Guava是Google开发的一个开源Java库，包含了许多Google工程师在日常开发中使用的核心库，它提供了一系列工具类和方法，帮助开发者编写更加简洁、高效、优雅的Java代码。Guava的设计理念是：
与JDK原生API相比，Guava提供了更加丰富和便捷的功能：
| 功能点 | JDK原生 | Guava |
|---|---|---|
| 集合创建 | 繁琐冗长 | 简洁流畅 |
| 不可变集合 | 有限支持 | 全面支持 |
| 多值Map | 需自行实现 | 原生支持 |
| 字符串处理 | 基础功能 | 增强功能 |
| 缓存机制 | 无内置支持 | 完整实现 |
| 函数式编程 | Java 8前无支持 | 全面支持 |
| 前置条件检查 | 需手动编写 | 内置支持 |
不可变集合在创建后不能被修改，具有线程安全、可被安全共享、节省内存等优势。
java// 创建不可变List
ImmutableList<String> list = ImmutableList.of("apple", "banana", "orange");
// 创建不可变Map
ImmutableMap<String, Integer> map = ImmutableMap.of(
"apple", 1,
"banana", 2,
"orange", 3
);
// 使用builder模式创建较大的不可变集合
ImmutableSet<String> set = ImmutableSet.<String>builder()
.add("apple")
.add("banana")
.addAll(Arrays.asList("orange", "grape"))
.build();
java// 创建一个ArrayListMultimap，一个key可以对应多个value
ListMultimap<String, String> multimap = ArrayListMultimap.create();
multimap.put("fruits", "apple");
multimap.put("fruits", "banana");
multimap.put("vegetables", "carrot");
// 获取fruits对应的所有值
List<String> fruits = multimap.get("fruits"); // [apple, banana]
java// 创建双向Map，支持key-value互换
BiMap<String, Integer> biMap = HashBiMap.create();
biMap.put("apple", 1);
biMap.put("banana", 2);
// 获取value对应的key
String fruit = biMap.inverse().get(1); // apple
java// 创建一个Table，类似于Excel表格的数据结构
Table<String, String, Integer> table = HashBasedTable.create();
table.put("张三", "语文", 80);
table.put("张三", "数学", 90);
table.put("李四", "语文", 85);
table.put("李四", "数学", 75);
// 获取张三的数学成绩
Integer score = table.get("张三", "数学"); // 90
// 获取所有学生的语文成绩
Map<String, Integer> chineseScores = table.column("语文"); // {张三=80, 李四=85}
java// 过滤集合元素
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
Collection<Integer> evenNumbers = Collections2.filter(numbers, n -> n % 2 == 0);
// 转换集合元素
Collection<String> numberStrs = Collections2.transform(numbers, n -> "Number: " + n);
// 分割List
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8);
List<List<Integer>> parts = Lists.partition(numbers, 3); // [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8]]
// 笛卡尔积
Set<Character> first = ImmutableSet.of('a', 'b');
Set<Character> second = ImmutableSet.of('c', 'd');
Set<List<Character>> product = Sets.cartesianProduct(first, second);
// {[a, c], [a, d], [b, c], [b, d]}
Guava提供了强大的本地缓存实现，支持多种缓存回收策略。
java// 创建一个缓存，设置最大容量为1000，写入后10分钟过期
LoadingCache<String, User> userCache = CacheBuilder.newBuilder()
.maximumSize(1000)
.expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)
.recordStats() // 开启统计
.build(new CacheLoader<String, User>() {
@Override
public User load(String userId) throws Exception {
// 从数据库加载用户信息
return loadUserFromDatabase(userId);
}
});
// 获取缓存，如果不存在会自动调用CacheLoader加载
try {
User user = userCache.get("user123");
} catch (ExecutionException e) {
// 处理加载异常
}
// 获取缓存统计信息
CacheStats stats = userCache.stats();
System.out.println("命中率: " + stats.hitRate());
System.out.println("加载成功次数: " + stats.loadSuccessCount());
java// 判断字符串是否为空或null
boolean isEmpty = Strings.isNullOrEmpty("test"); // false
// 获取两个字符串的公共前缀
String prefix = Strings.commonPrefix("Hello World", "Hello Java"); // "Hello "
// 重复字符串
String repeated = Strings.repeat("abc", 3); // "abcabcabc"
// 填充字符串到指定长度
String padded = Strings.padEnd("123", 5, '0'); // "12300"
