詳解高性能緩存Caffeine原理及實戰
一、簡介
下面是Caffeine 官方測試報告。
由上面三幅圖可見:不管在並發讀、並發寫還是並發讀寫的場景下,Caffeine 的性能都大幅領先於其他本地開源緩存組件。
本文先介紹 Caffeine 實現原理,再講解如何在項目中使用 Caffeine 。
二、Caffeine 原理
2.1、淘汰算法
2.1.1、常見算法
對於 Java 進程內緩存我們可以通過 HashMap 來實現。不過,Java 進程內存是有限的,不可能無限地往裡面放緩存對象。這就需要有合適的算法輔助我們淘汰掉使用價值相對不高的對象,為新進的對象留有空間。常見的緩存淘汰算法有 FIFO、LRU、LFU。
FIFO(First In First Out):先進先出。
它是優先淘汰掉最先緩存的數據、是最簡單的淘汰算法。缺點是如果先緩存的數據使用頻率比較高的話,那麼該數據就不停地進進出出,因此它的緩存命中率比較低。
LRU(Least Recently Used):最近最久未使用。
它是優先淘汰掉最久未訪問到的數據。缺點是不能很好地應對偶然的突發流量。比如一個數據在一分鐘內的前59秒訪問很多次,而在最後1秒沒有訪問,但是有一批冷門數據在最後一秒進入緩存,那麼熱點數據就會被沖刷掉。
LFU(Least Frequently Used):
最近最少頻率使用。它是優先淘汰掉最不經常使用的數據,需要維護一個表示使用頻率的字段。
主要有兩個缺點:
一、如果訪問頻率比較高的話,頻率字段會占據一定的空間;
二、無法合理更新新上的熱點數據,比如某個歌手的老歌播放歷史較多,新出的歌如果和老歌一起排序的話,就永無出頭之日。
2.1.2、W-TinyLFU 算法
Caffeine 使用瞭 W-TinyLFU 算法,解決瞭 LRU 和LFU上述的缺點。W-TinyLFU 算法由論文《TinyLFU: A Highly Efficient Cache Admission Policy》提出。
它主要幹瞭兩件事:
一、采用 Count–Min Sketch 算法降低頻率信息帶來的內存消耗;
二、維護一個PK機制保障新上的熱點數據能夠緩存。
如下圖所示,Count–Min Sketch 算法類似佈隆過濾器 (Bloom filter)思想,對於頻率統計我們其實不需要一個精確值。存儲數據時,對key進行多次 hash 函數運算後,二維數組不同位置存儲頻率(Caffeine 實際實現的時候是用一維 long 型數組,每個 long 型數字切分成16份,每份4bit,默認15次為最高訪問頻率,每個key實際 hash 瞭四次,落在不同 long 型數字的16份中某個位置)。讀取某個key的訪問次數時,會比較所有位置上的頻率值,取最小值返回。對於所有key的訪問頻率之和有個最大值,當達到最大值時,會進行reset即對各個緩存key的頻率除以2。
如下圖緩存訪問頻率存儲主要分為兩大部分,即 LRU 和 Segmented LRU 。新訪問的數據會進入第一個 LRU,在 Caffeine 裡叫 WindowDeque。當 WindowDeque 滿時,會進入 Segmented LRU 中的 ProbationDeque,在後續被訪問到時,它會被提升到 ProtectedDeque。當 ProtectedDeque 滿時,會有數據降級到 ProbationDeque 。數據需要淘汰的時候,對 ProbationDeque 中的數據進行淘汰。具體淘汰機制:取ProbationDeque 中的隊首和隊尾進行 PK,隊首數據是最先進入隊列的,稱為受害者,隊尾的數據稱為攻擊者,比較兩者 頻率大小,大勝小汰。
總的來說,通過 reset 衰減,避免歷史熱點數據由於頻率值比較高一直淘汰不掉,並且通過對訪問隊列分成三段,這樣避免瞭新加入的熱點數據早早地被淘汰掉。
2.2、高性能讀寫
Caffeine 認為讀操作是頻繁的,寫操作是偶爾的,讀寫都是異步線程更新頻率信息。
2.2.1、讀緩沖
傳統的緩存實現將會為每個操作加鎖,以便能夠安全的對每個訪問隊列的元素進行排序。一種優化方案是將每個操作按序加入到緩沖區中進行批處理操作。讀完把數據放到環形隊列 RingBuffer 中,為瞭減少讀並發,采用多個 RingBuffer,每個線程都有對應的 RingBuffer。環形隊列是一個定長數組,提供高性能的能力並最大程度上減少瞭 GC所帶來的性能開銷。數據丟到隊列之後就返回讀取結果,類似於數據庫的WAL機制,和ConcurrentHashMap 讀取數據相比,僅僅多瞭把數據放到隊列這一步。異步線程並發讀取 RingBuffer 數組,更新訪問信息,這邊的線程池使用的是下文實戰小節講的 Caffeine 配置參數中的 executor。
2.2.2、寫緩沖
