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盤點那些強大又低調的Java緩存

jf_ro2CN3Fa ? 來源:勇哥java實戰(zhàn)分享 ? 2023-11-14 18:02 ? 次閱讀

這篇文章,筆者想聊聊那些在業(yè)務系統(tǒng)中較少被使用,但卻活躍于中間件或者框架里,強大卻又低調的緩存,筆者愿稱他們?yōu)榫彺媸澜绲膾叩厣?/p>

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1 HashMap/ConcurrentHashMap 配置緩存

HashMap 是一種基于哈希表的集合類,它提供了快速的插入、查找和刪除操作。

HashMap 是很多程序員接觸的第一種緩存 , 因為現(xiàn)實業(yè)務場景里,我們可能需要給緩存添加緩存統(tǒng)計、過期失效、淘汰策略等功能,HashMap 的功能就顯得孱弱 ,所以 HashMap 在業(yè)務系統(tǒng)中使用得并不算多。

但 HashMap 在中間件中卻是香餑餑,我們消息中間件 RocketMQ 為例。

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上圖是 RocketMQ 的集群模式 ,Broker 分為 Master 與 Slave,一個 Master 可以對應多個 Slave,但是一個 Slave 只能對應一個 Master。

每個 Broker 與 Name Server 集群中的所有節(jié)點建立長連接,定時每隔 30 秒注冊 主題的路由信息到所有 Name Server。

消息發(fā)送者、消息消費者,在同一時間只會連接 Name Server 集群中的一臺服務器,并且會每隔 30s 會定時更新 Topic 的路由信息。

我們可以理解 Name Server 集群的作用就是注冊中心,注冊中心會保存路由信息(主題的讀寫隊列數、操作權限等),路由信息就是保存在 HashMap 中 。

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路由信息通過幾個 HashMap 來保存,當 Broker 向 Nameserver 發(fā)送心跳包(路由信息),Nameserver 需要對 HashMap 進行數據更新,但我們都知道 HashMap 并不是線程安全的,高并發(fā)場景下,容易出現(xiàn) CPU 100% 問題,所以更新 HashMap 時需要加鎖,RocketMQ 使用了 JDK 的讀寫鎖 ReentrantReadWriteLock 。

下面我們看下路由信息如何更新和讀取:

1、寫操作:更新路由信息,操作寫鎖

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2、讀操作:查詢主題信息,操作讀鎖

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同時,我們需要注意 Name Server 維護路由信息還需要定時任務的支撐。

每個 Broker 定時每隔 30 秒注冊 主題的路由信息到所有 Name Server

Name Server 定時任務每隔10 秒清除已宕機的 Broker

我們做一個小小的總結,Name Server 維護路由的模式是:HashMap + 讀寫鎖 + 定時任務更新。

HashMap 作為存儲容器

讀寫鎖控制鎖的顆粒度

定時任務定時更新緩存

寫到這里,我們不禁想到 ConcurrentHashMap。

ConcurrentHashMap 可以保證線程安全,JDK1.7 之前使用分段鎖機制實現(xiàn),JDK1.8 則使用數組+鏈表+紅黑樹數據結構和CAS原子操作實現(xiàn)。

Broker 使用不同的 ConcurrentHashMap 分別用來存儲消費組、消費進度、消息過濾信息等。

那么名字服務為什么不使用 ConcurrentHashMap 作為存儲容器呢 ?

最核心的原因在于:路由信息由多個 HashMap 組成,通過每次寫操作可能要操作多個對象 ,為了保證其一致性,所以才需要加讀寫鎖。

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2 LinkedHashMap 最近最少使用緩存

LinkedHashMap 是 HashMap 的子類,但是內部還有一個雙向鏈表維護鍵值對的順序,每個鍵值對既位于哈希表中,也位于雙向鏈表中。

LinkedHashMap 支持兩種順序插入順序 、 訪問順序。

插入順序:先添加的在前面,后添加的在后面,修改操作并不影響順序

訪問順序:問指的是 get/put 操作,對一個鍵執(zhí)行 get/put 操作后,其對應的鍵值對會移動到鏈表末尾,所以最末尾的是最近訪問的,最開始的是最久沒有被訪問的,這就是訪問順序。

LinkedHashMap 經典的用法是作為 LruCache (最近最少使用緩存) ,而 MyBatis 的二級緩存的淘汰機制就是使用的 LinkedHashMap 。

MyBatis 的二級緩存是使用責任鏈+ 裝飾器的設計模式實現(xiàn)的。

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上圖中,裝飾器包目錄下 Cache 接口有不同的實現(xiàn)類,比如過期淘汰、日志記錄等。

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LruCache 使用了裝飾器模式 ,使用 LinkedHashMap 默認保存 1024 個緩存 key ,當 key 最久未被訪問,并且 keyMap 的大小超過 1024 時 ,記錄最老的 key ,當下次添加緩存對象時,刪除最老的 key。