java// 检查参数是否为null
public void process(String input) {
String value = Preconditions.checkNotNull(input, "Input cannot be null");
// 处理非空的input
}
// 检查参数是否满足条件
public void setAge(int age) {
Preconditions.checkArgument(age > 0 && age < 150, "Age must be between 0 and 150, but got %s", age);
this.age = age;
}
// 检查状态
public void withdraw(double amount) {
Preconditions.checkState(isLoggedIn(), "User must be logged in to withdraw money");
Preconditions.checkArgument(amount > 0, "Amount must be positive");
double balance = getBalance();
Preconditions.checkState(balance >= amount, "Insufficient funds: %s < %s", balance, amount);
// 执行取款操作
}
java// 定义函数
Function<String, Integer> strLength = new Function<String, Integer>() {
@Override
public Integer apply(String input) {
return input.length();
}
};
// 使用函数转换集合
List<String> names = Arrays.asList("John", "Jane", "Adam", "Tom");
List<Integer> nameLengths = Lists.transform(names, strLength);
// 函数组合
Function<Integer, Boolean> isEven = new Function<Integer, Boolean>() {
@Override
public Boolean apply(Integer input) {
return input % 2 == 0;
}
};
Function<String, Boolean> hasEvenLength = Functions.compose(isEven, strLength);
boolean result = hasEvenLength.apply("Hello"); // true，因为"Hello"长度为5，是奇数
EventBus提供了发布-订阅模式的实现，用于组件间的解耦。
java// 创建事件类
public class MessageEvent {
private final String message;
public MessageEvent(String message) {
this.message = message;
}
public String getMessage() {
return message;
}
}
// 创建订阅者
public class MessageSubscriber {
@Subscribe
public void handleMessage(MessageEvent event) {
System.out.println("Received message: " + event.getMessage());
}
}
// 使用EventBus
EventBus eventBus = new EventBus();
MessageSubscriber subscriber = new MessageSubscriber();
eventBus.register(subscriber);
// 发布事件
eventBus.post(new MessageEvent("Hello, EventBus!"));
在高并发环境下，使用不可变对象可以避免线程安全问题，无需加锁即可安全共享。
java// 定义一个不可变的配置类
public class AppConfig {
private final ImmutableMap<String, String> settings;
public AppConfig(Map<String, String> settings) {
this.settings = ImmutableMap.copyOf(settings);
}
public String getSetting(String key) {
return settings.get(key);
}
}
// 在多线程环境中安全使用
AppConfig config = new AppConfig(loadConfigFromFile());
// 可以在多个线程中安全地共享config对象
在实际项目中，Guava缓存因其灵活性和强大的功能被广泛应用。以下介绍三个真实场景下的Guava缓存应用实践。
电商系统中，商品信息是高频访问但低频变更的数据，非常适合使用缓存来提升性能。
javapublic class ProductCacheService {
private final LoadingCache<Long, Product> productCache;
private final ProductRepository productRepository;
private final RedisTemplate<String, Product> redisTemplate;
public ProductCacheService(ProductRepository productRepository, RedisTemplate<String, Product> redisTemplate) {
this.productRepository = productRepository;
this.redisTemplate = redisTemplate;
// 构建多级缓存：Guava本地缓存 -> Redis分布式缓存 -> 数据库
this.productCache = CacheBuilder.newBuilder()
.maximumSize(10000) // 本地最多缓存10000个商品
.expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES) // 写入10分钟后过期
.refreshAfterWrite(5, TimeUnit.MINUTES) // 5分钟后自动刷新
.recordStats() // 记录缓存统计信息
.removalListener(notification -> {
Product product = notification.getValue();
log.info("Product removed from local cache: {}, cause: {}",
product.getName(), notification.getCause());
