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你所不知道的堆外缓存

在互联网项目中，一般以堆内缓存的使用居多，无论是Guava，Memcache，还是JDK自带的HashMap，ConcurrentHashMap等，都是在堆内内存中做数据计算操作。这样做的好处显而易见，用户完全不必在意数据的分配，溢出，回收等操作，全部交由JVM来进行处理。由于JVM提供了诸多的垃圾回收算法，可以保证在不影响甚至微影响系统的前提下，做到堆内内存接近完美的管控。君不见，小如图书管理这样的系统，大如整个电商交易平台，都在JVM的加持下，服务于几个，十几个，乃至于上亿用户，而在这些系统中，堆内缓存组件所带来的收益可是居功至伟。在自下而上的互联网架构中，堆内缓存就像把卫这宫廷入口的剑士，神圣而庄严，真可谓谁敢横刀立马，唯我堆内缓存将军。

堆内缓存的劣势

但是，事物都是有两面性的，堆内缓存在JVM的管理下，纵然无可挑剔，但是在GC过程中产生的程序小停顿和程序大停顿，则像一把利剑一样，斩断了对构造出完美高并发系统的念想。简单的以HashMap这个JDK自带的缓存组件为例，benchmark结果如下：

Benchmark                                   Mode  Cnt          Score          Error             Units
localCacheBenchmark.testlocalCacheSet      thrpt   20      85056.759 ±   126702.544  ops/s

其插入速度最快为85056.759+126702.544=211759.303ops，最慢为0，也就是每秒插入速度最快为20w，最慢为0。之所以为0，是因为HashMap中的数据在快速的增长过程中，引起了频繁的GC操作，为了给当前HashMap腾出足够的空间进行插入操作，不得不释放一些对象。频繁的GC，势必对插入速度有不小的影响，造成应用的偶尔性暂停。所以这也能解释为啥最慢的时候，ops为0了。同时从benchmark数据，我们可以看到误差率为126702.544ops，比正常操作的85056.756要大很多，说明GC的影响，对HashMap的插入操作影响特别的大。

由于GC的存在，堆内缓存操作的ops会受到不小的影响，会造成原本小流量下10ms能够完成的内存计算，大流量下500ms还未完成。如果内存计算过于庞杂，则造成整体流程的ops吞吐量降低，也是极有可能的事儿。所以从这里可以看出，堆内缓存组件，在高并发的压力下，如果计算量巨大，尤其是写操作巨大，使其不会成为护城的利剑，反而成了性能的帮凶，何其可惧。

堆外缓存的优势

为了缓解在高并发，高写入操作下，堆内缓存组件造成的频繁GC问题，堆外缓存应运而生。从前面的描述我们知道，堆内缓存是受JVM管控的，所以我们不必担心垃圾回收的问题。但是堆外缓存是不受JVM管控的，所以也不受GC的影响导致的应用暂停问题。但是由于堆外缓存的使用，是以byte数组来进行的，所以需要自己进行序列化反序列化操作。目前已知的知名开源项目中，netty4的buffer pool采用了堆外缓存实现，具体的比对信息可以参考此处，具体的比对信息截图如下：

带有Direct字眼的即为offheap堆外Buffer，x轴为分配的内存大小，Y轴为耗时。从上面可以看出，小块内存分配，JVM要稍微优秀一点；但是大块内存分配，明显的堆外缓存要优秀一些。由于堆外Buffer操作不受GC影响，实际上性能更好一些。但是需要的垃圾回收管控也需要自己去做，要麻烦很多。

堆外缓存实现原理

说到堆外缓存实现原理，不可不提到sun.misc.Unsafe这个package包。此包提供了底层的Unsafe操作方法，让我们可以直接在堆外内存做数据分配操作。由于是底层包，所以用户层面很少用到，只是一些jdk里面的核心类库会用到。其实例的初始化方式如下：

public static Unsafe getUnsafe() {
    Class cc = sun.reflect.Reflection.getCallerClass(2);
    if (cc.getClassLoader() != null)
        throw new SecurityException("Unsafe");
    return theUnsafe;
}

