Guava Cache

缓存分为本地缓存（进程内）和分布式缓存（独立服务）。Guava Cache 是 Google Guava 库提供的本地缓存实现，适合单机热点数据缓存；分布式缓存见 Redis。

基本用法

LoadingCache<String, String> cache = CacheBuilder.newBuilder()
    .maximumSize(1000)
    .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)
    .build(new CacheLoader<String, String>() {
        @Override
        public String load(String key) {
            return "Hello: " + key;
        }
    });

数据结构

核心数据结构类似 ConcurrentHashMap，使用分段锁提高并发性能。每个 Segment 继承 ReentrantLock，包含 ReferenceEntry 数组、引用队列和权重值统计。

put 操作流程

不同 Segment 可并发写入，同一 Segment 串行写入。

get 操作流程

public V get(Object key) {
    int hash = hash(key);
    return segmentFor(hash).get(key, hash);
}

加载缓存时如果不存在，调用 CacheLoader.load(key) 自动加载。

淘汰策略

策略	说明
maximumSize	基于容量淘汰
maximumWeight + weigher	基于权重淘汰
expireAfterWrite	写入后过期
expireAfterAccess	访问后过期
refreshAfterWrite	写入后刷新（配合 expire 使用）

RemovalListener

监听缓存移除事件，可用于清理关联资源：

CacheBuilder.newBuilder()
    .removalListener(RemovalListeners.asSynchronous(notification -> {
        System.out.println("移除: " + notification.getKey());
    }));

与 ConcurrentHashMap 对比

特性	Guava Cache	ConcurrentHashMap
过期策略	支持	不支持
淘汰策略	支持	不支持
统计	支持	不支持
加载	支持（Loader）	不支持
并发	分段锁	CAS + 分段锁

Guava Cache 适合需要过期、淘汰、自动加载的缓存场景；纯 KV 高并发读写用 ConcurrentHashMap。

性能优化

1. 合理设置并发度：默认 4，根据实际并发调整
2. 避免大 value：增加内存压力和序列化成本
3. 选择合适的淘汰策略：根据业务场景选择
4. 使用弱引用：对于内存敏感场景

常见问题

Guava Cache 内存溢出

• 合理设置 maximumSize，避免缓存无限增长
• 使用 weakKeys() 或 weakValues() 允许 GC 回收
• 监控缓存命中率，过低说明缓存策略不合理