从零开始：Guava Hashing自定义缓存系统全攻略

# 1. Guava Hashing的基本概念和缓存原理

## 1.1 Guava Hashing简介
Guava Hashing是Google开发的一个Java库，它提供了强大的数据处理能力，特别在哈希计算和缓存机制方面。它不仅可以简化数据结构的使用，还能够优化数据处理效率。

## 1.2 缓存的基本概念
缓存是一种存储临时数据的技术，能够提高数据检索的速度。在处理大数据量和频繁访问的场景下，缓存尤其重要。

## 1.3 Guava Hashing缓存的工作原理
Guava Hashing缓存内部通过维护一个ConcurrentHashMap实现快速查找和更新数据。它使用引用的方式来管理缓存项，提供了多种策略来控制缓存的加载、更新、过期和移除。

LoadingCache<Key, Graph> graphs = CacheBuilder.newBuilder()
    .maximumSize(1000)
    .build(
        new CacheLoader<Key, Graph>() {
            public Graph load(Key key) throws AnyException {
                return createExpensiveGraph(key);
            }
        });

以上代码展示了Guava Hashing缓存的创建过程，其中`CacheBuilder`用于配置缓存的各种参数，而`CacheLoader`用于定义数据加载策略。

# 2. Guava Hashing缓存系统的搭建与配置

## 2.1 Guava Hashing缓存的基本使用

### 2.1.1 引入Guava Hashing库

Guava Hashing是Google开发的一个开源库，它提供了各种实用工具，特别适合用于解决在Java编程中遇到的一些常见问题。对于构建缓存系统来说，Guava库中的`CacheBuilder`类是核心，它可以帮助开发者快速实现一个高效且灵活的缓存系统。要在项目中使用Guava Hashing，首先需要添加其依赖到你的项目中。以Maven为例，可以简单地在`pom.xml`文件中添加如下依赖：

<dependency>
    <groupId>com.google.guava</groupId>
    <artifactId>guava</artifactId>
    <version>30.1-jre</version>
</dependency>

这里使用的是Guava库的30.1版本，因为这是写本章时的最新稳定版本，不过通常来说，项目中应该使用适合当前项目周期的稳定版本。添加依赖后，就可以在项目中引入Guava包，然后开始使用`CacheBuilder`类来创建缓存实例了。

### 2.1.2 创建和初始化缓存

创建一个简单的Guava缓存实例，可以使用以下的代码：

LoadingCache<String, String> cache = CacheBuilder.newBuilder()
    .maximumSize(1000) // 设置缓存大小
    .build(
        new CacheLoader<String, String>() {
            public String load(String key) throws Exception {
                return key.toUpperCase();
            }
        }
    );

在上述代码中，我们首先通过`CacheBuilder.newBuilder()`构建了一个缓存构建器，然后通过`.maximumSize(1000)`方法设置了缓存的最大容量。我们用`.build()`方法创建了一个`LoadingCache`实例，这是一个可以自动加载数据的缓存。在构建器中，我们还定义了一个`CacheLoader`实例，它在缓存中不存在键时会自动调用`load`方法来加载数据。在上面的例子中，`load`方法简单地将传入的键转换成大写形式作为值。

需要注意的是，我们在调用`.build()`方法时提供了一个`CacheLoader`，它告诉缓存如何加载缺失的值。缓存将调用这个`CacheLoader`的`load`方法，同时传递缺失的键。

## 2.2 Guava Hashing缓存配置的高级应用

### 2.2.1 缓存的大小和容量策略

Guava Hashing库允许开发者自定义缓存大小和容量策略，比如基于最大条目数量、基于权重、基于时间等。为避免缓存无限制地增长，通常需要设置一个合理的大小限制。Guava支持软引用和弱引用的回收策略来实现容量控制，这意味着当缓存达到设定的大小限制时，对象可能会被垃圾回收器回收。

