JAVA 使用 Caffeine 本地缓存过期不清理？调度线程与刷新策略优化

好的，下面我将以讲座的形式，深入探讨Java中使用Caffeine本地缓存时，过期数据未能及时清理的问题，并提供调度线程与刷新策略的优化方案。

Caffeine缓存过期清理机制：问题与诊断

大家好，今天我们来聊聊Caffeine缓存过期清理的问题。Caffeine作为高性能的本地缓存，被广泛应用于各种Java应用中。然而，很多开发者在使用过程中会发现，即使设置了过期时间，缓存中的数据有时并不能及时清理，导致内存占用过高，甚至引发OOM（Out of Memory）异常。

首先，我们需要了解Caffeine的过期清理机制。Caffeine主要通过以下几种方式来清理过期数据：

1. 基于大小的淘汰 (Size-based Eviction): 当缓存达到最大容量时，Caffeine会根据LRU（Least Recently Used）或LFU（Least Frequently Used）等算法来淘汰访问频率较低的缓存项。

2. 基于时间的淘汰 (Time-based Eviction):

   • expireAfterAccess: 缓存项在指定时间内未被访问，则过期。
   • expireAfterWrite: 缓存项在指定时间内未被更新（写入），则过期。
   • expireAfter: 可以自定义过期策略，例如基于某个属性的动态过期时间。

3. 基于引用的淘汰 (Reference-based Eviction): 使用弱引用或软引用来缓存数据，当JVM内存不足时，会自动回收这些缓存项。

问题分析：为何过期数据未能及时清理？

即使配置了基于时间的淘汰策略，过期数据仍然未能及时清理，这通常由以下几个原因导致：

• 惰性清理 (Lazy Eviction): Caffeine的过期清理并非实时进行，而是采用惰性清理的方式。只有在以下几种情况下才会触发过期清理：

  • 显式调用cache.cleanUp()方法。
  • 在cache.get()、cache.put()等操作时，会顺带清理部分过期数据。
  • 后台维护线程定期清理过期数据。 （默认配置下会启动）

• 高并发访问： 在高并发场景下，缓存的读取和写入操作非常频繁，导致后台维护线程无法及时清理过期数据，积压在缓存中。

• 阻塞操作： 如果缓存的计算函数（CacheLoader）或更新函数（CacheWriter）执行时间过长，会阻塞后台维护线程的执行，导致过期清理延迟。

• 配置不当： 过期时间的设置不合理，或者最大容量设置过大，都会导致缓存中积累大量过期数据。

解决方案：调度线程与刷新策略优化

为了解决上述问题，我们需要对调度线程和刷新策略进行优化。

1. 显式调用cache.cleanUp() 方法

这是最直接的方式，你可以手动触发清理。例如：

import com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class CaffeineCleanupExample {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder()
                .expireAfterWrite(1, TimeUnit.SECONDS)
                .maximumSize(100)
                .build();

        cache.put("key1", "value1");
        cache.put("key2", "value2");

        System.out.println("Initial cache size: " + cache.estimatedSize());
        Thread.sleep(2000);  // Wait for the entries to expire

        System.out.println("Cache size after waiting: " + cache.estimatedSize());
        cache.cleanUp();

        System.out.println("Cache size after cleanup: " + cache.estimatedSize());
    }
}

这个例子展示了在等待过期时间后，显式调用 cache.cleanUp() 方法来清理过期条目。

2. 定期调度线程清理过期数据

可以使用ScheduledExecutorService定期执行cache.cleanUp()方法，从而保证过期数据能够及时清理。

import com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;

import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.ScheduledExecutorService;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class CaffeineScheduledCleanupExample {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder()
                .expireAfterWrite(1, TimeUnit.SECONDS)
                .maximumSize(100)
                .build();

        cache.put("key1", "value1");
        cache.put("key2", "value2");

        System.out.println("Initial cache size: " + cache.estimatedSize());

        ScheduledExecutorService scheduler = Executors.newScheduledThreadPool(1);
        scheduler.scheduleAtFixedRate(cache::cleanUp, 1, 1, TimeUnit.SECONDS);

        Thread.sleep(5000); // Run for 5 seconds

        System.out.println("Cache size after running scheduler: " + cache.estimatedSize());

        scheduler.shutdown();
        scheduler.awaitTermination(1, TimeUnit.SECONDS);

    }
}

在这个例子中，我们创建了一个 ScheduledExecutorService，它每隔 1 秒调用一次 cache.cleanUp() 方法。这样可以确保缓存定期清理，防止过期条目堆积。

3. 优化刷新策略：异步刷新

Caffeine提供了refreshAfterWrite方法，用于异步刷新缓存。当缓存项过期后，Caffeine会在后台异步加载新的值，而不会阻塞当前的get请求。

import com.github.benmanes.caffeine.cache.CacheLoader;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.LoadingCache;

import java.util.concurrent.CompletableFuture;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.ScheduledExecutorService;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class CaffeineAsyncRefreshExample {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        ScheduledExecutorService executor = Executors.newScheduledThreadPool(1);

        LoadingCache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder()
                .refreshAfterWrite(1, TimeUnit.SECONDS)
                .maximumSize(100)
                .executor(executor)
                .build(key -> {
                    System.out.println("Loading value for key: " + key);
                    // Simulate a slow data loading process
                    try {
                        Thread.sleep(500);
                    } catch (InterruptedException e) {
                        Thread.currentThread().interrupt();
                    }
                    return "value for " + key;
                });

        System.out.println("Initial value for key1: " + cache.get("key1"));

        Thread.sleep(1500);

        System.out.println("Value for key1 after refresh interval: " + cache.get("key1"));

