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缓存的更新有两种方法:

  • 被动更新:先从缓存获取,没有则回源获取,再更新缓存;
  • 主动更新:发现数据改变后直接更新缓存(在分布式场景下,不容易实现)

在高并发环境,被动回源是需要注意的。 问题:高并发场景下,大量请求在同一时间回源,大量的请求同一时间穿透到后端,容易引起后端服务崩溃(也容易引起并发问题)。

guava cache解决办法: guava cache保证单线程回源,对于同一个key,只让一个请求回源load,其他线程阻塞等待结果。同时,在Guava里可以通过配置expireAfterAccess/expireAfterWrite设定key的过期时间,key过期后就单线程回源加载并放回缓存。

这样通过Guava Cache简简单单就较为安全地实现了缓存的被动更新操作。

但是如果对于同一时间大量不同的key同时过期,造成大量不同的key同时回源,这种怎么解决呢?

guava cache实现类似ConcurrentHashMap,维护segment数组,每个segment独享一个锁,ConcurrentHashMap是通过这种机制来实现分段锁,ConcurrentHashMap默认分了16个segment; guava Cache默认是4个segment,故guava cache的并发级别默认是4个,也就是说默认情况下,即便是大量不同的key同时过期,最多只也有4个线程并发回源,理论上不会给后端造成过大的压力。

guava refresh和expire刷新机制

  • expireAfterAccess: 当缓存项在指定的时间段内没有被读或写就会被回收。
  • expireAfterWrite:当缓存项在指定的时间段内没有更新就会被回收。
  • refreshAfterWrite:当缓存项上一次更新操作之后的多久会被刷新。

仅仅使用 expireAfterWrite或者expireAfterAccess就可以实现缓存定时过期,但是频繁的过期会造成频繁的单线程回源,然而guava cache回源的时候会独占一个segment的锁,对于同一个segment的其他的读操作 处于loading状态的则会继续等待,value expire或者为null的key则会阻塞等待segment的锁。

expireAfterWrite或者expireAfterAccess的实现在数据回源的时候会让请求block住,以获取最新的值。数据实时性保证的较好,但是阻塞住请求对于一些响应要求严苛的业务可能是没办法接受的。那有没有解决的办法呢?

我们且看refreshAfterWrite:

refreshAfterWrite通过定时刷新可以让缓存项保持可用。缓存项只有在被检索时才会真正刷新(如果CacheLoader.refresh实现为异步,那么检索不会被刷新拖慢)。也是保证同一个segment的单线程回源,但是与expireAfterWrite不同的是:其他线程访问loading状态的key时,仅仅稍微等一会,没有等到就返回旧值,整个请求就比较平滑。 与此同时,也引入了一个问题,refreshAfterWrite策略下,如果一个key长期没有被访问,就有可能会访问到很久之前的旧值。例如refreshAfterWrite(5),5s刷新一次,如果1min内,这个key都没有被访问,那么1min之后访问这个key,仍然有可能访问到旧数据,尽管我们设置了5s刷新一次。(guava cache并没单独的线程来处理刷新的逻辑,而是通过读操作来触发清理工作)

对于这个问题有没有这种的办法呢? guava cache支持我们同时使用expireAfterWrite&refreshAfterWrite,我们既可以通过组合的策略既保证性能,又保证不要读取到太旧的数据。 比如我们有需求:要求请求必须平滑,而且不能读到5s之前的旧数据。

我们可以如下设置来满足需求:

LoadingCache<String, String> cache = CacheBuilder
           .newBuilder()
           .refreshAfterWrite(4L, TimeUnit.SECONDS)
           .expireAfterWrite(5L, TimeUnit.SECONDS)
           .build(loader);

expireAfterWrite(5L, TimeUnit.SECONDS)能保证不会读到5s之前的旧数据,refreshAfterWrite(4L, TimeUnit.SECONDS)能保证大部分请求都在4s左右被刷新,小部分访问量较少的在5s的时候通过expireAfterWrite策略重新被回源。

guava后台异步刷新

refreshAfterWrite的刷新调用的是reload,reload的默认实现是在当前线程里面reload,也会造成一些卡顿,如果希望异步reload,需要重载这个方法。

public ListenableFuture<V> (K key, V oldValue) throws Exception { checkNotNull(key); checkNotNull(oldValue); return Futures.immediateFuture(load(key));//当前线程调用load,会造成当前线程的卡顿,如果不接受卡顿,需要重载这个方法

 转载:https://www.dazhuanlan.com/2019/10/06/5d99928eb6380/

缓存的更新有两种方法:被动更新:先从缓存获取,没有则回源获取,再更新缓存; 主动更新:发现数据改变后直接更新缓存(在分布式场景下,不容易实现)在高并发环境,被动回源是需要注意的。 问题:高并发场景下,大量请求在同一时间回源,大量的请求同一时间穿透到后端,容易引起后端服务崩溃(也容易引起并发问题)。guava cache解决办法: guava cache保证单线程回源,对于同一个key,只让一个请求回源load,其他线程阻塞等待结果。同时,在Guava里可以通过配置expireAfterAcces 转载:https://blog.csdn.net/chen_kkw/article/details/81144169 以为需要我使用guava缓存我的数据库连接,但是因为设置了1分钟失效就关闭,但是关闭的时候,我希望能做些操作,最好是关闭连接,代码如下 private static class MyRemovalListener implements RemovalListener<Integer, Integer> { @Override public voi
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