LoadingCache<String, String> cache = CacheBuilder.newBuilder()
    .maximumWeight(10000) // 设置缓存的总权重
    .weigher((key, value) -> value.length()) // 设置权重计算函数
    .removalListener(notification -> {
        System.out.println("移除的键为: " + notification.getKey() + 
                           ", 原因: " + notification.getCause());
    })
    .build(new CacheLoader<String, String>() {
        public String load(String key) throws Exception {
            return key.toUpperCase();
        }
    });

在此代码段中，我们使用了`.maximumWeight(10000)`设置了一个基于权重的容量限制，并通过`.weigher()`方法定义了如何计算每个条目的权重。同时，我们添加了一个移除监听器来监测条目被移除时的情况。

### 2.2.2 缓存的过期机制和移除监听器

缓存条目通常拥有过期时间，这样可以避免缓存中的数据永久存在，即使这些数据已经不再新鲜或不再需要。Guava Hashing提供了多种过期策略，如固定过期时间、基于访问过期、基于写入过期等。可以利用`expireAfterWrite`, `expireAfterAccess`等方法来实现这些策略。

LoadingCache<String, String> cache = CacheBuilder.newBuilder()
    .expireAfterWrite(5, TimeUnit.MINUTES) // 设置缓存条目5分钟后过期
    .removalListener(notification -> {
        System.out.println("移除的键为: " + notification.getKey() + 
                           ", 原因: " + notification.getCause());
    })
    .build(new CacheLoader<String, String>() {
        public String load(String key) throws Exception {
            return key.toUpperCase();
        }
    });

这段代码创建了一个在5分钟之后未被访问的缓存条目将会过期的缓存。我们还添加了一个移除监听器，当缓存条目被移除时，监听器会被触发。

### 2.2.3 引用回收机制和内存优化

在Java应用中，由于垃圾回收机制的存在，缓存的引用回收和内存管理通常比原生Java集合更为复杂。Guava Hashing通过提供软引用和弱引用的缓存条目，简化了这一问题。软引用和弱引用被引用的对象会在垃圾回收时被回收，而软引用通常比弱引用更容易被垃圾回收器处理。

LoadingCache<String, String> cache = CacheBuilder.newBuilder()
    .softValues() // 设置缓存值为软引用
    .weakKeys()   // 设置缓存键为弱引用
    .build(new CacheLoader<String, String>() {
        public String load(String key) throws Exception {
            return key.toUpperCase();
        }
    });

上述代码设置了缓存使用软引用存储值，弱引用存储键。这样做的好处是，缓存的内存使用将更加灵活，由垃圾回收器进行管理，帮助保持应用的内存占用在一个相对平衡的状态。

## 2.3 Guava Hashing缓存的性能优化

### 2.3.1 性能监控和调优方法

对于缓存系统来说，性能监控和调优是持续的过程，特别是对于使用了Guava Hashing构建的缓存系统。性能监控可以揭示缓存的使用模式，而调优则可以帮助我们找到最适合应用需求的配置。

CacheStats stats = cache.stats();
System.out.println("缓存命中数: " + stats.hitCount());
System.out.println("缓存未命中数: " + stats.missCount());
System.out.println("加载新值的次数: " + stats.loadCount());
System.out.println("当前缓存条目数: " + stats.currentSize());

通过调用`stats()`方法，可以获取当前缓存的统计信息，包括命中次数、未命中次数、加载新值的次数以及当前缓存条目数等。这些统计信息对于了解缓存的运行状况和进行性能调优至关重要。

性能调优通常包括调整缓存的大小、过期策略、移除策略等。例如，如果发现缓存命中率较低，可以增加缓存的大小或调整过期策略；如果发现缓存的内存占用过高，可以尝试使用软引用或弱引用的缓存条目。

## 2.3.2 缓存数据一致性和失效同步

在分布式缓存的场景下，保证数据的一致性和同步是一