一、关于 Caffeine Cache
在推荐服务中，虽然允许少量请求因计算超时等原因返回默认列表。但从运营指标来说，越高的“完算率”意味着越完整的算法效果呈现，也意味着越高的商业收益。（完算率类比视频的完播率，成功完成整个推荐线上流程计算的请求次数/总请求次数）
为了能够尽可能快地完成计算，多级缓存方案已经成为推荐线上服务的标配。其中本地缓存显得尤为重要，而 Caffeine Cache 就是近几年脱颖而出的高性能本地缓存库。Caffeine Cache 已经在 Spring Boot 2.0 中取代了 Google Guava 成为默认缓存框架，足见其成熟和可靠。
关于 Caffeine 的介绍文章有很多，不再累述，可阅读文末的参考资料了解 Caffeine 的简述、性能基准测试结果、基本 API 用法和 Window-TinyLFU 缓存算法原理等。虽然接触 Caffeine 的时间不长，但其简洁的 API 和如丝般顺滑的异步加载能力简直不要太好用。而本菜鸟在使用的过程中也踩了一些坑，使用不当甚至缓存也能卡得和磁盘 IO 一样慢。
经过一番学习尝试，总算了解到 Caffeine Cache 如丝般顺滑的奥秘，总结下来分享一下。
二、Caffeine Cache 配置套路
使用 Caffeine Cache，除了 Spring 中常见的 @EnableCache、@Cacheable 等注解外，直接使用 Caffeine.newBuilder().build() 方法创建 LoadingCache 也是推荐服务常用的方式。
我们先来看看 Caffeine#builder 都有哪些配置套路：
2.1 追问三连
2.1.1 ObjectPool
当然可以，光脚的不怕穿鞋的，上线后别走……
2.1.2 expireAfterWrite、expireAfterAccess 都配置？
虽然 expireAfterWrite 和 expireAfterAccess 同时配置不报错，但 access 包含了 write，所以选一个就好了亲。
2.1.3 reference-based 驱逐有啥特点？
只要配置上都会使用 == 来比较对象相等，而不是 equals；还有一个非常重要的配置，也是决定缓存如丝般顺滑的秘诀：刷新策略 refreshAfterWrite。该配置使得 Caffeine 可以在数据加载后超过给定时间时刷新数据。下文详解。
机智如我在 Builder 上也能踩坑
和 lombok 的 builder 不同，Caffeine#builder 的策略调用两次将会导致运行时异常！这是因为 Caffeine 构建时每个策略都保存了已设置的标记位，所以重复设置并不是覆盖而是直接抛异常：
public Caffeine<K, V> maximumWeight(@NonNegative long maximumWeight) { requireState(this.maximumWeight == UNSET_INT, "maximum weight was already set to %s", this.maximumWeight); requireState(this.maximumSize == UNSET_INT, "maximum size was already set to %s", this.maximumSize); this.maximumWeight = maximumWeight; requireArgument(maximumWeight >= 0, "maximum weight must not be negative"); return this;}
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比如上述代码，maximumWeight() 调用两次的话就会抛出异常并提示 maximum weight was already set to xxx。
三、Caffeine Cache 精华
3.1 get 方法都做了什么？
首先在实现类 LocalLoadingCache<K, V> 中可以看到；
default @Nullable V get(K key) { return cache().computeIfAbsent(key, mappingFunction());}
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但突然发现这个 get 方法没有实现类！Why？我们跟踪 cache() 方法就可以发现端倪：
public BoundedLocalCache<K, V> cache() { return cache;}public UnboundedLocalCache<K, V> cache() { return cache;}
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根据调用 Caffeine.newBuilder().build() 的过程，决定了具体生成的是 BoundedLocalCache 还是 UnboundedLocalCache；
判定 BoundedLocalCache 的条件如下：
public <K1 extends K, V1 extends V> LoadingCache<K1, V1> build( @NonNull CacheLoader<? super K1, V1> loader) { requireWeightWithWeigher(); @SuppressWarnings("unchecked") Caffeine<K1, V1> self = (Caffeine<K1, V1>) this; return isBounded() || refreshes() ? new BoundedLocalCache.BoundedLocalLoadingCache<>(self, loader) : new UnboundedLocalCache.UnboundedLocalLoadingCache<>(self, loader);}
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其中的 isBounded()、refreshes() 方法分别如下：