可以看出是一个单例模式。让我们来尝试使用一下（下面代码是先分配了一个100bytes的空间，得到分配好的地址，然后在此地址里面放入1，最后将此地址里面的数据取出，打印出来）：

 long address = unsafe.allocateMemory(100);
 unsafe.putLong(address,1);
 System.out.println(unsafe.getLong(address));

但是在运行的过程中，我们却遇到了如下的错误：

java.lang.SecurityException: Unsafe
    at sun.misc.Unsafe.getUnsafe(Unsafe.java:90)
    at UnsafeTest.testUnsafe(UnsafeTest.java:18)
    at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
    at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)
    at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
    at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498)
    .......

Process finished with exit code -1

可以看出，由于安全性的原因，我们是无法直接使用Unsafe的实例来进行数据操作的，主要原因是因为cc.getClassLoader()对theUnsafe实例做了过滤限制。但是我们可以直接用theUnsafe来实现，由于是private修饰，我们可以用反射来将private修饰改成public修饰，让其暴露出来供我们使用：

  Field f = Unsafe.class.getDeclaredField("theUnsafe");
        f.setAccessible(true);
        Unsafe unsafe = (Unsafe) f.get(null);
        long address = unsafe.allocateMemory(100);
        unsafe.putLong(address,1);
        System.out.println(unsafe.getLong(address));

这样就可以了，能够正确的获取运行结果。从这里我们可以看出，堆外内存必须自己分配地址空间，那么对应的，自己需要控制好地址边界，如果控制不好，经典的OOM Exception将会出现。这也是比堆内内存使用麻烦的地方。

上面的代码展示，其实已经说明了Unsafe方法的基本使用方式。如果想查看更多的Unsafe实现方式，个人推荐可以看看Cassandra源码中的中的Object mapper - Caffinitas里面关于Unsafe的实现。此类的名称为Uns.java，由于类精简，个人认为很值得一看，我贴出部分代码来：

 static
    {
        try
        {
            Field field = Unsafe.class.getDeclaredField("theUnsafe");
            field.setAccessible(true);
            unsafe = (Unsafe) field.get(null);
            if (unsafe.addressSize() > 8)
                throw new RuntimeException("Address size " + unsafe.addressSize() + " not supported yet (max 8 bytes)");

            if (__DEBUG_OFF_HEAP_MEMORY_ACCESS)
                LOGGER.warn("Degraded performance due to off-heap memory allocations and access guarded by debug code enabled via system property " + OHCacheBuilder.SYSTEM_PROPERTY_PREFIX + "debugOffHeapAccess=true");

            IAllocator alloc;
            String allocType = __ALLOCATOR != null ? __ALLOCATOR : "jna";
            switch (allocType)
            {
                case "unsafe":
                    alloc = new UnsafeAllocator();
                    LOGGER.info("OHC using sun.misc.Unsafe memory allocation");
                    break;
                case "jna":
                default:
                    alloc = new JNANativeAllocator();
                    LOGGER.info("OHC using JNA OS native malloc/free");
            }

            allocator = alloc;
        }
        catch (Exception e)
        {
            throw new AssertionError(e);
        }
    }

    。。。。。。
    static long getLongFromByteArray(byte[] array, int offset)
    {
        if (offset < 0 || offset + 8 > array.length)
            throw new ArrayIndexOutOfBoundsException();
        return unsafe.getLong(array, (long) Unsafe.ARRAY_BYTE_BASE_OFFSET + offset);
    }

    static int getIntFromByteArray(byte[] array, int offset)
    {
        if (offset < 0 || offset + 4 > array.length)
            throw new ArrayIndexOutOfBoundsException();
        return unsafe.getInt(array, (long) Unsafe.ARRAY_BYTE_BASE_OFFSET + offset);
    }

    static short getShortFromByteArray(byte[] array, int offset)
    {
        if (offset < 0 || offset + 2 > array.length)
            throw new ArrayIndexOutOfBoundsException();
        return unsafe.getShort(array, (long) Unsafe.ARRAY_BYTE_BASE_OFFSET + offset);
    }

