缓存之美 —— 如何选择合适的本地缓存？

11月前

作者：京东云开发者-京东保险郭盼

链接：https://my.oschina.net/u/4090830/blog/10768446

1、简介

小编最近在使用系统的时候，发现尽管应用已经使用了 redis 缓存提高查询效率，但是仍然有进一步优化的空间，于是想到了比分布式缓存性能更好的本地缓存，因此对领域内常用的本地缓存进行了一番调研，有早期的 Guava 缓存、在 Guava 上进一步传承的 Caffine 以及自称在 Java 中使用最广泛的 EhCache，那么我们该怎么选择适合自己应用的缓存呢，小编下面会简单介绍，并将以上缓存进行一个对比，希望帮助大家选择最适合自己系统的本地缓存。

2、Guava 缓存简介

Guava cache 是 Google 开发的 Guava 工具包中一套完善的 JVM 本地缓存框架，底层实现的数据结构类似于 ConcurrentHashMap，但是进行了更多的能力拓展，包括缓存过期时间设置、缓存容量设置、多种淘汰策略、缓存监控等，下面简单介绍下这些功能及其使用方式。

2.1、缓存过期时间设置

Guava 的过期时间设置有基于创建时间和最后一次访问时间两种策略.

(1) 基于创建时间

通过对比缓存记录的插入时间来判断，比如设置过期时间为 5 分钟，不管中间有没有访问，到时过期。

public Cache<String, String> createCache() {    
    return CacheBuilder.newBuilder()
    .expireAfterWrite(5L, TimeUnit.MINUTES)
    .build();
}

(2) 基于过期时间

通过对比最近最后一次的访问时间，比如设置 5 分钟，每次访问之后都会刷新过期时间为 5 分钟，只有持续 5 分钟没有被访问到才会过期。

public Cache<String, String> createCache() {    
    return CacheBuilder.newBuilder()
    .expireAfterAccess(5L, TimeUnit.MINUTES)
    .build();
}

2.2、缓存容量和淘汰策略设置

Guava cache 是内存型缓存，有内存溢出风险，因此需要设置缓存的最大存储上限，通过缓存的条数或每条缓存的权重来判断是否达到了设定阈值，当缓存的数据量达到设定阈值之后，Guava cache 支持使用 FIFO 和 LRU 的策略对缓存记录采取淘汰的措施。

（1）限制缓存记录条数

public Cache<String, User> createCache() {    
    return CacheBuilder.newBuilder()
    .maximumSize(100L)
    .build();
}

（2）限制缓存记录权重

public Cache<String, User> createCache() {    
    return CacheBuilder.newBuilder()
    .maximumWeight(100L)
    .weigher((key, value) -> (int) Math.ceil(instrumentation.getObjectSize(value) / 1024L))       
    .build();
}

使用限制缓存记录权重时要先计算 weight 的 value 对象的字节数，每 1kb 字节作为一个权重，对比限制缓存记录，我们就能将缓存的总占用限制在 100kb 左右。

2.3 缓存监控

缓存记录的加载和命中情况是评价缓存处理能力的重要指标，Guava cache 提供了 stat 统计日志对这两个指标进行了统计，我们只需要在创建缓存容器的时候加上 recordStats 就可以开启统计。

public Cache<String, User> createCache() {    
    return CacheBuilder.newBuilder()
    .recordStats()
    .build();
}

2.4 Guava cache 的优劣势和适用场景

优劣势：Guava cache 通过内存处理数据，具有减少 IO 请求，读写性能快的优势，但是受内存容量限制，只能处理少量数据的读写，还有可能对本机内存造成压力，并且在分布式部署中，会存在不同机器节点数据不一致的情况，即缓存漂移。

适用场景：读多写少，对数据一致性要求不高的场景。

3、Caffeine 简介

Caffeine 同样是 Google 开发的，是在 Guava cache 的基础上改良而来的，底层设计思路、功能和使用方式与 Guava 非常类似，但是各方面的性能都要远远超过前者，可以看做是 Guava cache 的升级版，因此，之前使用过 Guava cache，也能够很快的上手 Caffeine，下面是 Caffeine 和 Guava cache 的缓存创建对比，基本可以无门槛过渡。

public Cache<String, String> createCache() {
    return Caffeine.newBuilder()
        .initialCapacity(1000)
        .maximumSize(100L)
        .expireAfterWrite(5L, TimeUnit.MINUTES)

