初探Google Guava

Guava地址：https://github.com/google/guava

第一次接触我是在16年春github上，当时在找单机查缓存方法，google guava当初取名是因为JAVA的类库不好用，所以谷歌工程师自己开发一套，想着google出品必属精品理念，我们一起来了解一下。

guava在还没做分布式处理上，单机单整合上大行其道。所以guava在程序性能优化上下了不少的工夫，我们称其为单块架构的利器

我认为强大的有几点：1.集合处理   2.EventBus消息总线处理  3.guava cache 单机缓存处理  4.并发listenableFutrue回调处理，以下是所有的功能：

1. 基本工具 [Basic utilities]

让使用Java语言变得更舒适

1.1 使用和避免null：null是模棱两可的，会引起令人困惑的错误，有些时候它让人很不舒服。很多Guava工具类用快速失败拒绝null值，而不是盲目地接受

1.2 前置条件: 让方法中的条件检查更简单

1.3 常见Object方法: 简化Object方法实现，如hashCode()和toString()

1.4 排序: Guava强大的”流畅风格比较器”

1.5 Throwables：简化了异常和错误的传播与检查

2. 集合[Collections]

Guava对JDK集合的扩展，这是Guava最成熟和为人所知的部分

2.1 不可变集合: 用不变的集合进行防御性编程和性能提升。

2.2 新集合类型: multisets, multimaps, tables, bidirectional maps等

2.3 强大的集合工具类: 提供java.util.Collections中没有的集合工具

2.4 扩展工具类：让实现和扩展集合类变得更容易，比如创建Collection的装饰器，或实现迭代器

3. 缓存[Caches]

Guava Cache：本地缓存实现，支持多种缓存过期策略

4. 函数式风格[Functional idioms]

Guava的函数式支持可以显著简化代码，但请谨慎使用它

5. 并发[Concurrency]

强大而简单的抽象，让编写正确的并发代码更简单

5.1 ListenableFuture：完成后触发回调的Future

5.2 Service框架：抽象可开启和关闭的服务，帮助你维护服务的状态逻辑

6. 字符串处理[Strings]

非常有用的字符串工具，包括分割、连接、填充等操作

7. 原生类型[Primitives]

扩展 JDK 未提供的原生类型（如int、char）操作， 包括某些类型的无符号形式

8. 区间[Ranges]

可比较类型的区间API，包括连续和离散类型

9. I/O

简化I/O尤其是I/O流和文件的操作，针对Java5和6版本

10. 散列[Hash]

提供比Object.hashCode()更复杂的散列实现，并提供布鲁姆过滤器的实现

11. 事件总线[EventBus]

发布-订阅模式的组件通信，但组件不需要显式地注册到其他组件中

12. 数学运算[Math]

优化的、充分测试的数学工具类

13. 反射[Reflection]

Guava 的 Java 反射机制工具类

1.Guava EventBus探讨

在设计模式中， 有一种叫做发布/订阅模式， 即某事件被发布， 订阅该事件的角色将自动更新。
那么订阅者和发布者直接耦合， 也就是说在发布者内要通知订阅者说我这边有东西发布了， 你收一下。

Observable.just(1).subscribe(new Subsriber(){

    @Override
    public void onCompleted() {
    System.out.println("onCompleted ");
    }

    @Override
    public void onError(Throwable arg0) {
    }

    @Override
    public void onNext(Long arg0) {
        System.out.println("onNext " + arg0);
    }
})

我们可以看到， 发布者发布一个数字1， 订阅者订阅了这个

而加入eventBus， 发布者与生产者之间的耦合性就降低了。因为这时候我们去管理eventbus就可以， 发布者只要向eventbus发送信息就可以， 而不需要关心有多少订阅者订阅了此消息。模型如下

为什么说eventBus 是单块架构的利器呢？

首先单块架构就是在一个进程内， 在一个进程内， 我们还是希望模块与模块之间（功能与功能之间）是松耦合的，而在一个模块中是高度内聚的， 如何降低一定的耦合， 使得代码更加有结构， guava eventbus就是支持进程内通讯的桥梁。

想象一下以下业务

我们希望在数据到来之后， 进行入库， 同时能够对数据进行报警预测， 当发生报警了， 能够有以下几个动作， 向手机端发送推送， 向web端发送推送， 向手机端发送短信。