堆外缓存实现进阶

写到这里，原理什么的大概都懂了，我们准备进阶一下，写个基于Off-heap堆外缓存的Int数组，由于On-heap Array的空间请求分配到了堆上，所以这里自然而然的就把空间分配到了堆外。代码如下：

public class OffheapIntArray {

    /**
     * 此list分配的地址
     */
    private long address;

    /**
     * 默认分配空间大小
     */
    private static final int defaultSize = 1024;

    /**
     * 带参构造
     * 由于Integer类型在java中占用4个字节，所以在分配地址的时候，一个integer，需要分配 4*8 = 32 bytes的空间
     * @param size
     * @throws NoSuchFieldException
     * @throws IllegalAccessException
     */
    public OffheapIntArray(Integer size) throws NoSuchFieldException, IllegalAccessException {
        if (size == null) {
            address = alloc(defaultSize * 4 * 8);
        } else {
            address = alloc(size * 4 * 8);
        }
    }

    public int get(int index) throws NoSuchFieldException, IllegalAccessException {
        return getUnsafe().getInt(address + index * 4 * 8);
    }

    public void set(int index, int value) throws NoSuchFieldException, IllegalAccessException {
        getUnsafe().putInt(address + index * 4 * 8, value);
    }

    private Unsafe getUnsafe() throws IllegalAccessException, NoSuchFieldException {
        Field f = Unsafe.class.getDeclaredField("theUnsafe");
        f.setAccessible(true);
        return (Unsafe) f.get(null);
    }

    private long alloc(int size) throws NoSuchFieldException, IllegalAccessException {
        long address = getUnsafe().allocateMemory(size);
        return address;
    }

    public void free() throws NoSuchFieldException, IllegalAccessException {
        if (address == 0) {
            return;
        }
        getUnsafe().freeMemory(address);
    }
}

我们来简单的测试一下：

 @Test
    public void testOffheap() throws NoSuchFieldException, IllegalAccessException {
        OffheapIntArray offheapArray = new OffheapIntArray(10);
        offheapArray.set(0,11111);
        offheapArray.set(1,1112);
        offheapArray.set(2,1113);
        offheapArray.set(3,1114);
        System.out.println(offheapArray.get(0));
        System.out.println(offheapArray.get(1));
        System.out.println(offheapArray.get(2));
        System.out.println(offheapArray.get(3));
        offheapArray.free();
    }

输出结果如下：

可以看到得到了正确的输出结果。当然我这里只是简单的模拟使用。具体的使用方式，推荐如下两篇文章，可以对堆外内存的使用有更近一步的认识：

Guide to sun.misc.Unsafe

Java Magic. Part 4: sun.misc.Unsafe

堆外缓存组件实战

知道了堆外缓存的简单使用后，这里我们要更近一步，使用现有的堆外缓存组件到项目中。

目前在市面上，有诸多的缓存组件，比如mapdb，ohc，ehcache3等，但是由于ehcache3收费，所以这里不做讨论，主要讨论mapdb和ohc这两个。我们先通过benchmark来筛选一下二者的性能差异，由于这两个缓存组件提供的都是基于key-value模型的数据存储，所以benchmark的指标有9个，分别是get，set方法，hget，hset方法（value存储的是hashmap），sadd，smember方法（value存储的是set），zadd，zrange方法（value存储的是treeset）。

benchmark结果如下：

Benchmark                                Mode  Cnt      Score      Error  Units
OffheapCacheBenchmark.testMapdbGet      thrpt   20  69699.610 ± 4578.888  ops/s
OffheapCacheBenchmark.testMapdbHGet     thrpt   20  63663.523 ± 3595.413  ops/s
OffheapCacheBenchmark.testMapdbHGetAll  thrpt   20  64235.582 ± 4009.039  ops/s
OffheapCacheBenchmark.testMapdbHSet     thrpt   20  25777.077 ±  480.461  ops/s
OffheapCacheBenchmark.testMapdbSAdd     thrpt   20    335.973 ±   39.353  ops/s
OffheapCacheBenchmark.testMapdbSet      thrpt   20  39417.070 ±  830.689  ops/s
OffheapCacheBenchmark.testMapdbSmember  thrpt   20  67432.314 ± 2799.983  ops/s
OffheapCacheBenchmark.testMapdbZAdd     thrpt   20  21220.595 ± 1128.103  ops/s
OffheapCacheBenchmark.testMapdbZRange   thrpt   20  45425.162 ± 4533.071  ops/s