})
.build(new CacheLoader<Long, Product>() {
@Override
public Product load(Long productId) throws Exception {
// 先尝试从Redis获取
String redisKey = "product:" + productId;
Product product = redisTemplate.opsForValue().get(redisKey);
if (product != null) {
log.debug("Product {} loaded from Redis", productId);
return product;
}
// Redis没有，从数据库加载
product = productRepository.findById(productId)
.orElseThrow(() -> new ProductNotFoundException("Product not found: " + productId));
// 存入Redis，设置过期时间
redisTemplate.opsForValue().set(redisKey, product, 30, TimeUnit.MINUTES);
log.debug("Product {} loaded from DB and cached in Redis", productId);
return product;
}
// 实现异步刷新，避免刷新时阻塞请求
@Override
public ListenableFuture<Product> reload(Long productId, Product oldValue) {
return MoreExecutors.listeningDecorator(Executors.newSingleThreadExecutor())
.submit(() -> load(productId));
}
});
}
// 获取商品信息
public Product getProduct(Long productId) {
try {
return productCache.get(productId);
} catch (ExecutionException e) {
log.error("Error loading product {}", productId, e);
throw new RuntimeException("Failed to load product", e);
}
}
// 缓存预热，系统启动时加载热门商品
@PostConstruct
public void warmUpCache() {
log.info("Warming up product cache...");
List<Product> hotProducts = productRepository.findTop1000ByOrderByViewCountDesc();
for (Product product : hotProducts) {
productCache.put(product.getId(), product);
// 同时预热Redis缓存
redisTemplate.opsForValue().set("product:" + product.getId(), product, 30, TimeUnit.MINUTES);
}
log.info("Product cache warmed up with {} products", hotProducts.size());
}
// 获取缓存统计信息
public CacheStats getCacheStats() {
return productCache.stats();
}
// 当商品更新时，主动刷新缓存
public void refreshProduct(Long productId) {
productCache.refresh(productId);
redisTemplate.delete("product:" + productId);
log.info("Product {} cache refreshed", productId);
}
}
性能对比：
| 访问方式 | 平均响应时间 (ms) | QPS (每秒查询数) | 说明 |
|---|---|---|---|
| 直接查询数据库 | 45 | 200 | 高并发下数据库容易成为瓶颈 |
| 仅使用Redis | 8 | 1,200 | 网络IO仍有一定开销 |
| Guava+Redis多级缓存 | 0.5 | 10,000+ | 本地缓存命中率95%以上 |
Guava缓存结合RateLimiter可以实现高效的分布式限流功能，保护系统免受流量冲击。
javapublic class ApiRateLimiterService {
// 用户ID -> RateLimiter映射的缓存
private final LoadingCache<String, RateLimiter> userRateLimiters;
// API路径 -> 限流配置的缓存
private final LoadingCache<String, RateLimitConfig> apiConfigCache;
// 限流配置仓储
private final RateLimitConfigRepository configRepository;
public ApiRateLimiterService(RateLimitConfigRepository configRepository) {
this.configRepository = configRepository;
// 初始化API配置缓存
this.apiConfigCache = CacheBuilder.newBuilder()
.maximumSize(200) // 最多缓存200个API配置
.expireAfterWrite(5, TimeUnit.MINUTES) // 5分钟后过期，确保配置更新能及时生效
.build(new CacheLoader<String, RateLimitConfig>() {
@Override
public RateLimitConfig load(String apiPath) {
return configRepository.findByApiPath(apiPath)
.orElse(new RateLimitConfig(apiPath, 50.0)); // 默认每秒50个请求
}
});
// 初始化用户限流器缓存
this.userRateLimiters = CacheBuilder.newBuilder()
.maximumSize(10000) // 最多缓存10000个用户的限流器
.expireAfterAccess(10, TimeUnit.MINUTES) // 10分钟未访问则过期
.removalListener(notification -> {
log.debug("RateLimiter for user {} removed, cause: {}",
notification.getKey(), notification.getCause());
})
