Java本地緩存Caffeine的簡單使用
Caffeine基本介紹
Caffeine 是基于 JAVA 8 的高性能本地緩存庫。并且在 spring5 (springboot 2.x) 后,spring 官方放棄了 Guava,而使用了性能更優(yōu)秀的 Caffeine 作為默認緩存組件。
Caffeine是在Guava Cache的基礎上做一層封裝,性能有明顯提高,二者同屬于內存級本地緩存。
使用Caffeine后無需使用Guava Cache,從并發(fā)的角度來講,Caffeine明顯優(yōu)于Guava,原因是使用了Java 8最新的StampedLock鎖技術。
本地緩存與分布式緩存對應,緩存進程和應用進程同屬于一個JVM,數(shù)據(jù)的讀、寫在一個進程內完成。
本地緩存沒有網(wǎng)絡開銷,訪問速度很快。
Caffeine提供靈活的結構來創(chuàng)建緩存,并且有以下特性:
- 自動加載條目到緩存中,可選異步方式
- 可以基于大小剔除
- 可以設置過期時間,時間可以從上次訪問或上次寫入開始計算
- 異步刷新
- keys自動包裝在弱引用中
- values自動包裝在弱引用或軟引用中
- 條目剔除通知
- 緩存訪問統(tǒng)計
簡單使用
導入pom依賴
<dependency> <groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId> <artifactId>caffeine</artifactId> <version>2.6.2</version> </dependency>
入門案例
// 構建cache對象 Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder().build(); // 存數(shù)據(jù) cache.put("k1", "v1"); // 取數(shù)據(jù) String v1 = cache.getIfPresent("k1"); System.out.println("k1 = " + v1); // 取數(shù)據(jù),包含兩個參數(shù): // 參數(shù)一:緩存的key // 參數(shù)二:Lambda表達式,表達式參數(shù)就是緩存的key,方法體是查詢數(shù)據(jù)庫的邏輯 // 優(yōu)先根據(jù)key查詢JVM緩存,如果未命中,則執(zhí)行參數(shù)二的Lambda表達式 String defaultkey = cache.get("k2", key -> { // 根據(jù)key去數(shù)據(jù)庫查詢數(shù)據(jù) return "v2"; }); System.out.println("k2 = " + defaultkey);
配置案例
public static LoadingCache<Long, User> loadingCache = Caffeine.newBuilder() // 初始的緩存空間大小 .initialCapacity(5) // 緩存的最大條數(shù) .maximumSize(10) .expireAfterWrite(4, TimeUnit.SECONDS) .expireAfterAccess(10, TimeUnit.SECONDS) .refreshAfterWrite(6, TimeUnit.SECONDS) .recordStats() //設置緩存的移除通知 .removalListener(new RemovalListener<Long, User>() { @Override public void onRemoval(@Nullable Long key, @Nullable User user, @NonNull RemovalCause removalCause) { System.out.printf("Key: %s ,值:%s was removed!原因 (%s) \n", key, user, removalCause); } }) .build(id -> { System.out.println("緩存未命中,從數(shù)據(jù)庫加載,用戶id:" + id); return User.builder().id(id).userName("Lily").age(new Random().nextInt(20)).build(); });
參數(shù)說明:
- initialCapacity 初始的緩存空間大小
- maximumSize 緩存的最大條數(shù)
- maximumWeight 緩存的最大權重
- expireAfterAccess 最后一次寫入或訪問后,經(jīng)過固定時間過期
- expireAfterWrite 最后一次寫入后,經(jīng)過固定時間過期
- refreshAfterWrite 寫入后,經(jīng)過固定時間過期,下次訪問返回舊值并觸發(fā)刷新
- weakKeys 打開 key 的弱引用
- weakValues 打開 value 的弱引用
- softValues 打開 value 的軟引用
- recordStats 緩存使用統(tǒng)計
- expireAfterWrite 和 expireAfterAccess 同時存在時,以 expireAfterWrite 為準。
- weakValues 和 softValues 不可以同時使用。
- maximumSize 和 maximumWeight 不可以同時使用。
清除策略
Caffeine提供了三種緩存驅逐策略:
基于容量:設置緩存的數(shù)量上限
// 創(chuàng)建緩存對象 Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder() .maximumSize(1) // 設置緩存大小上限為 1 .build();
基于時間:設置緩存的有效時間
// 創(chuàng)建緩存對象 Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder() // 設置緩存有效期為 10 秒,從最后一次寫入開始計時 .expireAfterWrite(Duration.ofSeconds(10)) .build();
基于引用:設置緩存為軟引用或弱引用,利用GC來回收緩存數(shù)據(jù)。性能較差,不建議使用。
// 構建cache對象 Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder() .weakKeys().weakValues().build();
Caffeine.weakKeys() 使用弱引用存儲key。如果沒有強引用這個key,則GC時允許回收該條目
Caffeine.weakValues() 使用弱引用存儲value。如果沒有強引用這個value,則GC時允許回收該條目
Caffeine.softValues() 使用軟引用存儲value, 如果沒有強引用這個value,則GC內存不足時允許回收該條目
引用類型 | 被垃圾回收時間 | 用途 | 生存時間 |
強引用 | 從來不會 | 對象的一般狀態(tài) | JVM停止運行時終止 |
軟引用 | 在內存不足時 | 對象緩存 | 內存不足時終止 |
弱引用 | 在垃圾回收時 | 對象緩存 | gc運行后終止 |
虛引用 | Unknown | Unknown | Unknown |
GuavaCache和Caffeine差異
剔除算法方面,GuavaCache采用的是「LRU」算法,而Caffeine采用的是「Window TinyLFU」算法,這是兩者之間最大,也是根本的區(qū)別。
立即失效方面,Guava會把立即失效 (例如:expireAfterAccess(0) and expireAfterWrite(0)) 轉成設置最大Size為0。這就會導致剔除提醒的原因是SIZE而不是EXPIRED。Caffiene能正確識別這種剔除原因。
取代提醒方面,Guava只要數(shù)據(jù)被替換,不管什么原因,都會觸發(fā)剔除監(jiān)聽器。而Caffiene在取代值和先前值的引用完全一樣時不會觸發(fā)監(jiān)聽器。
異步化方方面,Caffiene的很多工作都是交給線程池去做的(默認:ForkJoinPool.commonPool()),例如:剔除監(jiān)聽器,刷新機制,維護工作等。
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