使用 LinkedHashMap 重點需要做到使用訪問順序模式和重寫 removeEldestEntry 方法。因為 LinkedHashMap 并不是線程安全的,Mybatis 二級緩存責任鏈中 SynchronizedCache 對象可以實現(xiàn)線程安全的對緩存讀寫。

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3 TreeMap 排序對象緩存

TreeMap 是一種基于紅黑樹的有序 Map,它可以按照鍵的順序進行遍歷。

TreeMap 有兩種應用場景讓筆者印象極為深刻 ,他們分別是一致性哈希算法和 RocketMQ 消費快照 。

下面重點介紹 TreeMap 在一致性哈希算法中的應用。

一致性哈希(Consistent Hashing)算法被廣泛應用于緩存系統(tǒng)、分布式數據庫、負載均衡器等分布式系統(tǒng)中,以實現(xiàn)高性能和高可用性。它解決了傳統(tǒng)哈希算法在動態(tài)環(huán)境下擴展性和負載均衡性能的問題。

一致性哈希的主要優(yōu)點是在節(jié)點增減時,只有少量的數據需要重新映射,因為只有那些直接或間接與新增或刪除節(jié)點相鄰的數據項需要遷移。這大大減少了系統(tǒng)的遷移開銷和影響,使得系統(tǒng)更具擴展性和可伸縮性。

TreeMap 在一致性哈希中可以用作節(jié)點/虛擬節(jié)點的存儲結構,用來維護節(jié)點在哈希環(huán)上的位置和鍵的有序性。

1、我們定義一個 TreeMap 存儲節(jié)點/虛擬節(jié)點 。

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2、初始化節(jié)點

構造函數包含三個部分:物理節(jié)點集合、每個物理節(jié)點對應的虛擬節(jié)點個數、哈希函數 。

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我們重點看下添加節(jié)點邏輯:

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3、按照 key 查詢節(jié)點

添加完節(jié)點之后,節(jié)點分布類似下圖:

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當需要定位某個 key 屬于哪個節(jié)點時,先通過哈希函數計算 key 的哈希值,并在環(huán)上順時針方向找到第一個大于等于該哈希值的節(jié)點位置。該節(jié)點即為數據的歸屬節(jié)點 。

我們添加一個新的節(jié)點 node5 , 從下圖中,我們可以看到,影響的范圍(深黃色)并不大 ,這也就是一致性哈希算法的優(yōu)勢。

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4 ByteBuffer 網絡編程緩沖池

ByteBuffer 是字節(jié)緩沖區(qū),主要用于用戶讀取和緩存字節(jié)數據,多用于網絡編程、文件 IO 處理等。

筆者第一次接觸 ByteBuffer 是在分庫分表中間件 Cobar 中 。在網絡編程里,經常需要分配內存,在高并發(fā)場景下,性能壓力比較大。

Cobar 抽象了一個 NIOProcessor 類用來處理網絡請求,每個處理器初始化的時候都會創(chuàng)建一個緩沖池 BufferPool 。BufferPool 用于池化 ByteBuffer ,這和我們平常使用的數據庫連接池的思路是一致的。

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下圖展示了緩沖池 BufferPool 的源碼:

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緩沖池 BufferPool 的核心功能是分配緩存和回收緩存 ,通過將緩存池化,可以大大提升系統(tǒng)的性能。

如今 ,Netty 內置了更為強大的內存池化工具 ByteBuf ,我們會在后面的文章里詳聊。

5 寫到最后

這篇文章,筆者總結了四種強大且低調的緩存。

1、HashMap/ConcurrentHashMap 經常用于配置緩存,對于 HashMap 來講,HashMap + 讀寫鎖 + 定時任務更新是常用的模式。而 ConcurrentHashMap 廣泛存在于各種中間件,線程安全且靈活易用。

2、LinkedHashMap 經常被用于創(chuàng)建最近最少使用緩存 LruCache 。推薦學習 Mybatis 二級緩存的設計,它使用責任鏈+ 裝飾器的設計模式,內置 LruCache 的實現(xiàn)就是使用 LinkedHashMap 。

3、TreeMap 是一種基于紅黑樹的有序 Map 。TreeMap 在一致性哈希中可以用作節(jié)點/虛擬節(jié)點的存儲結構,用來維護節(jié)點在哈希環(huán)上的位置和鍵的有序性。

4、ByteBuffer 是字節(jié)緩沖區(qū),主要用于用戶讀取和緩存字節(jié)數據,多用于網絡編程、文件 IO 處理等。分庫分表中間件 Cobar 在網絡請求處理中,創(chuàng)建了緩沖池 BufferPool 用于池化 ByteBuffer ,從而大大提升系統(tǒng)的性能。

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原文標題:盤點那些強大又低調的 Java 緩存

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