與讀緩沖類似,寫緩沖是為瞭儲存寫事件。讀緩沖中的事件主要是為瞭優化驅逐策略的命中率,因此讀緩沖中的事件完整程度允許一定程度的有損。但是寫緩沖並不允許數據的丟失,因此其必須實現為一個安全的隊列。Caffeine 寫是把數據放入MpscGrowableArrayQueue 阻塞隊列中,它參考瞭JCTools裡的MpscGrowableArrayQueue ,是針對 MPSC- 多生產者單消費者(Multi-Producer & Single-Consumer)場景的高性能實現。多個生產者同時並發地寫入隊列是線程安全的,但是同一時刻隻允許一個消費者消費隊列。
三、Caffeine 實戰
3.1、配置參數
Caffeine 借鑒瞭Guava Cache 的設計思想,如果之前使用過 Guava Cache,那麼Caffeine 很容易上手,隻需要改變相應的類名就行。構造一個緩存 Cache 示例代碼如下:
Cache cache = Caffeine.newBuilder().maximumSize(1000).expireAfterWrite(6, TimeUnit.MINUTES).softValues().build();
Caffeine 類相當於建造者模式的 Builder 類,通過 Caffeine 類配置 Cache,配置一個Cache 有如下參數:
- expireAfterWrite:寫入間隔多久淘汰;
- expireAfterAccess:最後訪問後間隔多久淘汰;
- refreshAfterWrite:寫入後間隔多久刷新,該刷新是基於訪問被動觸發的,支持異步刷新和同步刷新,如果和 expireAfterWrite 組合使用,能夠保證即使該緩存訪問不到、也能在固定時間間隔後被淘汰,否則如果單獨使用容易造成OOM;
- expireAfter:自定義淘汰策略,該策略下 Caffeine 通過時間輪算法來實現不同key 的不同過期時間;
- maximumSize:緩存 key 的最大個數;weakKeys:key設置為弱引用,在 GC 時可以直接淘汰;
- weakValues:value設置為弱引用,在 GC 時可以直接淘汰;
- softValues:value設置為軟引用,在內存溢出前可以直接淘汰;
- executor:選擇自定義的線程池,默認的線程池實現是 ForkJoinPool.commonPool();
- maximumWeight:設置緩存最大權重;weigher:設置具體key權重;
- recordStats:緩存的統計數據,比如命中率等;
- removalListener:緩存淘汰監聽器;writer:緩存寫入、更新、淘汰的監聽器。
3.2、項目實戰
Caffeine 支持解析字符串參數,參照 Ehcache 的思想,可以把所有緩存項參數信息放入配置文件裡面,比如有一個 caffeine.properties 配置文件,裡面配置參數如下:
users=maximumSize=10000,expireAfterWrite=180s,softValues goods=maximumSize=10000,expireAfterWrite=180s,softValues
針對不同的緩存,解析配置文件,並加入 Cache 容器裡面,代碼如下:
@Component @Slf4j public class CaffeineManager { private final ConcurrentMap<String, Cache> cacheMap = new ConcurrentHashMap<>(16); @PostConstruct public void afterPropertiesSet() { String filePath = CaffeineManager.class.getClassLoader().getResource("").getPath() + File.separator + "config" + File.separator + "caffeine.properties"; Resource resource = new FileSystemResource(filePath); if (!resource.exists()) { return; } Properties props = new Properties(); try (InputStream in = resource.getInputStream()) { props.load(in); Enumeration propNames = props.propertyNames(); while (propNames.hasMoreElements()) { String caffeineKey = (String) propNames.nextElement(); String caffeineSpec = props.getProperty(caffeineKey); CaffeineSpec spec = CaffeineSpec.parse(caffeineSpec); Caffeine caffeine = Caffeine.from(spec); Cache manualCache = caffeine.build(); cacheMap.put(caffeineKey, manualCache); } } catch (IOException e) { log.error("Initialize Caffeine failed.", e); } } }