boolean isBounded() { return (maximumSize != UNSET_INT) || (maximumWeight != UNSET_INT) || (expireAfterAccessNanos != UNSET_INT) || (expireAfterWriteNanos != UNSET_INT) || (expiry != null) || (keyStrength != null) || (valueStrength != null);}boolean refreshes() { // 调用了 refreshAfter 就会返回 false return refreshNanos != UNSET_INT;}
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可以看到一般情况下常规的配置都是 BoundedLocalCache。所以我们以它为例继续看 BoundedLocalCache#computeIfAbsent 方法吧：
public @Nullable V computeIfAbsent(K key, Function<? super K, ? extends V> mappingFunction, boolean recordStats, boolean recordLoad) { // 常用的 LoadingCache#get 方法 recordStats、recordLoad 都为 true // mappingFunction 即 builder 中传入的 CacheLoader 实例包装 requireNonNull(key); requireNonNull(mappingFunction); // 默认的 ticker read 返回的是 System.nanoTime(); // 关于其他的 ticker 见文末参考文献，可以让使用者自定义超时的计时方式 long now = expirationTicker().read(); // data 是 ConcurrentHashMap<Object, Node<K, V>> // key 根据代码目前都是 LookupKeyReference 对象 // 可以发现 LookupKeyReference 保存的是 System.identityHashCode(key) 结果 // 关于 identityHashCode 和 hashCode 的区别可阅读文末参考资料 Node<K, V> node = data.get(nodeFactory.newLookupKey(key)); if (node != null) { V value = node.getValue(); if ((value != null) && !hasExpired(node, now)) { // isComputingAsync 中将会判断当前是否为异步类的缓存实例 // 是的话再判断 node.getValue 是否完成。BoundedLocaCache 总是返回 false if (!isComputingAsync(node)) { // 此处在 BoundedLocaCache 中也是直接 return 不会执行 tryExpireAfterRead(node, key, value, expiry(), now); setAccessTime(node, now); } // 异步驱逐任务提交、异步刷新操作 // CacheLoader#asyncReload 就在其中的 refreshIfNeeded 方法被调用 afterRead(node, now, recordStats); return value; } } if (recordStats) { // 记录缓存的加载成功、失败等统计信息 mappingFunction = statsAware(mappingFunction, recordLoad); } // 这里2.8.0版本不同实现类生成的都是 WeakKeyReference Object keyRef = nodeFactory.newReferenceKey(key, keyReferenceQueue()); // 本地缓存没有，使用加载函数读取到缓存 return doComputeIfAbsent(key, keyRef, mappingFunction, new long[] { now }, recordStats);}
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上文中 hasExpired 判断数据是否过期，看代码就很明白了：是通过 builder 的配置 + 时间计算来判断的。
boolean hasExpired(Node<K, V> node, long now) { return (expiresAfterAccess() && (now - node.getAccessTime() >= expiresAfterAccessNanos())) | (expiresAfterWrite() && (now - node.getWriteTime() >= expiresAfterWriteNanos())) | (expiresVariable() && (now - node.getVariableTime() >= 0));}
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继续看代码，doComputeIfAbsent 方法主要内容如下：