        .recordStats()
        .build();
}

public Cache<String, String> createCache() {    
    return CacheBuilder.newBuilder()
    .initialCapacity(1000)
    .maximumSize(100L)
    .expireAfterWrite(5L, TimeUnit.MINUTES)
    .recordStats()
    .build();
}

那么 Caffeine 底层又做了哪些优化，才能让其性能高于 Guava cache 呢？主要包含以下三点：

3.1、对比 Guava cache 的性能主要优化项

（1）异步策略

Guava cache 在读操作中可能会触发淘汰数据的清理操作，虽然自身也做了一些优化来减少读的时候的清理操作，但是一旦触发，就会降低查询效率，对缓存性能产生影响。而在 Caffeine 支持异步操作，采用异步处理的策略，查询请求在触发淘汰数据的清理操作后，会将清理数据的任务添加到独立的线程池中进行异步操作，不会阻塞查询请求，提高了查询性能。

（2）ConcurrentHashMap 优化

Caffeine 底层都是通过 ConcurrentHashMap 来进行数据的存储，因此随着 Java8 中对 ConcurrentHashMap 的调整，数组 + 链表的结构升级为数组 + 链表 + 红黑树的结构以及分段锁升级为 syschronized+CAS，降低了锁的粒度，减少了锁的竞争，这两个优化显著提高了 Caffeine 在读多写少场景下的查询性能。

（3）新型淘汰算法 W-TinyLFU

传统的淘汰算法，如 LRU、LFU、FIFO，在实际的缓存场景中都存在一些弊端，如 FIFO 算法，如果缓存使用的频率较高，那么缓存数据会一直处在进进出出的状态，间接影响到缓存命中率。LRU 算法，在批量刷新缓存数据的场景下，可能会将其他缓存数据淘汰掉，从而带来缓存击穿的风险。LFU 算法，需要保存缓存记录的访问次数，带来内存空间的损耗。

因此，Caffeine 引入了 W-TinyLFU 算法，由窗口缓存、过滤器、主缓存组成。缓存数据刚进入时会停留在窗口缓存中，这个部分只占总缓存的 1%，当被挤出窗口缓存时，会在过滤器汇总和主缓存中淘汰的数据进行比较，如果频率更高，则进入主缓存，否则就被淘汰，主缓存被分为淘汰段和保护段，两段都是 LRU 算法，第一次被访问的元素会进入淘汰段，第二次被访问会进入保护段，保护段中被淘汰的元素会进入淘汰段，这种算法实现了高命中率和低内存占用。更详细的解释可以参考论文：https://arxiv.org/pdf/1512.00727.pdf

3.2、Caffeine 的优劣势和适用场景

优势：对比 Guava cache 有更高的缓存性能，劣势：仍然存在缓存漂移的问题；JDK 版本过低无法使用

适用场景：1、适用场景：读多写少，对数据一致性要求不高的场景；2、纯内存缓存，JDK8 及更高版本中，追求比 Guava cache 更高的性能。

4、Ehcache 简介

Guava cache 和 Caffeine 都是 JVM 缓存，会受到内存大小的制约，最新的 Ehcache 采用堆内缓存 + 堆外缓存 + 磁盘的方式，打破了这一制约。堆内缓存就是被 JVM 管理的那一部分缓存，而堆外缓存，就是在内存中另外在开辟一块不被 JVM 管理的部分。堆外缓存这部分既可以享受内存的高速读写能力，而且又避免的 JVM 频繁的 GC，缺点是需要自行清理数据。

下面是 Ehcache 缓存的创建，指定了堆内、堆外缓存和磁盘缓存的大小。

ResourcePoolsBuilder.newResourcePoolsBuilder()
    .heap(20, MemoryUnit.MB)
    .offheap(10, MemoryUnit.MB)
    .disk(5, MemoryUnit.GB);

为了解决缓存漂移的问题，Ehcache 支持通过集群的方式，实现了分布式节点之间的数据互通。关于 Ehcache 的集群策略，后续文章再详细阐述。

5、不同本地缓存对比

框架	命中率	速度	回收算法	使用难度	集群	适用场景
Guava cache	中	第三	LRU、LFU、FIFO	易	不支持	读多写少，允许少量缓存偏移
Caffeine	高	第一	W-TinyLFU	易	不支持	读多写少，允许少量缓存偏移，能用 Caffeine 就别用 Guava cache
Ehcache	中	第二	LRU、LFU、FIFO	中	支持	分布式系统中对数据一致性要求高

END

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来源：OSC开源社区