Benchmark                            Mode  Cnt        Score        Error  Units
OhcheapOHCBenchmark.testOhcGet      thrpt   20  1196976.452 ±  27291.669  ops/s
OhcheapOHCBenchmark.testOhcHGet     thrpt   20   348383.355 ±  23304.696  ops/s
OhcheapOHCBenchmark.testOhcHGetAll  thrpt   20   350798.417 ±  11870.685  ops/s
OhcheapOHCBenchmark.testOhcHSet     thrpt   20   349370.322 ±   8619.813  ops/s
OhcheapOHCBenchmark.testOhcSAdd     thrpt   20    11700.160 ±    611.794  ops/s
OhcheapOHCBenchmark.testOhcSet      thrpt   20   538314.544 ± 132111.037  ops/s
OhcheapOHCBenchmark.testOhcSmember  thrpt   20   458817.772 ±  15817.159  ops/s
OhcheapOHCBenchmark.testOhcZAdd     thrpt   20   323979.906 ±   9842.344  ops/s
OhcheapOHCBenchmark.testOhcZRange   thrpt   20   192776.479 ±  12988.484  ops/s

从上面的结果可以看出，ohc属于性能怪兽类型，性能十倍于mapdb。而且由于ohc本身支持entry过期，但是mapdb不支持。所以这里综合一下，选择ohc作为我们的堆外缓存组件。需要说明一下的是，在我进行benchmark测试过程中，堆外缓存中会进行大量的数据读写操作，但是这些读写ops整体非常平稳，从error和score的对比就可以看出。不会出现应用暂停的情况。说明GC对堆外缓存的影响是非常小的。

整体类结构图如下（考虑到扩展性，暂时将mapdb加入到了结构图中）：

从整体的类组织结构图看来，使用了策略模式+模板模式组合的方式来进行。屏蔽不同cache底层接口的不一致性，用的是策略模式；为不同的堆外缓存组件提供一致的操作方法用的是模板模式。组合起来使用就使得开发和扩展显得非常容易。

部分类的封装方式如下：

public class OhcCacheStrategy implements CacheStrategy {

    /**
     * 日志
     */
    private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(OhcCacheStrategy.class);

    /**
     * 缓存组件
     */
    public OHCache<byte[], byte[]> dataCache;

    /**
     * 过期时间组件
     */
    public OHCache<byte[], byte[]> expireCache;

    /**
     * 缓存table最大容量
     */
    private long level2cacheMax = 1024000L;

    /**
     * 锁
     */
    private final Object lock = new Object();

    /**
     * 键过期回调
     */
    public ExpirekeyAction expirekeyAction;

    /**
     * db引擎初始化
     */
    @PostConstruct
    public void initOhcEngine() {
        try {
            dataCache = OHCacheBuilder.<byte[], byte[]>newBuilder()
                    .keySerializer(new OhcSerializer())
                    .valueSerializer(new OhcSerializer())
                    .segmentCount(2 * 4)
                    .hashTableSize((int) level2cacheMax / 102400)
                    .capacity(2 * 1024 * 1024 * 1024L)
                    .defaultTTLmillis(OffheapCacheConst.EXPIRE_DEFAULT_SECONDS * 1000)
                    .timeouts(true)
                    .timeoutsSlots(64)
                    .timeoutsPrecision(512)
                    .eviction(Eviction.LRU)
                    .build();
            logger.error("ohc data cache init ok...");
            expireCache = OHCacheBuilder.<byte[], byte[]>newBuilder()
                    .keySerializer(new OhcSerializer())
                    .valueSerializer(new OhcSerializer())
                    .segmentCount(1)
                    .hashTableSize((int) level2cacheMax / 102400)
                    .capacity(2 * 1024 * 1024 * 1024L)
                    .defaultTTLmillis(OffheapCacheConst.EXPIRE_DEFAULT_SECONDS * 1000)
                    .timeouts(true)
                    .timeoutsSlots(64)
                    .timeoutsPrecision(512)
                    .eviction(Eviction.NONE)
                    .build();
            logger.error("ohc expire cache init ok...");
        } catch (Exception ex) {
            logger.error(OffheapCacheConst.PACKAGE_CONTAINER_OHC + OffheapCacheConst.ENGINE_INIT_FAIL, ex);
            AlarmUtil.alarm(OffheapCacheConst.PACKAGE_CONTAINER_OHC + OffheapCacheConst.ENGINE_INIT_FAIL, ex.getMessage());
            throw ex;
        }
    }