@Nullable V doComputeIfAbsent(K key, Object keyRef, Function<? super K, ? extends V> mappingFunction, long[] now, boolean recordStats) { @SuppressWarnings("unchecked") V[] oldValue = (V[]) new Object[1]; @SuppressWarnings("unchecked") V[] newValue = (V[]) new Object[1]; @SuppressWarnings("unchecked") K[] nodeKey = (K[]) new Object[1]; @SuppressWarnings({"unchecked", "rawtypes"}) Node<K, V>[] removed = new Node[1]; int[] weight = new int[2]; // old, new RemovalCause[] cause = new RemovalCause[1]; // 对 data 这个 ConcurrentHashMap 调用 compute 方法，计算 key 对应的值 // compute 方法的执行是原子的，并且会对 key 加锁 // JDK 注释说明 compute 应该短而快并且不要在其中更新其他的 key-value Node<K, V> node = data.compute(keyRef, (k, n) -> { if (n == null) { // 没有值的时候调用 builder 传入的 CacheLoader#load 方法 // mappingFunction 是在 LocalLoadingCache#newMappingFunction 中创建的 newValue[0] = mappingFunction.apply(key); if (newValue[0] == null) { return null; } now[0] = expirationTicker().read(); // builder 没有指定 weigher 时，这里默认为 SingletonWeigher，总是返回 1 weight[1] = weigher.weigh(key, newValue[0]); n = nodeFactory.newNode(key, keyReferenceQueue(), newValue[0], valueReferenceQueue(), weight[1], now[0]); setVariableTime(n, expireAfterCreate(key, newValue[0], expiry(), now[0])); return n; } // 有值的时候对 node 实例加同步块 synchronized (n) { nodeKey[0] = n.getKey(); weight[0] = n.getWeight(); oldValue[0] = n.getValue(); // 设置驱逐原因，如果数据有效直接返回 if ((nodeKey[0] == null) || (oldValue[0] == null)) { cause[0] = RemovalCause.COLLECTED; } else if (hasExpired(n, now[0])) { cause[0] = RemovalCause.EXPIRED; } else { return n; } // 默认的配置 writer 是 CacheWriter.disabledWriter()，无操作； // 自己定义的 CacheWriter 一般用于驱逐数据时得到回调进行外部数据源操作 // 详情可以参考文末的资料 writer.delete(nodeKey[0], oldValue[0], cause[0]); newValue[0] = mappingFunction.apply(key); if (newValue[0] == null) { removed[0] = n; n.retire(); return null; } weight[1] = weigher.weigh(key, newValue[0]); n.setValue(newValue[0], valueReferenceQueue()); n.setWeight(weight[1]); now[0] = expirationTicker().read(); setVariableTime(n, expireAfterCreate(key, newValue[0], expiry(), now[0])); setAccessTime(n, now[0]); setWriteTime(n, now[0]); return n; } }); // 剩下的代码主要是调用 afterWrite、notifyRemoval 等方法 // 进行后置操作，后置操作中将会再次尝试缓存驱逐 // ... return newValue[0];}
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看完上面的代码，遇到这些问题也就心里有数了。
3.2 缓存的数据什么时候淘汰？
显式调用 invalid 方法时；弱引用、软引用可回收时；get 方法老值存在且已完成异步加载后调用 afterRead。
get 方法老值不存在，调用 doComputeIfAbsent 加载完数据后调用 afterWrite。
3.3 CacheLoader#load 和 CacheLoader#asyncReload 有什么区别？
首先 CacheLoader#load 方法是必须提供的，缓存调用时将是同步操作（回顾上文 data.compute 方法），会阻塞当前线程。
而 CacheLoader#asyncReload 需要配合 builder#refreshAfterWrite 使用这样将在 computeIfAbsent->afterRead->refreshIfNeeded 中调用，并异步更新到 data 对象上；并且，load 方法没有传入 oldValue，而 asyncReload 方法提供了 oldValue，这意味着如果触发 load 操作时，缓存是不能保证 oldValue 是否存在的（可能是首次，也可能是已失效）。
3.4 加载数据耗时较长，对性能的影响是什么？
CacheLoader#load 耗时长，将会导致缓存运行过程中查询数据时阻塞等待加载，当多个线程同时查询同一个 key 时，业务请求可能阻塞，甚至超时失败；
CacheLoader#asyncReload 耗时长，在时间周期满足的情况下，即使耗时长，对业务的影响也较小
3.5 说好的如丝般顺滑呢？
