cache之guava
本文主要记录guava_cache的学习心得！
缓存是什么？为何要用缓存呢？
先参考下图！
这是一张小白图！简单形容了一个普普通通的服务端请求的处理模型！ 当一个request请求通过网络不远千里的来到我们的机房! 首先nginx会给它找到一个合适的处理窗口，也就是我们的jvm进程，当jvm在进程空间内没有找到请求的结果，会尝试去分布式缓存中获取！如果分布式缓存中任然没有命中，再尝试去数据库中获取！
在上图中，a，b，c，d耗时逐渐增加，而且是跳跃式的增加！DB作为稳定性，安全性最值得依赖的存储空间，作为保障放在了最后一关！请求到数据库，需要通过漫长的网络和大量的磁盘io才能找到正确的数据！而又因为磁盘的io速度远远小于内存io，所以出现了分布式缓存！可是访问分布式缓存又隔着一层网络io，于是进程内部缓存应运而生！
以上三种角色，没有优劣之分，都在我们的系统中，承担了不可替代的重要角色！
讲到这里可以粗糙的理解为：缓存就是我们进程空间内部一片存储空间，是为了数据可以被进程更快速访问！
这里很多人会疑问，那实例个HashMap不就可以实现吗? 干嘛要提guava-cache！
这里就要说一下，机器的内存资源是十分宝贵的，内存相比磁盘的特点就是小而快！如果随便定义一块进程内的存储空间当cache，当原来越多的数据被放入，内存就又了爆掉的风险！而为这块进程内部存储空间包上了一层管理手段，使进程更合理更安全高效的使用内存，就是我们的缓存技术！为了更高效安全的使用内存，诸多缓存技术被开发出来，guava cache就是其中之一！
下面会从代码，去学习guava cache的使用和实现！
1 构建 （使用lodingcache作为示例）
guava cache的构建使用了简单易懂的构建者模式！核心参数如图：
maximumSize 最大存储数量，防止内存被过度使用而爆掉
expireAfterAccess 最后获取后的过期时间，无效数据剔除！
expireAfterWrite 写入后的过期时间，防止数据累积过多！同 expireAfterAccess 可二选一！
removalListener 数据移除时的监听器！
CacheLoader 数据加载器！ 核心方法load(key), 在内存中没有获取到数据时会调用，将数据加载到cache中！
maximumSize ，expireAfterAccess ，expireAfterWrite 保证了内存空间使用的安全合理！
removalListener 和 CacheLoader 则提供了多样化的cache使用方式！
2 get方法 (核心方法)
可见，loadingCache的实现是LocalCache的静态内部类LocalLoadingCache，调用getOrLoad(key)来获取value！getOrLoad内部调用get（key,loader）方法！
在get方法内部，可以看到，guava cache使借鉴了jdk 1.8版本之前的ConcurrentHashMap，使用segment分段的方式，保证在多线程情景下的高效安全访问！
上图的get方法实现中可以看到！首先会判断 缓存中元素数量！
如果缓存中有数据，count！=0，通过key和hash获取value，可见getEntry() -->getFirst(hash) ,其结构同jdk HashMap原理，使用 AtomicReferenceArray 作为table数组，根据hash定位下表，获取到目标链表，然后遍历链表，比对key值，尝试获取value！
如果获取到value，会使用recordRead方法记录当前时间戳为最后获取此key的时间，读取此key的次数+1！在返回value时，会调用 scheduleRefresh（）刷新任务方法返回！这里也可以看到cache包装的强大功能，根据当前时间now减value的写入时间戳的结果是否大于刷新时间间隔，来判断是否需要刷新！
是，则使用loader加载器加载新值，刷新缓存并返回！否，则旧值返回！
如果缓存中没有数据，count==0 ,也会执行 lockedGetOrLoad（）方法！如下：
依然是根据hash，定位到index下标，如果找到下标，则循环遍历链表，比对key值，获取value！其中，会判断获取到的value，如果是null，塞入队列，等待异步清除！
如果不是null，也要判断是否过期，在过期的情况下，依然会塞入异步清除队列！
如果没有获取到value的情况下，判断是否需要创建新的entry，既createNewEntry==true,会创建一个弱引用或软引用，LocalCache.LoadingValueReference()，放进table中，最后调用load（）方法，为该引用加载数据！
注：判断数据是否过期的方法isExpired()
如果设置的是写入后过期，则拿当前时间减写入时间和过期时间比较大小，
如果是最后一次获取后过期，则拿当前时间减最后一次access时间 和过期时间比较大小！
其上为cache的核心方法get（）的大概实现！
总价概括为：cache使用了segment分段锁控制了并发写入，使用了数组+hash+链表的数据结构实现了高效读写，数组是juc大神dog.lea写的原子性安全读写的AtomicReferenceArray，使用了引用队列存放key，value，保证了gc回收及时！recencyQueue 和 accessQueue （前者是读取是写入，后者是加锁状态下的写都会写入）保证了回收算法的异步高效实现！
由此可见，内存的使用，在服务端是一件严谨甚至严苛的事，使用得当，会给服务的效率带来极大的提升！使用不得当，内存的安全，进程的生命，就会立即受到致命的威胁！
本地缓存技术，越来越被重视。以下为几种常见cache技术的特性：
1 ehcache，使用简单，访问效率高，轻量接入, 适合数据更新少，并发低的场景下
2 guava cache 功能强大，配置多，支持三种淘汰策略，支持刷新，移除，记数等功能，支持弱引用 软引用， 适合有一定的内存空间的条件，频繁读写场景下！
3 jetcache 阿里开源，springboot支持，亲redis，多级缓存使用良好！
4 caffeine是guava的升级款，也是最近被主推的cache！使用方式同guava区别不大，但是性能上提升很大！