當然也可以把 caffeine.properties 裡面的配置項放入配置中心,如果需要動態生效,可以通過如下方式:
至於是否利用 Spring 的 EL 表達式通過註解的方式使用,仁者見仁智者見智,筆者主要考慮幾點:
一、EL 表達式上手需要學習成本;
二、引入註解需要註意動態代理失效場景;
獲取緩存時通過如下方式:
caffeineManager.getCache(cacheName).get(redisKey, value -> getTFromRedis(redisKey, targetClass, supplier));
Caffeine 這種帶有回源函數的 get 方法最終都是調用 ConcurrentHashMap 的 compute 方法,它能確保高並發場景下,如果對一個熱點 key 進行回源時,單個進程內隻有一個線程回源,其他都在阻塞。業務需要確保回源的方法耗時比較短,防止線程阻塞時間比較久,系統可用性下降。
筆者實際開發中用瞭 Caffeine 和 Redis 兩級緩存。Caffeine 的 cache 緩存 key 和 Redis 裡面一致,都是命名為 redisKey。targetClass 是返回對象類型,從 Redis 中獲取字符串反序列化成實際對象時使用。supplier 是函數式接口,是緩存回源到數據庫的業務邏輯。
getTFromRedis 方法實現如下:
private <T> T getTFromRedis(String redisKey, Class targetClass, Supplier supplier) { String data; T value; String redisValue = UUID.randomUUID().toString(); if (tryGetDistributedLockWithRetry(redisKey + RedisKey.DISTRIBUTED_SUFFIX, redisValue, 30)) { try { data = getFromRedis(redisKey); if (StringUtils.isEmpty(data)) { value = (T) supplier.get(); setToRedis(redisKey, JackSonParser.bean2Json(value)); } else { value = json2Bean(targetClass, data); } } finally { releaseDistributedLock(redisKey + RedisKey.DISTRIBUTED_SUFFIX, redisValue); } } else { value = json2Bean(targetClass, getFromRedis(redisKey)); } return value; }
由於回源都是從 MySQL 查詢,雖然 Caffeine 本身解決瞭進程內同一個 key 隻有一個線程回源,需要註意多個業務節點的分佈式情況下,如果 Redis 沒有緩存值,並發回源時會穿透到 MySQL ,所以回源時加瞭分佈式鎖,保證隻有一個節點回源。
註意一點:從本地緩存獲取對象時,如果業務要對緩存對象做更新,需要深拷貝一份對象,不然並發場景下多個線程取值會相互影響。
筆者項目之前都是使用 Ehcache 作為本地緩存,切換成 Caffeine 後,涉及本地緩存的接口,同樣 TPS 值時,CPU 使用率能降低 10% 左右,接口性能都有一定程度提升,最多的提升瞭 25%。上線後觀察調用鏈,平均響應時間降低24%左右。
四、總結
Caffeine 是目前比較優秀的本地緩存解決方案,通過使用 W-TinyLFU 算法,實現瞭緩存高命中率、內存低消耗。如果之前使用過 Guava Cache,看下接口名基本就能上手。如果之前使用的是 Ehcache,筆者分享的使用方式可以作為參考。
以上就是詳解高性能緩存Caffeine原理及實戰的詳細內容,更多關於Caffeine 原理的資料請關註WalkonNet其它相關文章!
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