    @Override
    public <T> boolean putEntry(String key, T entry, long expireAt) {
        synchronized (lock) {
            byte[] entryKey = SerializationUtils.serialize(key);
            byte[] entryVal = SerializationUtils.serialize((Serializable) entry);
            //缓存数据入库
            if (dataCache.put(entryKey, entryVal, expireAt)) {
                //过期时间入库
                putExpire(key, expireAt);
                //返回执行结果
                return true;
            }
            return false;
        }
    }

    @Override
    public <T> T queryEntry(String key) {
        byte[] result = dataCache.get(SerializationUtils.serialize(key));
        if (result == null) {
            return null;
        }
        return SerializationUtils.deserialize(result);
    }

    @Override
    public long queryExpireTime(String key) {
        byte[] entryKey = SerializationUtils.serialize(key);
        return expireCache.get(entryKey) == null ? 0 : SerializationUtils.deserialize(expireCache.get(entryKey));
    }

    @Override
    public boolean removeEntry(String key) {
        byte[] entryKey = SerializationUtils.serialize(key);
        if (dataCache.remove(entryKey)) {
            removeExpire(key);
            return true;
        }
        return false;
    }

    @Override
    public boolean removeAll() {
        Iterable<byte[]> dataKey = () -> dataCache.keyIterator();
        dataCache.removeAll(dataKey);

        Iterable<byte[]> expireKey = () -> expireCache.keyIterator();
        expireCache.removeAll(expireKey);

        return true;
    }

    @Override
    public List<String> queryKeys() {
        List<String> list = new ArrayList<>();
        Iterator<byte[]> iterator = expireCache.keyIterator();
        while (iterator.hasNext()) {
            list.add(SerializationUtils.deserialize(iterator.next()));
        }
        return list;
    }

    /**
     * key过期时间同步入库
     *
     * @param key
     * @param expireAt
     */
    private void putExpire(String key, long expireAt) {
        try {
            expireCache.put(SerializationUtils.serialize(key), SerializationUtils.serialize(expireAt));
        } catch (Exception ex) {
            logger.error("key[" + key + "]过期时间入库失败...");
        }
    }

    /**
     * 同步清理过期键
     *
     * @param key
     */
    private void removeExpire(String key) {
        try {
            if (expireCache.remove(SerializationUtils.serialize(key))) {
                if (expirekeyAction != null) {
                    expirekeyAction.keyExpiredNotification(key);
                }
            }
        } catch (Exception ex) {
            logger.error("key[" + key + "]过期时间清除失败...");
        }
    }
}

上面这个类是堆外缓存的核心策略类。所有其他的数据模型读写操作都可以依据此类来扩展，比如类似redis的sortedset，value可以存储一个Treeset即可。需要说明一下，上面代码中，dataCache主要用于存储数据部分，expireCache主要用于存储键过期时间。以便于可以实现键主动过期和被动过期功能。用户添加删除键的时候，会同步删除expireCache中的键，以便于二者能够统一。由于ohc本身并未实现keyExpireCallback，所以这里我实现了这个功能，只要有键被移除（主动删除还是被动删除，都会触发通知），就会通知用户，用户可以按照如下方式使用：

  @PostConstruct
    public void Init() {
        ohcCacheTemplate.registerExpireKeyAction(key -> {
            logger.error("key " + key + " expired...");
        });
    }