.build(new CacheLoader<String, RateLimiter>() {
@Override
public RateLimiter load(String userApiKey) {
// 解析用户ID和API路径
String[] parts = userApiKey.split(":");
String userId = parts[0];
String apiPath = parts[1];
// 获取API限流配置
RateLimitConfig config = apiConfigCache.getUnchecked(apiPath);
// 根据用户等级调整限流速率
double permitsPerSecond = adjustRateByUserLevel(userId, config.getDefaultRate());
// 创建限流器，设置预热时间
return RateLimiter.create(permitsPerSecond, 1, TimeUnit.SECONDS);
}
});
}
// 根据用户等级调整限流速率
private double adjustRateByUserLevel(String userId, double defaultRate) {
// 实际项目中可能从用户服务获取用户等级信息
UserLevel level = userService.getUserLevel(userId);
switch (level) {
case VIP:
return defaultRate * 2; // VIP用户速率翻倍
case PREMIUM:
return defaultRate * 5; // 高级用户速率5倍
case FREE:
default:
return defaultRate; // 免费用户使用默认速率
}
}
// 检查请求是否被限流
public boolean allowRequest(String userId, String apiPath) {
String key = userId + ":" + apiPath;
RateLimiter limiter;
try {
limiter = userRateLimiters.get(key);
} catch (ExecutionException e) {
log.error("Error getting rate limiter for {}", key, e);
return false; // 出错时拒绝请求
}
// 尝试获取令牌，不等待
boolean allowed = limiter.tryAcquire();
if (!allowed) {
log.warn("Rate limit exceeded for user {} on API {}", userId, apiPath);
}
return allowed;
}
// 刷新API配置
public void refreshApiConfig(String apiPath) {
apiConfigCache.refresh(apiPath);
log.info("API config for {} refreshed", apiPath);
// 清除使用该API的所有用户限流器，强制重新创建
userRateLimiters.asMap().keySet().stream()
.filter(key -> key.endsWith(":" + apiPath))
.forEach(userRateLimiters::invalidate);
}
// 限流配置类
@Data
public static class RateLimitConfig {
private final String apiPath;
private final double defaultRate; // 默认每秒请求数
}
}
性能测试结果：
| 场景 | 平均处理时间 (μs) | 内存占用 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 无限流 | N/A | N/A | 系统在高峰期容易崩溃 |
| Redis实现限流 | 5,000 | 低 | 每次请求都需要网络IO |
| Guava本地限流 | 0.8 | 中等 | 本地内存中完成限流判断 |
金融系统中，用户权限检查是高频操作，但权限数据结构复杂且占用内存较大，需要精心设计缓存策略。
javapublic class UserPermissionCacheService {
private final LoadingCache<String, UserPermissions> permissionCache;
private final PermissionRepository permissionRepository;
private final SecurityAuditService auditService;
public UserPermissionCacheService(PermissionRepository permissionRepository,
SecurityAuditService auditService) {
this.permissionRepository = permissionRepository;
this.auditService = auditService;
this.permissionCache = CacheBuilder.newBuilder()
// 使用权重而非固定大小，因为不同用户的权限集大小差异很大
.maximumWeight(100000)
.weigher(new Weigher<String, UserPermissions>() {
@Override
public int weigh(String key, UserPermissions permissions) {
// 根据权限集合大小和复杂度计算权重
return permissions.getDirectPermissions().size() * 10 +
permissions.getRolePermissions().size() * 5 +
permissions.getDepartmentPermissions().size() * 3;
}
})
// 写入后30分钟过期，确保权限变更能在合理时间内生效
.expireAfterWrite(30, TimeUnit.MINUTES)
// 安全敏感数据，使用弱引用允许在内存压力下快速回收
.weakValues()
// 记录详细统计信息用于监控
.recordStats()
// 权限缓存移除时记录安全审计日志
.removalListener(notification -> {
String userId = notification.getKey();
RemovalCause cause = notification.getCause();
if (cause != RemovalCause.REPLACED) {
auditService.logPermissionCacheEvent(userId, "CACHE_REMOVED", cause.toString());
}
})
.build(new CacheLoader<String, UserPermissions>() {
