static void main(String[] args) throws Exception { //创建guava cache Cache loadingCache = CacheBuilder.newBuilder() //cache的初始容量 .initialCapacity(5) //cache最大缓存数 .maximumSize(10) //设置写缓存后n秒钟过期 .expireAfterWrite(17, TimeUnit.SECONDS) //设置读写缓存后n秒钟过期,实际很少用到,类似于expireAfterWrite //.expireAfterAccess(17, TimeUnit.SECONDS) .build(); String key = "key"; // 往缓存写数据 loadingCache.put(key, "v"); // 获取value的值，如果key不存在，调用collable方法获取value值加载到key中再返回 String value = loadingCache.get(key, new Callable() { @Override public String call() throws Exception { return getValueFromDB(key); } }); // 删除key loadingCache.invalidate(key); } private static String getValueFromDB(String key) { return "v"; } }

总体来说，Guava Cache是一款十分优异的缓存工具，功能丰富，线程安全，足以满足工程化使用，以上代码只介绍了一般的用法，实际上springboot对guava也有支持，利用配置文件或者注解可以轻松集成到代码中。

3. Caffeine

Caffeine是基于java8实现的新一代缓存工具，缓存性能接近理论最优。可以看作是Guava Cache的增强版，功能上两者类似，不同的是Caffeine采用了一种结合LRU、LFU优点的算法：W-TinyLFU，在性能上有明显的优越性。Caffeine的使用，首先需要引入maven包：

com.github.ben-manes.caffeine caffeine 2.5.5

使用上和Guava Cache基本类似：

public class CaffeineCacheTest { public static void main(String[] args) throws Exception { //创建guava cache Cache loadingCache = Caffeine.newBuilder() //cache的初始容量 .initialCapacity(5) //cache最大缓存数 .maximumSize(10) //设置写缓存后n秒钟过期 .expireAfterWrite(17, TimeUnit.SECONDS) //设置读写缓存后n秒钟过期,实际很少用到,类似于expireAfterWrite //.expireAfterAccess(17, TimeUnit.SECONDS) .build(); String key = "key"; // 往缓存写数据 loadingCache.put(key, "v"); // 获取value的值，如果key不存在，获取value后再返回 String value = loadingCache.get(key, CaffeineCacheTest::getValueFromDB); // 删除key loadingCache.invalidate(key); } private static String getValueFromDB(String key) { return "v"; } }

相比Guava Cache来说，Caffeine无论从功能上和性能上都有明显优势。同时两者的API类似，使用Guava Cache的代码很容易可以切换到Caffeine，节省迁移成本。需要注意的是，SpringFramework5.0（SpringBoot2.0）同样放弃了Guava Cache的本地缓存方案，转而使用Caffeine。

4. Encache

Encache是一个纯Java的进程内缓存框架，具有快速、精干等特点，是Hibernate中默认的CacheProvider。同Caffeine和Guava Cache相比，Encache的功能更加丰富，扩展性更强：

支持多种缓存淘汰算法，包括LRU、LFU和FIFO 缓存支持堆内存储、堆外存储、磁盘存储（支持持久化）三种支持多种集群方案，解决数据共享问题

Encache的使用，首先需要导入maven包：

org.ehcache ehcache 3.8.0

以下是一个简单的使用案例：

public class EncacheTest { public static void main(String[] args) throws Exception { // 声明一个cacheBuilder CacheManager cacheManager = CacheManagerBuilder.newCacheManagerBuilder() .withCache("encacheInstance", CacheConfigurationBuilder //声明一个容量为20的堆内缓存 .newCacheConfigurationBuilder(String.class,String.class, ResourcePoolsBuilder.heap(20))) .build(true); // 获取Cache实例 Cache myCache = cacheManager.getCache("encacheInstance", String.class, String.class); // 写缓存 myCache.put("key","v"); // 读缓存 String value = myCache.get("key"); // 移除换粗 cacheManager.removeCache("myCache"); cacheManager.close(); } } 总结从易用性角度，Guava Cache、Caffeine和Encache都有十分成熟的接入方案，使用简单。从功能性角度，Guava Cache和Caffeine功能类似，都是只支持堆内缓存，Encache相比功能更为丰富从性能上进行比较，Caffeine最优、GuavaCache次之，Encache最差(下图是三者的性能对比结果） img

总体来说，对于本地缓存的方案中，笔者比较推荐Caffeine，性能上遥遥领先。虽然Encache功能更为丰富，甚至提供了持久化和集群的功能，但是这些功能完全可以依靠其他方式实现。真实的业务工程中，建议使用Caffeine作为本地缓存，另外使用redis或者memcache作为分布式缓存，构造多级缓存体系，保证性能和可靠性。

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