键被动过期功能，模仿了redis的键被动驱逐方式，实现如下：

public class OffheapCacheWorker {

    /**
     * 带参注入
     *
     * @param cacheStrategy
     */
    public OffheapCacheWorker(CacheStrategy cacheStrategy) {
        this.cacheStrategy = cacheStrategy;
        this.offheapCacheHelper = new OffheapCacheHelper();
    }

    /**
     * 日志
     */
    private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(OffheapCacheWorker.class);

    /**
     * 缓存帮助类
     */
    private OffheapCacheHelper offheapCacheHelper;

    /**
     * 缓存构建器
     */
    private CacheStrategy cacheStrategy;

    /**
     * 过期key检测线程
     */
    private Thread expireCheckThread;

    /**
     * 线程状态
     */
    private volatile boolean started;

    /**
     * 线程开启
     *
     * @throws IOException
     */
    public synchronized void start() {
        if (started) {
            return;
        }
        expireCheckThread = new Thread("expire key check thread") {
            @Override
            public void run() {

                logger.error("expire key check thread start...");

                while (!Thread.currentThread().isInterrupted()) {
                    try {
                        processLoop();
                    } catch (RuntimeException suppress) {
                        logger.error("Thread `" + getName() + "` occured a error, suppressed.", suppress);
                        throw suppress;
                    } catch (Exception exception) {
                        logger.error("Thread `" + getName() + "` occured a error, exception.", exception);
                    }
                }
                logger.info("Thread `{}` was stopped normally.", getName());
            }
        };
        expireCheckThread.start();
        started = true;
    }

    /**
     * 线程停止
     *
     * @throws IOException
     */
    public synchronized void stop() throws IOException {
        started = false;
        if (expireCheckThread != null) {
            expireCheckThread.interrupt();
        }
    }

    /**
     * 过期键驱逐
     * 模仿的redis键过期机制

     */
    private void processLoop() throws InterruptedException {

        //每次采集样本数
        int sampleCheckNumber = 20;

        //过期key计数
        int sampleExpiredCount = 0;

        //抽样次数迭代
        int sampleCheckIteration = 0;

        //缓存的key
        List<String> keys = cacheStrategy.queryKeys();

        //抽样开始时间
        long start = System.currentTimeMillis();

        //循环开始
        do {

            //键数量
            long expireContainerSize = keys.size();

            //默认为键数量
            long loopCheckNumber = expireContainerSize;

            //每次检查的键数量，如果超过样本数，则以样本数为准
            if (loopCheckNumber > sampleCheckNumber) {
                loopCheckNumber = sampleCheckNumber;
            }

            //开始检测
            while (loopCheckNumber-- > 0) {
                //取随机下标
                int rndNum = offheapCacheHelper.getRandomNumber(toIntExact(expireContainerSize) + 1);
                //取随机键
                String rndKey = keys.get(rndNum);
                //获取过期时间
                long expireTime = cacheStrategy.queryExpireTime(rndKey);
                //过期时间比对
                if (expireTime <= System.currentTimeMillis()) {
                    //键驱逐
                    boolean result = cacheStrategy.removeEntry(rndKey);
                    if (result) {
                        expireContainerSize--;
                        sampleExpiredCount++;
                    }
                }
            }
            //抽样次数递增
            sampleCheckIteration++;

            //抽样达到16次（16的倍数，&0xf都为0）且本批次耗时超过0.5秒，将退出，避免阻塞正常业务操作
            if ((sampleCheckIteration % 16) == 0 && (System.currentTimeMillis() - start) > 300) {
                logger.error("清理数据库过期键操作耗时过长，退出，预备重新开始...");
                return;
            }
        } while (sampleExpiredCount > sampleCheckNumber / 4);
        Thread.sleep(1500);
    }
}

键被动驱逐，会随机抽取20个key检测，如果过期键小于5个，则直接进行下一次抽样。否则将进行键驱逐操作。一旦抽样次数达到限定次数且键驱逐耗时过长，为了不影响业务，将会退出本次循环，继续下一次循环操作。此worker在后台运行，实测6W个过期key一起过期，cpu占用控制在10%，60w个过期key基本上一起过期，cpu占用控制在60%左右。达到预期效果。在大量的读写操作过程中，可以看到堆内内存几乎没有变化。