        Thread.sleep(1500);

        System.out.println("Value for key1 after second refresh interval: " + cache.get("key1"));

        executor.shutdown();
        executor.awaitTermination(1, TimeUnit.SECONDS);
    }
}

在这个例子中，refreshAfterWrite 设置为 1 秒。这意味着在写入后 1 秒，当请求 cache.get("key1") 时，Caffeine 会立即返回旧值，并在后台异步地加载新值。通过 executor(executor) 我们指定了一个线程池来执行异步加载任务。这可以防止加载过程阻塞主线程。

4. 配置选择：Executor 和 Scheduler 的选择

• Executor: 用于执行异步加载和刷新任务。它允许你控制并发级别和线程池类型。如果你的加载操作是 CPU 密集型的，可以选择固定大小的线程池；如果是 IO 密集型的，可以选择 cached 线程池。
• Scheduler: 用于定期执行清理任务。你可以使用 ScheduledExecutorService 来创建定期执行的任务。

5. 动态过期策略

Caffeine 还支持基于特定条件动态设置过期时间。你可以使用 expireAfter(Expiry expiry) 方法来实现。

import com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Expiry;

import java.time.Duration;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class CaffeineDynamicExpiryExample {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder()
                .expireAfter(new Expiry<String, String>() {
                    @Override
                    public long expireAfterCreate(String key, String value, long currentTime, TimeUnit unit) {
                        // Set initial expiry based on key or value
                        if (key.startsWith("important")) {
                            return unit.toNanos(5); // 5 seconds for important keys
                        } else {
                            return unit.toNanos(1); // 1 second for other keys
                        }
                    }

                    @Override
                    public long expireAfterUpdate(String key, String value, long currentTime, long currentDuration, TimeUnit unit) {
                        // Extend expiry on update
                        return currentDuration; // Keep the same expiry
                    }

                    @Override
                    public long expireAfterRead(String key, String value, long currentTime, long currentDuration, TimeUnit unit) {
                        // Extend expiry on read
                        return currentDuration; // Keep the same expiry
                    }
                })
                .maximumSize(100)
                .build();

        cache.put("importantKey", "value1");
        cache.put("regularKey", "value2");

        System.out.println("Important key present: " + cache.getIfPresent("importantKey"));
        System.out.println("Regular key present: " + cache.getIfPresent("regularKey"));

        Thread.sleep(2000);

        System.out.println("Important key present after 2 seconds: " + cache.getIfPresent("importantKey"));
        System.out.println("Regular key present after 2 seconds: " + cache.getIfPresent("regularKey"));

        Thread.sleep(4000);

        System.out.println("Important key present after 6 seconds: " + cache.getIfPresent("importantKey"));
        System.out.println("Regular key present after 6 seconds: " + cache.getIfPresent("regularKey"));
    }
}

在这个例子中，我们实现了 Expiry 接口，根据 key 的不同设置不同的过期时间。以 "important" 开头的 key 过期时间为 5 秒，其他 key 过期时间为 1 秒。

6. 监控和调优

使用Caffeine的stats()方法可以获取缓存的命中率、加载时间、驱逐次数等统计信息。通过监控这些指标，可以了解缓存的使用情况，并根据实际情况调整缓存的配置。

import com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.LoadingCache;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.stats.CacheStats;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class CaffeineStatsExample {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        LoadingCache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder()
                .expireAfterWrite(1, TimeUnit.SECONDS)
                .maximumSize(100)
                .recordStats() // Enable statistics recording
                .build(key -> "value for " + key);

        cache.get("key1");
        cache.get("key1");
        cache.get("key2");

        Thread.sleep(2000); // Wait for entries to expire

        cache.get("key1"); // Trigger reload

        CacheStats stats = cache.stats();

        System.out.println("Hit rate: " + stats.hitRate());
        System.out.println("Miss rate: " + stats.missRate());
        System.out.println("Eviction count: " + stats.evictionCount());
    }
}

在这个例子中，我们通过 recordStats() 方法开启了统计信息的记录。然后，我们执行了一些缓存操作，并等待条目过期。最后，我们打印了缓存的命中率、未命中率和驱逐次数。

优化策略总结

优化策略	描述
显式清理	手动调用cache.cleanUp()方法。
定期调度线程清理	使用ScheduledExecutorService定期执行cache.cleanUp()方法。
异步刷新	使用refreshAfterWrite方法，在后台异步刷新缓存。
动态过期策略	使用expireAfter(Expiry expiry)方法，基于特定条件动态设置过期时间。
监控和调优	使用stats()方法获取缓存的统计信息，并根据实际情况调整缓存的配置。

一些额外建议

• 合理设置过期时间： 过期时间应根据数据的实际情况进行设置，避免设置过短导致频繁刷新，或者设置过长导致过期数据堆积。
• 避免阻塞操作： 确保缓存的计算函数和更新函数执行时间尽可能短，避免阻塞后台维护线程。可以使用CompletableFuture等异步编程技术来优化耗时操作。
• 选择合适的淘汰算法： 根据数据的访问模式选择合适的淘汰算法，例如LRU或LFU。
• 考虑使用堆外缓存： 如果缓存的数据量非常大，可以考虑使用堆外缓存，例如Ehcache 3.x的Terracotta模式，或者Hazelcast等分布式缓存。

关于 Caffeine 缓存的一些思考

Caffeine 是一个非常强大的本地缓存库，但要充分发挥其性能，需要深入了解其工作原理，并根据实际应用场景进行合理的配置和优化。希望今天的分享能够帮助大家更好地使用 Caffeine，解决缓存过期清理的问题，提升应用的性能和稳定性。