在一般情况下我们可以这样实现： （伪代码如下）

processData(data){
    insertintoDB(data); //执行入库操作
    predictWarning(data);   // 执行报警预测
}
在predictWarning(data)中{
    if(data reaches warning line){
        sendNotification2App(data); //向手机端发送推送
        sendNotification2Web(data); // 向web端发送推送
        sendSMS2APP(data);      //手机端发送短信
    }
}
在这里我不去讲具体是如何向web端发送推送， 如何发送短信。主要用到第三方平台

分析

入库和报警预测是没有直接联系，或者是不分先后顺序的， 同样在报警模块中， 向3个客户端发送信息也应该是没有联系的， 所以以上虽然可以实现功能， 但不符合代码的合理性。

应该是怎么样的逻辑呢？ 如下图

当数据事件触发， 发布到data EventBus 上， 入库和预警分别订阅这个eventBus, 就会触发这两个事件， 而在预警事件中， 将事件发送到warning EventBus 中， 由下列3个订阅的客户端进行发送消息。

如何实现

先来讲同步， 即订阅者收到事件后依次执行, 下面都是伪代码， 具体的入库细节等我在这里不提供。

@Component
public class DataHandler{

    @Subscribe
    public void handleDataPersisist(Data data){
        daoImpl.insertData2Mysql(data);
    }

    @Subscribe
    public void predictWarning(Data data){
        if(data is warning){ // pseudo code  如果预警
            Warning warning = createWarningEvent(data);  // 根据data创建一个Warning事件
            postWarningEvent(warning)
        }
    }

    protected postWarningEvent(Warning warning){
        EventBusManager.warningEventBus.post(warning);// 发布到warning event 上
    }

    @PostConstruct   // 由spring 在初始化bean后执行
    public void init(){
        register2DataEventBus();
    }

    // 将自己注册到eventBus中
    protected void register2DataEventBus(){
        EventBusManager.dataEventBus.register(this);
    }

}

@Component
public class WarningHandler{
    @Subscribe
    public void sendNotification2AppClient(Warning warning){
        JpushUtils.sendNotification(warning);
    }
    @Subscribe
    public void sendSMS(Warning warning){
        SMSUtils.sendSMS(warning);
    }
    @Subscribe
    public void send2WebUsingWebSocket(Warning warning){
        WebsocketUtils.sendWarning(warning);
    }

    @PostConstruct   // 由spring 在初始化bean后执行
    public void init(){
        register2WarningEventBus();
    }

    // 将自己注册到eventBus中
    protected void register2DataEventBus(){
        EventBusManager.warningEventBus.register(this);
    }
}

/**
 * 管理所有的eventBus
 **/
public class EventBusManager{
    public final static EventBus dataEventBus = new EventBus();
    public final static EventBus warningEventBus = new EventBus();

}

简化
// 我们发现每一个Handler都要进行注册，
public abstract class BaseEventBusHandler{

    @PostConstruct
    public void init(){
        register2EventBus();
    }
    private void register2EventBus(){
        getEventBus().register(this);
    }
    protected abstract EventBus getEventBus();
}
这样在写自己的eventBus只需要

@Component
public class MyEventBus extends BaseEventBusHandler{
    @Override
    protected abstract EventBus getEventBus(){
        retrun EventBusManager.myEventBus;
    }
}

在目前的应用场景下， 同步是我们不希望的， 异步场景也很容易实现。
只需要将EventBus 改成
 AsyncEventBus warningEvent = new AsyncEventBus(Executors.newFixedThreadPool(1))
 AsyncEventBus dataEventBus = new AsyncEventBus(Executors.newFixedThreadPool(3))

2.集合处理

1.optional空值比较

2.集合排序guava

    Integer[] inumber={55,22,33};
        System.out.println(new Ordering<Integer>(){
            @Override
            public int compare(Integer left, Integer right) {
                return left-right;
            }
        }.sortedCopy(Arrays.asList(inumber)));

//java 需要自定义compare

3.guava cache 缓存触发机制

业务场景，当某一个文件保留的有效期30分钟后删除；某一个文件容易超过一定限定。

基于容量的回收:

规定缓存项的数目不超过固定值，只需使用CacheBuilder.maximumSize(long)。缓存将尝试回收最近没有使用或总体上很少使用的缓存项。——警告：在缓存项的数目达到限定值之前，即缓存项的数目逼近限定值时缓存就可能进行回收操作。这个size指的是cache中的条目数，不是内存大小或是其他.

