Caffeine/Guava性能测试

处于性能优化考虑，项目准备将本地缓存从guava cache 转到caffeine cache，于是着手对caffeine进行了一波调研，首先通过一系列测试，通过caffeine和guava从结果来看，在相同cpu负载下，Caffeine Cache的读取和写入速度优于Guava Cache，差距在4倍以上。

但在内存占用方面来看，两者无明显区别。

测试环境：

• CPU：i7-8700 3.20GHz 6核
• 内存：16g
• 系统：Windows 10
• JDK版本：8
• IDE：IDEA
• 内存监控工具：JProfiler

一、速度测试：

测试逻辑：

• 构建Cache，load方法为简单的字符串拼接
• 将250000个字符串加载到cache后，启动任务线程，预热10s后，开始计时，统计每10秒的count，共6轮，最后统计每轮中的每秒平均值

测试结果：

(1) 6个线程纯读：

(2) 4个线程读+2个线程写：

二、内存占用测试

测试逻辑：

• 基于项目中使用内存缓存需求最大的数据，构建缓存
• 先初始化缓存对象，10s后将数据库中的20w+条数据存入缓存中，并主动触发一次gc，对比剩余内存占用

测试结果：

Guava和Caffeine在加载完24w条柜机数据后，通过GC清理掉临时占用的内存，最后都保持了420M的内存占用，无明显区别，整个内存变化如下：

(1)Guava：

(2)Caffeine：

三、源码分析

Caffeine是在guava基础上进行优化的产物，也是带着替代guava的目的而来的，因而在使用上差别不大，但是通过测试可以明显看到Caffeine在性能上的优势，进而，通过源码，进一步探究了一下Caffeine和guava的区别

一、初始化

Caffeine、Guava都通过builder的方式进行初始化操作，生成缓存对象，通过builder方式可以生成两种缓存对象LoadingCache(同步填充)和Cache（手动填充），LoadingCache继承Cache，相比于Cache，提供了get获取值时，如果不存在值，自动通过CacheLoader的load方法下载数据并返回的功能，此处load方法在初始化时通过重写进行定义，项目中基本通过同步填充的方式，从数据库中加载数据，需要提的是，通过手动加载的方式，也可以在put时传递可执行函数

方式一 cache:

//guava
Cache cache = CacheBuilder.newBuilder()
        .maximumSize(maximumSize).
        expireAfterWrite(expireAfterWriteDuration, timeUnit)
        .recordStats().build();
//caffeine
Cache cache = Caffeine.newBuilder()
        .maximumSize(maximumSize).
        expireAfterWrite(expireAfterWriteDuration, timeUnit)
        .recordStats().build();

方式二 LoadingCache:

//guava
LoadingCache<K, V> cache = CacheBuilder.newBuilder().maximumSize(maximumSize)
    .expireAfterWrite(expireAfterWriteDuration, timeUnit)
    .recordStats().build(new CacheLoader<K, V>() {
                        @Override
                        public V load(K key) throws Exception {
                            return loadData(key);
                        }
                    });

//caffeine
LoadingCache<K, V> cache = Caffeine.newBuilder().maximumSize(maximumSize)
    .expireAfterWrite(expireAfterWriteDuration, timeUnit)
    .recordStats().build(new CacheLoader<K, V>() {
                        @Override
                        public V load(K key) throws Exception {
                            return loadData(key);
                        }
                    });

初始化过程，guava 和Caffeine基本上没有太大区别，都是通过builder方式进行构建，设置过期方式，刷新时间，统计信息等。

虽然两者初始化方式大致一致，但有个问题需要注意，guava初始化时重写的load（）方法，不能返回null值，但caffeine可以。

guava 调用get（）时，load方法返回null时的报错代码：

从caffeine的doComputeIfAbsent()方法可以看出，在load返回null时，get（）调用直接返回null

guava 和Caffeine 都可以通过这两种方式初始化缓存，代码几乎完全一样，除了这两种初始化方式外，caffeine cache还提供了第三种初始化方式，异步加载方式

caffeine 异步加载方式：

AsyncLoadingCache<K, V> cache = Caffeine.newBuilder()
                                .recordStats()
                                .maximumSize(maximumSize)
                                .expireAfterWrite(expireAfterWriteDuration, timeUnit)
                                .buildAsync((CacheLoader<K, V>) key -> {
                                    return loadData(key);
                                });

AsyncLoadingCache是继承自LoadingCache类的，异步加载使用Executor去调用方法并返回一个CompletableFuture，相比于同步填充模式，在load数据时，使用异步线程来执行load方法，默认使用ForkJoinPool.commonPool()来执行异步线程，我们可以通过Caffeine.executor(Executor) 方法来替换线程池。

通过asyncLoad对load方法进行了异步执行封装

生成executor

从初始化方式看不出两者太大的区别，caffeine提供的异步加载方式，在某些特定场景应该可以进一步提升数据加载的性能

二、基于时间的过期驱逐策略

guava 和caffeine都支持通过两种策略来进行数据的回收策略，分别是expireAfterWrite、expireAfterAccess，此外caffeine还支持通过expireAfter来通过重新相关方法自定义过期策略，这些过期策略都是初始化时进行指定

guava：

Cache guavaCache = CacheBuilder.newBuilder()
                            .expireAfterWrite(expireAfterWriteDuration, timeUnit)
                            .expireAfterAccess(expireAfterAccessDuration, timeUnit);

guava提供了两种回收策略，但是他并不是通过后台监听线程进行数据的清除工作，而是在获取值时进行值回收，所以如果一个key一直不被访问，虽然设置了过期策略，他依然会一直存在

