高效的缓存技术——LoadingCache的实现原理

一、概述

在现代软件开发中，缓存是一种极为常见的性能优化手段。它可以将需要反复获取或计算的数据暂时保存在内存或磁盘等快速存储介质中，以加速访问和减少计算量。在缓存的实现中，LoadingCache是一种常用的缓存实现方式，它在多线程下能够实现高效的缓存访问和更新。本文将详细介绍LoadingCache的实现原理。

二、LoadingCache的基本概念

Google Guava是一个Java编程库，其中包含了许多高质量的工具类和方法。其中，Guava的缓存工具之一是LoadingCache。LoadingCache是一个带有自动加载功能的缓存，可以自动加载缓存中不存在的数据。其实质是一个键值对(Key-Value Pair)的缓存，可以使用键来获取相应的值。

三、LoadingCache的核心接口

在Guava中使用LoadingCache时，主要要关注两个接口：CacheLoader和LoadingCache。其中，CacheLoader承担的是将键映射到值的查询逻辑工作，而LoadingCache是CacheLoader的衍生接口。它增加了一些额外的操作，如自动加载、异步加载、缓存刷新等。

首先，定义一下CacheLoader接口及其方法：

public interface CacheLoader {
    V load(K key) throws Exception;
}

其中K代表键的类型，V代表值的类型。load()方法即为查询逻辑方法，接收一个Key作为参数，返回与该Key相关的Value。如果CacheLoader逻辑中没有命中该Key对应的Value，则将返回null。

接下来是LoadingCache接口及其方法：

public interface LoadingCache extends Cache {
    V get(K key) throws ExecutionException;
    ImmutableMap getAll(Iterable keys) throws ExecutionException;
    void refresh(K key);
    ConcurrentMap asMap();
}

其中Cache接口是LoadingCache的父接口，它定义了一些基本的缓存操作方法。而LoadingCache则增加了一些自动加载、缓存刷新等操作。

get(K key)方法定义了默认的基本缓存操作，如果Cache中不包含该Key对应的Value，将自动调用CacheLoader.load(K key)方法进行自动加载。如果没有定义CacheLoader，将抛出一个UncheckedExecutionException异常。

getAll(Iterable<? extends K> keys)则扩展了get(K key)，可以同时获取多组Key-Value对的结果。

refresh(K key)方法可以对特定Key的Value进行刷新，即调用对应Key的CacheLoader.load(K key)重新加载并替换原值。

asMap()方法则返回对应的ConcurrentMap对象，可以使用常规的Map方法来对缓存中的数据进行操作。

四、LoadingCache的缓存策略

在缓存中，缓存策略是一个重要的问题。Guava的LoadingCache提供了多种缓存策略供使用，具体如下：

1. 基本缓存策略

Guava提供的基本缓存策略有两种，分别是基于大小的缓存和基于时间的缓存。

基于大小的缓存是指，当缓存中的Key-Value对数量超出一定的限制时，LoadingCache会自动剔除旧的Key-Value对，以保持缓存大小不超过限制。可以使用maximumSize(long)方法来指定缓存的最大大小，如：

LoadingCache cache = 
    CacheBuilder.newBuilder().maximumSize(100).build(new CacheLoader() {
        public String load(String key) throws Exception {
            return key + "->value";
        }
    });

基于时间的缓存是指，当缓存中的Key-Value对超过限制时间后，LoadingCache会自动剔除该Key-Value对。可以使用expireAfterWrite(long, TimeUnit)方法来指定缓存过期时间。如：

LoadingCache cache = 
    CacheBuilder.newBuilder().expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES).build(new CacheLoader() {
        public String load(String key) throws Exception {
            return key + "->value";
        }
    });

2. 基于引用的缓存策略

基于引用的缓存策略是指，缓存中的Key-Value对的引用关系从而被决定是否从缓存中清除。Guava提供了两种基于引用的缓存策略，分别是弱引用和软引用。

弱引用是指，当Java虚拟机的垃圾回收器扫描到该Key-Value对的Key只被弱引用引用时，将自动从缓存中清除该Key-Value对。可以使用weakKeys()方法启用弱引用：

LoadingCache cache = 
    CacheBuilder.newBuilder().weakKeys().build(new CacheLoader() {
        public String load(String key) throws Exception {
            return key + "->value";
        }
    });

软引用是指，当Java虚拟机的垃圾回收器扫描到该Key-Value对的Key被软引用引用并且内存不足时，将自动从缓存中清除该Key-Value对。可以使用softValues()方法启用软引用：

LoadingCache cache = 
    CacheBuilder.newBuilder().softValues().build(new CacheLoader() {
        public String load(String key) throws Exception {
            return key + "->value";
        }
    });

3. 基于提醒的缓存策略

基于提醒的缓存策略是指，缓存中的Key-Value对在特定条件下会被自动剔除。Guava提供了两种基于提醒的缓存策略，分别是基于写入提醒和基于访问提醒。其中，写入提醒是指，在写入某个Key-Value对时，通知外部任务，以便执行对该Key-Value对的一些处理。访问提醒是指，在特定PerformFunction上访问一个Key-Value对时，通知外部任务，以便记录下该Key-Value对的访问情况。可以使用CacheBuilder提供的removalListener(RemovalListener)方法来启用缓存的提醒策略。

下面是写入提醒的例子：

Cache cache =
        CacheBuilder.newBuilder()
                .maximumSize(1000).recordStats()
                .removalListener(new RemovalListener() {
                    public void onRemoval(RemovalNotification removalNotification) {
                        System.out.println(removalNotification.getKey() + " was removed, cause is " + removalNotification.getCause());
                    }
                }).build();

五、LoadingCache的线程安全实现

一个缓存框架的线程安全是非常重要的。Guava的LoadingCache在多线程操作时，是线程安全的。在它的内部实现中使用了ConcurrentHashMap作为容器，对缓存的更新和读取都使用了并发锁机制。

以下是一个LoadingCache的多线程并发示例：

public class LoadingCacheTest {

    private static final LoadingCache CACHE = CacheBuilder.newBuilder()
            .maximumSize(100)
            .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)
            .refreshAfterWrite(1, TimeUnit.MINUTES)
            .build(new CacheLoader() {
                public String load(String key) throws Exception {
                    return key + "->loaded";
                }
            });

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {
        new Thread(new Runnable() {
            public void run() {
                for (int i = 0; i < 100; i++) {
                    try {
                        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ": " + CACHE.get("key"));
                        TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(50L);
                    } catch (Exception e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                }
            }
        }, "Thread-1").start();

        new Thread(new Runnable() {
            public void run() {
                for (int i = 0; i < 50; i++) {
                    try {
                        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ": " + CACHE.get("key2"));
                        TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(100L);
                    } catch (Exception e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                }
            }
        }, "Thread-2").start();
    }
}

六、总结

本文详细介绍了Google Guava中的LoadingCache的实现原理。LoadingCache是一种带有自动加载功能的缓存，可以实现高效的缓存访问和更新。在使用LoadingCache时，要熟悉其核心接口和各种缓存策略，以及线程安全的问题。同时，在实际使用LoadingCache时，需要根据具体的业务场景和数据特点制定相应的缓存策略和CacheLoader处理逻辑。