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新一代缓存Caffeine,速度确实比Guava的Cache快

不羡鸳鸯不羡仙,一行代码调半天。原创:小姐姐味道(微信公众号ID:xjjdog),欢迎分享,转载请保留出处。

我想把记忆缓存起来,等再次见到你,就能够很快认出你。

能够说出这么有哲理的话,得益于我对缓存的理解,以及对它的看重。没有了缓存,我的人生就没有了意义。

缓存是非常重要的,工作中大部分工作可以说是和缓存打交道。由于使用广泛,所以针对缓存系统的任何优化,如果能够提高一丁点儿性能,就会让人无比兴奋。

很长一段时间,我都在用GuavaLoadingCache。它和ConcurrentHashMap是非常像的,但在其上封装了一些好用的逐出策略和并发优化,就显得好用的多。

今天主要说的是Caffeine,中文名就是咖啡因,一种容易让人精神亢奋的物质。它可以说是Guava的重写,但是效率却非常的高,青出于蓝而胜于蓝。

下图是Caffeine的一张性能测试图。可以看到它的性能,甩了GuavaCache老远。这是为什么呢? localfile://media/15938442367524/15938448827543.jpg

首先要从它的作者开始说起。作者的github是( github.com/ben-manes ),曾经写了ConcurrentLinkedHashMap这个类,而这个类又是GuavaCache的基础。Ben Manes一拍脑袋,决定更上层楼。

为什么说Caffeine好?

后浪Caffeine一来,GuavaCache就已经OUT了。

Caffeine支持异步加载方式,直接返回CompletableFutures,相对于GuavaCache的同步方式,它不用阻塞等待数据的载入。另外,它的编程模型是友好的,省去了很多重复的工作。

GuavaCache是基于LRU的,而Caffeine是基于LRU和LFU的,结合了两者的优点。对这两个算法不太清楚的同学,可以参考xjjdog之前的文章: 《3种堆内缓存算法,赠源码和设计思路》

两者合体之后,变成了新的W-TinyLFU算法,它的命中率非常高,内存占用更加的小,这是主要原因所在。

Caffeine另外一个比较快的原因,就是很多操作都使用了异步,把这些事件提交到队列里。队列使用的RingBuffer,看到这个名词,我不自觉的想到了lmaxDisruptor,它已经成了无锁高并发的代名词。

测试命中率

我们决定拿线上的数据进行验证一下。事实上,大部分比较重要的Cache,我都已经使用Caffeine替换了,完成了骚气的升级。

由于它们的API长得非常像,这个过程是无痛的,连麻药都不需要打。

其中有个业务,有一个大的堆内缓存,缓存了用户数据。里面包含用户名、性别、地址、积分等属性,形成了一个JSON对象,但大小不超过1KB。通过灰度,根据不同的策略,我们测试了它的实际命中率。

策略1

  • 最大缓存1w用户
  • 数据进入缓存后,5分钟失效(需要重新读取)

命中率:

  • Caffeine 29.22 %
  • Guava 21.95%

策略2

  • 加大缓存数据量到6w用户
  • 数据进入缓存后,20分钟失效,这个和Session有的一拼了

命中率(依然是高一筹):

  • Caffeine 56.04 %
  • Guava 50.01%

策略3

  • 直接加大缓存到15w用户
  • 数据进入缓存后,30分钟失效

此时的命中率:

  • Caffeine 71.10 %
  • Guava 62.76%

Caffeine的命中率一直是领先的。命中率高,效率自然也就高。调整到50%以上,我们的缓存作用就很大了。

异步载入

再放上官方的两张测试图:

(1) Read (75%) / Write (25%) localfile://media/15938442367524/15938463845793.jpg

(2) Write (100%) localfile://media/15938442367524/15938464259214.jpg

(3) Read (100%) localfile://media/15938442367524/15938464366776.jpg

我们一直在提Caffeine的异步加载。那代码到底长什么样子呢?异步加载缓存使用了响应式编程模型,返回的是CompletableFuture对象。说实话,代码长得和Guava很像。

public static void main(String[] args) {
        AsyncLoadingCache<String, String> asyncLoadingCache = Caffeine.newBuilder()
                .maximumSize(1000)
                .buildAsync(key -> slowMethod(key));

        CompletableFuture<String> g = loadingCache.get("test");
        String value = g.get();
    }

    static String slowMethod(String key) throws Exception {
        Thread.sleep(1000);
        return key + ".result";
    }
复制代码

我记得前段时间翻Spring的源码时,也看到过它。 localfile://media/15938442367524/15938479597151.jpg

在SpringBoot里,通过提供一个CacheManager的Bean,即可与Springboot-cache进行集成,可以说是很方便了。

关键代码。

//bean生成
@Bean("caffeineCacheManager")
public CacheManager cacheManager() {
    CaffeineCacheManager cacheManager = new CaffeineCacheManager();
    cacheManager.setCaffeine(Caffeine.newBuilder() .maximumSize(1000));
    return cacheManager;
}

//使用注入
@CacheConfig(cacheNames = "caffeineCacheManager")

//信息缓存
@Cacheable(key = "#id")
复制代码

技术框架这么多,何时是尽头。

作者简介:小姐姐味道 (xjjdog),一个不允许程序员走弯路的公众号。聚焦基础架构和Linux。十年架构,日百亿流量,与你探讨高并发世界,给你不一样的味道。我的个人微信xjjdog0,欢迎添加好友,​进一步交流。​ 交流。​