public class GuavaCacheTest {
    public static void main(String[] args) {
        Cache<Integer, String> cache = CacheBuilder.newBuilder().maximumSize(2).build();
        cache.put(1, "a");
        cache.put(2, "b");
        cache.put(3, "c");
        System.out.println(cache.asMap());
        System.out.println(cache.getIfPresent(2));
        cache.put(4, "d");
        System.out.println(cache.asMap());
    }
}

基于时间的回收

guava 提供两种定时回收的方法

expireAfterAccess(long, TimeUnit):缓存项在给定时间内没有被读/写访问，则回收。请注意这种缓存的回收顺序和基于大小回收一样。

expireAfterWrite(long, TimeUnit):缓存项在给定时间内没有被写访问（创建或覆盖），则回收。如果认为缓存数据总是在固定时候后变得陈旧不可用，这种回收方式是可取的。

public class GuavaCacheTest {
    public static void main(String[] args) {
        LoadingCache<Integer, Integer> cache = CacheBuilder.newBuilder().expireAfterWrite(3, TimeUnit.SECONDS).removalListener(new RemovalListener<Object, Object>() {
            @Override
            public void onRemoval(RemovalNotification<Object, Object> notification) {
                System.out.println("remove key[" + notification.getKey() + "],value[" + notification.getValue() + "],remove reason[" + notification.getCause() + "]");
            }
        }).recordStats().build(
                new CacheLoader<Integer, Integer>() {
                    @Override
                    public Integer load(Integer key) throws Exception {
                        return 2;
                    }
                }
        );
        cache.put(1, 1);
        cache.put(2, 2);
        System.out.println(cache.asMap());
        cache.invalidateAll();
        System.out.println(cache.asMap());
        cache.put(3, 3);
        try {
            System.out.println(cache.getUnchecked(3));
            Thread.sleep(4000);
            System.out.println(cache.getUnchecked(3));
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

Cache<Integer, Integer> cache = CacheBuilder.newBuilder().maximumSize(100).expireAfterAccess(3, TimeUnit.SECONDS).build();

4.ListenableFuture 异步回调通知

传统JDK中的Future通过异步的方式计算返回结果:在多线程运算中可能或者可能在没有结束返回结果，Future是运行中的多线程的一个引用句柄，确保在服务执行返回一个Result。

ListenableFuture可以允许你注册回调方法(callbacks)，在运算（多线程执行）完成的时候进行调用,  或者在运算（多线程执行）完成后立即执行。这样简单的改进，使得可以明显的支持更多的操作，这样的功能在JDK concurrent中的Future是不支持的。

ListenableFuture 中的基础方法是addListener(Runnable, Executor), 该方法会在多线程运算完的时候，指定的Runnable参数传入的对象会被指定的Executor执行。

添加回调（Callbacks）

多数用户喜欢使用 Futures.addCallback(ListenableFuture<V>, FutureCallback<V>, Executor)的方式, 或者 另外一个版本version（译者注：addCallback(ListenableFuture<V> future,FutureCallback<? super V> callback)），默认是采用 MoreExecutors.sameThreadExecutor()线程池, 为了简化使用，Callback采用轻量级的设计.  FutureCallback<V> 中实现了两个方法:

• onSuccess(V),在Future成功的时候执行，根据Future结果来判断。
• onFailure(Throwable), 在Future失败的时候执行，根据Future结果来判断。

ListenableFuture的创建

对应JDK中的 ExecutorService.submit(Callable) 提交多线程异步运算的方式，Guava 提供了ListeningExecutorService 接口, 该接口返回 ListenableFuture 而相应的 ExecutorService 返回普通的 Future。将 ExecutorService 转为 ListeningExecutorService，可以使用MoreExecutors.listeningDecorator(ExecutorService)进行装饰。

ListeningExecutorService service = MoreExecutors.listeningDecorator(Executors.newFixedThreadPool(10));
ListenableFuture explosion = service.submit(new Callable() {
  public Explosion call() {
    return pushBigRedButton();
  }
});
Futures.addCallback(explosion, new FutureCallback() {
  // we want this handler to run immediately after we push the big red button!
  public void onSuccess(Explosion explosion) {
    walkAwayFrom(explosion);
  }
  public void onFailure(Throwable thrown) {
    battleArchNemesis(); // escaped the explosion!
  }
});