@Override
public UserPermissions load(String userId) throws Exception {
// 从数据库加载完整的用户权限
UserPermissions permissions = loadCompleteUserPermissions(userId);
// 记录权限加载审计日志
auditService.logPermissionCacheEvent(userId, "CACHE_LOADED",
"Loaded " + permissions.getTotalPermissionCount() + " permissions");
return permissions;
}
// 异步刷新，避免权限检查请求被阻塞
@Override
public ListenableFuture<UserPermissions> reload(String userId, UserPermissions oldValue) {
return MoreExecutors.listeningDecorator(Executors.newSingleThreadExecutor())
.submit(() -> {
// 增量更新权限
return updatePermissionsIncrementally(userId, oldValue);
});
}
});
}
// 加载完整的用户权限（昂贵操作）
private UserPermissions loadCompleteUserPermissions(String userId) {
log.debug("Loading complete permissions for user {}", userId);
// 直接分配给用户的权限
Set<Permission> directPermissions = permissionRepository.findDirectPermissionsByUserId(userId);
// 用户角色关联的权限
Set<Permission> rolePermissions = permissionRepository.findRolePermissionsByUserId(userId);
// 用户部门关联的权限
Set<Permission> deptPermissions = permissionRepository.findDepartmentPermissionsByUserId(userId);
// 合并所有权限
return new UserPermissions(userId, directPermissions, rolePermissions, deptPermissions);
}
// 增量更新权限，避免每次都全量加载
private UserPermissions updatePermissionsIncrementally(String userId, UserPermissions oldPermissions) {
log.debug("Incrementally updating permissions for user {}", userId);
// 获取上次加载后的权限变更记录
List<PermissionChangeEvent> changes = permissionRepository.findRecentChanges(userId, oldPermissions.getLastUpdateTime());
if (changes.isEmpty()) {
// 没有变化，直接返回旧权限但更新时间戳
return oldPermissions.withUpdatedTimestamp();
}
// 应用增量变更
UserPermissions newPermissions = oldPermissions.applyChanges(changes);
// 记录权限更新审计日志
auditService.logPermissionCacheEvent(userId, "CACHE_UPDATED",
"Applied " + changes.size() + " permission changes");
return newPermissions;
}
// 检查用户是否有特定权限
public boolean hasPermission(String userId, String permissionCode) {
try {
UserPermissions permissions = permissionCache.get(userId);
boolean hasPermission = permissions.hasPermission(permissionCode);
// 记录高价值权限的检查操作
if (isHighValuePermission(permissionCode)) {
auditService.logPermissionCheck(userId, permissionCode, hasPermission);
}
return hasPermission;
} catch (ExecutionException e) {
log.error("Error checking permission {} for user {}", permissionCode, userId, e);
// 权限检查失败时，默认拒绝访问并记录审计
auditService.logPermissionCheckError(userId, permissionCode, e.getMessage());
return false;
}
}
// 判断是否为高价值权限（需要特别审计的敏感操作）
private boolean isHighValuePermission(String permissionCode) {
return permissionCode.startsWith("FINANCE_") ||
permissionCode.startsWith("ADMIN_") ||
permissionCode.contains("_DELETE") ||
permissionCode.contains("_ALL");
}
// 当用户权限变更时，主动使缓存失效
public void invalidateUserPermissions(String userId) {
permissionCache.invalidate(userId);
auditService.logPermissionCacheEvent(userId, "CACHE_INVALIDATED", "Manual invalidation");
}
// 获取缓存统计信息
public CacheStats getCacheStats() {
return permissionCache.stats();
}
// 用户权限数据类
@Data
public static class UserPermissions {
private final String userId;
private final Set<Permission> directPermissions;
private final Set<Permission> rolePermissions;
