重新认识下JVM级别的本地缓存框架Guava Cache(2)——深入解读其容量限制和数据淘汰策略

发布时间：2023-04-03 11:23:13 所属栏目：教程来源：

导读：通过《重新认识下JVM级别的本地缓存框架Guava Cache——优秀从何而来》一文，我们知道了Guava Cache作为JVM级别的本地缓存组件的诸多暖心特性，也一步步地学习了在项目中集成并使用Guava Cache进行缓存相关

通过《重新认识下JVM级别的本地缓存框架Guava Cache——优秀从何而来》一文，我们知道了Guava Cache作为JVM级别的本地缓存组件的诸多暖心特性，也一步步地学习了在项目中集成并使用Guava Cache进行缓存相关操作。Guava Cache作为一款优秀的本地缓存组件，其内部很多实现机制与设计策略，同样值得开发人员深入的掌握与借鉴。

作为系列专栏，本篇文章我们将在上一文的基础上，继续探讨下Guava Cache对于缓存容量限制与数据清理相关的使用与设计机制，进而让我们在项目中使用起来可以更加的游刃有余，解锁更多使用技巧。

容量限制时的Size与Weight区别
弄清Size与Weight
Guava Cache提供了对缓存总量的限制，并且支持从两个维度进行限制，这里我们首先要厘清size与weight两个概念的区别与联系。

限制缓存条数size
public Cache<String, User> createuserCache() {
return CacheBuilder.newBuilder().maximumSize(10000L).build();
}
限制缓存权重weight
public Cache<String, String> createuserCache() {
return CacheBuilder.newBuilder()
.maximumWeight(50000)
.weigher((key, value) -> (int) Math.ceil(value.length() / 1000))
.build();
}
一般而言，我们限制容器的容量的初衷，是为了防止内存占用过大导致内存溢出，所以本质上是限制内存的占用量。从实现层面，往往会根据总内存占用量与预估每条记录字节数进行估算，将其转换为对缓存记录条数的限制。这种做法相对简单易懂，但是对于单条缓存记录占用字节数差异较大的情况下，会导致基于条数控制的结果不够精准。

比如：

需要限制缓存最大占用500M总量，缓存记录可能大小范围是1k~100k，按照每条50k进行估算，设定缓存容器最大容量为限制最大容量1w条。如果存储的都是1k大小的记录，则内存总占用量才10M（内存没有被有效利用起来）；若都存储的是100k大小的记录，又会导致内存占用为1000M，远大于预期的内存占用量（容易造成内存溢出）。

为了解决这个问题，Guava Cache中提供了一种相对精准的控制策略，即基于权重的总量控制，根据一定的规则，计算出每条value记录所占的权重值，然后以权重值进行总量的计算。

还是上面的例子，我们按照权重进行设定，假定1k对应基础权重1，则100k可转换为权重100。这样一来：

限制缓存最大占用500M，1k对应权重1,Nk代表权重N，则我们可以限制总权重为50w。这样假如存储的都是1k的记录，则最多可以缓存5w条记录；而如果都是100k大小的记录，则最多仅可以缓存5000条记录。根据存储数据的大小不同，最大存储的记录条数也不相同，但是最终占用的总体量可以实现基本吻合。

所以，基于weight权重的控制方式，比较适用于这种对容器体量控制精度有严格诉求的场景，可以在创建容器的时候指定每条记录的权重计算策略（比如基于字符串长度或者基于bytes数组长度进行计算权重）。

使用约束说明
在实际使用中，这几个参数之间有一定的使用约束，需要特别注意一下：

如果没有指定weight实现逻辑，则使用maximumSize来限制最大容量，按照容器中缓存记录的条数进行限制；这种情况下，即使设定了maximumWeight也不会生效。

如果指定了weight实现逻辑，则必须使用 maximumWeight 来限制最大容量，按照容器中每条缓存记录的weight值累加后的总weight值进行限制。

看下面的一个反面示例，指定了weighter和maximumSize，却没有指定 maximumWeight属性：

public static void main(String[] args) {
try {
Cache<String, String> cache = CacheBuilder.newBuilder()
.weigher((key, value) -> 2)
.maximumSize(2)
.build();
cache.put("key1", "value1");
cache.put("key2", "value2");
System.out.println(cache.size());
} catch (Exception e) {
e.printstacktrace();
}
}

（编辑：汽车网）

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