首要前提是外部数据查询能保证单次查询的性能（一次查询天长地久那加本地缓存也于事无补）；然后，我们在构建 LoadingCache 时，配置 refreshAfterWrite 并在 CacheLoader 实例上定义 asyncReload 方法；
灵魂追问：只有以上两步就够了吗？
机智的我突然觉得事情并不简单。还有一个时间设置的问题，我们来看看：
如果 expireAfterWrite 周期 < refreshAfterWrite 周期会如何？此时查询失效数据时总是会调用 load 方法，refreshAfterWrite 根本没用！
如果 CacheLoader#asyncReload 有额外操作，导致它自身实际执行查询耗时超过 expireAfterWrite 又会如何？还是 CacheLoader#load 生效，refreshAfterWrite 还是没用！
所以丝滑的正确打开方式，是 refreshAfterWrite 周期明显小于 expireAfterWrite 周期，并且 CacheLoader#asyncReload 本身也有较好的性能，才能如丝般顺滑地加载数据。此时就会发现业务不断进行 get 操作，根本感知不到数据加载时的卡顿！
3.6 用本地缓存会不会出现缓存穿透？怎么防止？
computeIfAbsent 和 doComputeIfAbsent 方法可以看出如果加载结果是 null，那么每次从缓存查询，都会触发 mappingFunction.apply，进一步调用 CacheLoader#load。从而流量会直接打到后端数据库，造成缓存穿透。
防止的方法也比较简单，在业务可接受的情况下，如果未能查询到结果，则返回一个非 null 的“假对象”到本地缓存中。
灵魂追问：如果查不到，new 一个对象返回行不行？
key 范围不大时可以，builder 设置了 size-based 驱逐策略时可以，但都存在消耗较多内存的风险，可以定义一个默认的 PLACE_HOLDER 静态对象作为引用。
灵魂追问：都用同一个假对象引用真的大丈夫（没问题）？
这么大的坑本菜鸟怎么能错过！缓存中存的是对象引用，如果业务 get 后修改了对象的内容，那么其他线程再次获取到这个对象时，将会得到修改后的值！鬼知道那个深夜定位出这个问题的我有多兴奋（苍蝇搓手）。
当时缓存中保存的是 List<Item>，而不同线程中对这些 item 的 score 进行了不同的 set 操作，导致同一个 item 排序后的分数和顺序变幻莫测。本菜鸟一度以为是推荐之神降临，冥冥中加持 CTR 所以把 score 变来变去。
灵魂追问：那怎么解决缓存被意外修改的问题呢？怎么 copy 一个对象呢？
So easy，就在 get 的时候 copy 一下对象就好了。
灵魂追问 4：怎么 copy 一个对象？……停！咱们以后有机会再来说说这个浅拷贝和深拷贝，以及常见的拷贝工具吧，聚焦聚焦……
3.7 某次加载数据失败怎么办，还能用之前的缓存值吗？
根据 CacheLoader#load 和 CacheLoader#asyncReload 的参数区别，我们可以发现：
应该在 asyncReload 中来处理，如果查询数据库异常，则可以返回 oldValue 来继续使用之前的缓存；否则只能通过 load 方法中返回预留空对象来解决。使用哪一种方法需要根据具体的业务场景来决定。
【踩坑】返回 null 将导致 Caffeine 认为该值不需要缓存，下次查询还会继续调用 load 方法，缓存并没生效。
3.8 多个线程同时 get 一个本地缓存不存在的值，会如何？
根据代码可以知道，已经进入 doComputeIfAbsent 的线程将阻塞在 data.compute 方法上；
比如短时间内有 N 个线程同时 get 相同的 key 并且 key 不存在，则这 N 个线程最终都会反复执行 compute 方法。但只要 data 中该 key 的值更新成功，其他进入 computeIfAbsent 的线程都可直接获得结果返回，不会出现阻塞等待加载；
所以，如果一开始就有大量请求进入 doComputeIfAbsent 阻塞等待数据，就会造成短时间请求挂起、超时的问题。由此在大流量场景下升级服务时，需要考虑在接入流量前对缓存进行预热（我查我自己，嗯），防止瞬时请求太多导致大量请求挂起或超时。
灵魂追问：如果一次 load 耗时 100ms，一开始有 10 个线程冷启动，最终等待时间会是 1s 左右吗？
其实……要看情况，回顾一下 data.compute 里面的代码：
if (n == null) { // 这部分代码其他后续线程进入后已经有值，不再执行}synchronized (n) { // ... if ((nodeKey[0] == null) || (oldValue[0] == null)) { cause[0] = RemovalCause.COLLECTED; } else if (hasExpired(n, now[0])) { cause[0] = RemovalCause.EXPIRED; } else { // 未失效时在这里返回，不会触发 load 函数 return n; } // ...}
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所以，如果 load 结果不是 null，那么只第一个线程花了 100ms，后续线程会尽快返回，最终时长应该只比 100ms 多一点。但如果 load 结果返回 null（缓存穿透），相当于没有查到数据，于是后续线程还会再次执行 load，最终时间就是 1s 左右。
以上就是本菜鸟目前总结的内容，如有疏漏欢迎指出。在学习源码的过程中，Caffeine Cache 还使用了其他编码小技巧，咱们下次有空接着聊。
三、参考资料
1.Caffeine使用及原理
2.Caffeine Cache-高性能Java本地缓存组件
3.Eviction和Ticker相关介绍
4.Efficiency
5.CacheWriter
6.System.identityHashCode(obj)与obj.hashcode
作者：vivo 互联网服务器团队-Li Haoxuan
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