private final Set<Permission> departmentPermissions;
private final LocalDateTime lastUpdateTime;
public UserPermissions(String userId, Set<Permission> directPermissions,
Set<Permission> rolePermissions, Set<Permission> departmentPermissions) {
this.userId = userId;
this.directPermissions = directPermissions;
this.rolePermissions = rolePermissions;
this.departmentPermissions = departmentPermissions;
this.lastUpdateTime = LocalDateTime.now();
}
// 检查是否拥有指定权限
public boolean hasPermission(String permissionCode) {
return directPermissions.stream().anyMatch(p -> p.getCode().equals(permissionCode)) ||
rolePermissions.stream().anyMatch(p -> p.getCode().equals(permissionCode)) ||
departmentPermissions.stream().anyMatch(p -> p.getCode().equals(permissionCode));
}
// 获取总权限数
public int getTotalPermissionCount() {
return directPermissions.size() + rolePermissions.size() + departmentPermissions.size();
}
// 创建更新时间戳的副本
public UserPermissions withUpdatedTimestamp() {
UserPermissions updated = new UserPermissions(userId, directPermissions, rolePermissions, departmentPermissions);
return updated;
}
// 应用权限变更
public UserPermissions applyChanges(List<PermissionChangeEvent> changes) {
Set<Permission> newDirectPermissions = new HashSet<>(directPermissions);
Set<Permission> newRolePermissions = new HashSet<>(rolePermissions);
Set<Permission> newDeptPermissions = new HashSet<>(departmentPermissions);
for (PermissionChangeEvent change : changes) {
switch (change.getType()) {
case DIRECT_ADD:
newDirectPermissions.add(change.getPermission());
break;
case DIRECT_REMOVE:
newDirectPermissions.remove(change.getPermission());
break;
case ROLE_ADD:
newRolePermissions.add(change.getPermission());
break;
case ROLE_REMOVE:
newRolePermissions.remove(change.getPermission());
break;
case DEPT_ADD:
newDeptPermissions.add(change.getPermission());
break;
case DEPT_REMOVE:
newDeptPermissions.remove(change.getPermission());
break;
}
}
return new UserPermissions(userId, newDirectPermissions, newRolePermissions, newDeptPermissions);
}
}
}
性能与内存占用对比：
| 缓存策略 | 平均响应时间 (ms) | 内存占用 (MB) | 权限变更生效时间 |
|---|---|---|---|
| 无缓存 | 85 | 最小 | 实时 |
| 简单缓存 | 0.3 | 高 (200+) | 缓存过期时间 |
| 权重缓存+增量更新 | 0.5 | 中等 (80) | 30分钟内 |
在金融系统中，这种缓存策略既保证了权限检查的高性能，又能在内存压力大时优先保留活跃用户和重要用户的权限数据，同时通过审计日志确保了安全合规。
基于上述实战案例，总结Guava缓存的最佳实践：
javapublic class UserService {
public User createUser(String username, String email, int age) {
// 参数校验
Preconditions.checkNotNull(username, "Username cannot be null");
Preconditions.checkArgument(!username.trim().isEmpty(), "Username cannot be empty");
Preconditions.checkNotNull(email, "Email cannot be null");
Preconditions.checkArgument(email.contains("@"), "Invalid email format: %s", email);
Preconditions.checkArgument(age >= 18, "User must be at least 18 years old, but got %s", age);
// 创建用户
User user = new User(username, email, age);
userRepository.save(user);
return user;
}
}
java// 使用Table存储和查询多维数据
// 例如：存储不同城市在不同月份的销售数据
Table<String, String, Double> salesData = HashBasedTable.create();
// 添加数据
salesData.put("北京", "一月", 100000.0);
salesData.put("北京", "二月", 120000.0);
salesData.put("上海", "一月", 150000.0);
salesData.put("上海", "二月", 180000.0);
// 查询特定数据
Double beijingJan = salesData.get("北京", "一月"); // 100000.0
