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：
11111 1112 1113 1114
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。
写到最后，上面就是这次我要介绍的堆外缓存的整体内容了，从Unsafe讲到原理，从实现讲到ohc，希望大家能够提出更好的东西来，多谢。
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