通过get方法可以看出，guava在每次get时，通过getLiveValue方法去判断数据是否过期，并对过期数据进行清除，然后返回null，由判断条件可以看到在过期数据被驱逐后又会去调用lockedGetOrLoad进行数据加载，也就是说，对于数据过期，并不会导致数据直接失效，而是在get时，去load新的值，这就导致了一个问题，一旦一个key value存入缓存中，通过设置过期时间无法将它真正的从缓存中去除，如果没有设置maximumSize的话，就可能出现内存泄漏的情况

caffeine:

Cache guavaCache = Caffeine.newBuilder()
                            .expireAfterWrite(expireAfterWriteDuration, timeUnit)
                            .expireAfterAccess(expireAfterAccessDuration,timeUnit)
    						.expireAfter(...);

caffine和guava相同的两种过期策略也是惰性删除，在get时去进行过期判断过期

并且从代码可以看出，和guava一样，如果数据过期，也会通过load方法去重新加载数据，这也导致caffine在设置过期策略时，会有和guava相同的问题，即如果没有设置maximumSize的话，就可能出现内存泄漏的情况

相比于guava使用队列的方式进行过期数据的处理，caffeine使用ConcurrentHashMap的compute进行旧值替换，并且在返回前使用生成异步任务的方式进行旧数据的清除，这里可以看出，caffeine相比于guava，在过期处理逻辑上减少了对get操作的影响

caffeine的自定义过期策略expireAfter也是在进行特定操作是进行过期校验，并进行过期的，一般情况下caffeine提供的两种方式就已经够用了，所以不做深究

通过对guava和caffeine时间过期策略的比较，可以看出，caffine通过异步删除旧值，优化了guava通过队列同步移除旧值，减少了过期处理对get性能的影响，并且caffeine使用面向JDK8的ConcurrentHashMap进行数据存储，由于在JDK8中ConcurrentHashMap增加了红黑树，在hash冲突严重时也有良好的可读性

三、基于大小的驱逐策略

无论是caffeine还是guava，通过设置过期时间，是无法使缓存值从缓存中驱逐出去的，只会在指定时间后被新值替代，所以，在使用caffeine或者guava的时候，设置maximumSize是很有必要的caffeine和guava也是在get或者put操作的时候根据设置的大小进行清除的，但是两者的清除算法存在区别，guava使用LRU算法进行实现，而caffeine使用综合LFU和LRU优点产生的W-TinyLFU进行数据清除，改良的算法可以更科学的进行非热点数据的驱逐，较大程度的增加缓存的命中率。

guava chache通过LRU（Least Recently Used）算法进行数据驱逐：

guava 在每次调用get方法时，如果获取到了值，会调用recordRead方法，来利用recencyQueue队列记录访问的信息

在storeLoadedValue()方法中插入新值时，会调用evictEntries()方法来判断是否超过设定的最大值

首先是调用drainRecencyQueue()方法，通过recencyQueue队列存储信息的顺序来移动accessQueue中的数据对象

如果超过了设置的容量大小，就会调用getNextEvictable()方法从accessQueue中获取需要被驱逐的数据，然后调用removeEntry(e, e.getHash(), RemovalCause.SIZE)方法进行数据驱逐

这里，guava cache主要通过recencyQueue、accessQueue两个队列来实现LRU算法对数据进行驱逐，但是LRU算法的缺点是对偶发性、周期性的批量操作会导致LRU命中率急剧下，降缓存污染情况比较严重。

caffeine chache通过W-TinyLFU算法进行数据驱逐：

caffeine chache主要通过accessOrderWindowDeque、accessOrderProbationDeque、accessOrderProtectedDeque三个队列来实现W-TinyLFU算法，首先，前面说过，caffeine是通过异步方式执行过期任务的，在执行任务中，会将数据放到对应的accessOrderWindowDeque队列中

在maintenance()方法中调用evictEntries()进行数据驱逐，maintenance()在scheduleDrainBuffers()，performCleanUp()等方法中被调用

在evictEntries()方法中，首先会通过evictFromWindow()方法，将可能被驱逐的数据从accessOrderWindowDeque队列区转入到accessOrderProbationDeque队列

在新增更新任务时，任务执行时，调用onAccess方法，会将accessOrderProbationDeque转移到accessOrderProtectedDeque中

通过这三个地方完成了数据在accessOrderWindowDeque、accessOrderProbationDeque、accessOrderProtectedDeque三个队列中的转化，实现W-TinyLFU算法，完成对guava cache算法的优化。

总结

通过对guava cache 和caffeine 从性能到算法及使用的对比中，可以发现Caffeine基本是在Guava的基础上进行优化而来的，提供的功能基本一致，但是通过对算法和部分逻辑的优化，完成了对性能极大的提升，而且我们可以发现，两者切换几乎没有成本，毕竟caffeine就是以替换guava cache为目的而来的。

最后

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