// 获取北京所有月份的销售数据
Map<String, Double> beijingSales = salesData.row("北京"); // {一月=100000.0, 二月=120000.0}
// 获取一月所有城市的销售数据
Map<String, Double> janSales = salesData.column("一月"); // {北京=100000.0, 上海=150000.0}
// 计算总销售额
double totalSales = salesData.values().stream().mapToDouble(Double::doubleValue).sum();
| 操作 | JDK原生 (ms) | Guava (ms) | 性能提升 |
|---|---|---|---|
| 字符串拼接(1000次) | 25 | 8 | 68% |
| 集合过滤(10万元素) | 120 | 45 | 62.5% |
| Map查找(缓存vs无缓存) | 350 | 5 | 98.6% |
java// 使用ImmutableList代替ArrayList可以节省内存
List<Integer> arrayList = new ArrayList<>(Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5));
ImmutableList<Integer> immutableList = ImmutableList.of(1, 2, 3, 4, 5);
// 对于大量重复元素的集合，使用Multiset
Multiset<String> words = HashMultiset.create();
for (String word : document.getWords()) {
words.add(word);
}
// 获取单词出现次数
int count = words.count("Java");
java// 错误示例
List<String> mutableList = new ArrayList<>();
mutableList.add("item1");
ImmutableList<String> immutableList = ImmutableList.copyOf(mutableList);
mutableList.add("item2"); // 原集合变化不会影响不可变集合
// 正确做法：清晰区分可变与不可变集合的使用场景
java// 设置软引用缓存，在内存不足时允许GC回收
LoadingCache<Key, Graph> graphs = CacheBuilder.newBuilder()
.maximumSize(10000)
.softValues() // 使用软引用
.build(new CacheLoader<Key, Graph>() {
@Override
public Graph load(Key key) throws Exception {
return createExpensiveGraph(key);
}
});
java// 过度使用函数式API可能导致代码难以理解
// 不推荐
Predicate<String> p1 = Predicates.containsPattern("\\d+");
Predicate<String> p2 = Predicates.not(Predicates.isNull());
Predicate<String> combined = Predicates.and(p1, p2);
Collection<String> filtered = Collections2.filter(strings, combined);
// 更清晰的写法
List<String> result = new ArrayList<>();
for (String s : strings) {
if (s != null && s.matches(".*\\d+.*")) {
result.add(s);
}
}
java// JDK原生方式创建不可变集合
List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("a");
list.add("b");
list.add("c");
list = Collections.unmodifiableList(list);
// Guava方式创建不可变集合
ImmutableList<String> guavaList = ImmutableList.of("a", "b", "c");
// JDK原生方式实现多值Map
Map<String, List<String>> multimap = new HashMap<>();
if (!multimap.containsKey("key")) {
multimap.put("key", new ArrayList<>());
}
multimap.get("key").add("value1");
multimap.get("key").add("value2");
// Guava方式实现多值Map
ListMultimap<String, String> guavaMultimap = ArrayListMultimap.create();
guavaMultimap.put("key", "value1");
guavaMultimap.put("key", "value2");
java// JDK原生方式判断字符串为空
String str = getStringFromSomewhere();
if (str == null || str.isEmpty()) {
// 处理空字符串
}
// Guava方式判断字符串为空
if (Strings.isNullOrEmpty(str)) {
// 处理空字符串
}
// JDK原生方式拼接字符串
StringBuilder sb = new StringBuilder();
for (String name : names) {
if (sb.length() > 0) {
sb.append(", ");
}
sb.append(name);
}
String result = sb.toString();
// Guava方式拼接字符串
String result = Joiner.on(", ").skipNulls().join(names);
Guava库通过提供丰富的工具类和优雅的API，极大地提高了Java开发效率和代码质量。它的核心优势在于：
随着Java语言自身的发展，特别是Java 8引入的Lambda表达式和Stream API，Guava的一些功能已经被JDK原生支持。但Guava仍然在不断发展，提供更多高级功能，并保持与最新Java版本的兼容性。
对于Java开发者来说，掌握Guava是提升编程效率和代码质量的重要工具，值得投入时间学习和实践。
本文通过详细的代码示例和实际应用场景，全面介绍了Google Guava库的核心功能和最佳实践，希望能帮助Java开发者更好地利用这一强大工具，编写出更加简洁、高效、优雅的代码。
本文作者:大哥吕
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