Caffeine基本介紹

Caffeine 是基于 JAVA 8 的高性能本地緩存庫(kù)。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(rèn)緩存組件。

Caffeine是在Guava Cache的基礎(chǔ)上做一層封裝，性能有明顯提高，二者同屬于內(nèi)存級(jí)本地緩存。

使用Caffeine后無(wú)需使用Guava Cache，從并發(fā)的角度來(lái)講，Caffeine明顯優(yōu)于Guava，原因是使用了Java 8最新的StampedLock鎖技術(shù)。

本地緩存與分布式緩存對(duì)應(yīng)，緩存進(jìn)程和應(yīng)用進(jìn)程同屬于一個(gè)JVM，數(shù)據(jù)的讀、寫(xiě)在一個(gè)進(jìn)程內(nèi)完成。

本地緩存沒(méi)有網(wǎng)絡(luò)開(kāi)銷(xiāo)，訪(fǎng)問(wèn)速度很快。

Caffeine提供靈活的結(jié)構(gòu)來(lái)創(chuàng)建緩存，并且有以下特性：

• 自動(dòng)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(shè)置過(guò)期時(shí)間，時(shí)間可以從上次訪(fǎng)問(wèn)或上次寫(xiě)入開(kāi)始計(jì)算
• 異步刷新
• keys自動(dòng)包裝在弱引用中
• values自動(dòng)包裝在弱引用或軟引用中
• 條目剔除通知
• 緩存訪(fǎng)問(wèn)統(tǒng)計(jì)

簡(jiǎn)單使用

導(dǎo)入pom依賴(lài)

<dependency>
    <groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId>
    <artifactId>caffeine</artifactId>
    <version>2.6.2</version>
</dependency>

入門(mén)案例

        // 構(gòu)建cache對(duì)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(gè)參數(shù)：
        // 參數(shù)一：緩存的key
        // 參數(shù)二：Lambda表達(dá)式，表達(dá)式參數(shù)就是緩存的key，方法體是查詢(xún)數(shù)據(jù)庫(kù)的邏輯
        // 優(yōu)先根據(jù)key查詢(xún)JVM緩存，如果未命中，則執(zhí)行參數(shù)二的Lambda表達(dá)式
        String defaultkey = cache.get("k2", key -> {
            // 根據(jù)key去數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)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(shè)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(kù)加載，用戶(hù)id：" + id);
        return User.builder().id(id).userName("Lily").age(new Random().nextInt(20)).build();
    });

參數(shù)說(shuō)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(quán)重
• expireAfterAccess 最后一次寫(xiě)入或訪(fǎng)問(wèn)后，經(jīng)過(guò)固定時(shí)間過(guò)期
• expireAfterWrite 最后一次寫(xiě)入后，經(jīng)過(guò)固定時(shí)間過(guò)期
• refreshAfterWrite 寫(xiě)入后，經(jīng)過(guò)固定時(shí)間過(guò)期，下次訪(fǎng)問(wèn)返回舊值并觸發(fā)刷新
• weakKeys 打開(kāi) key 的弱引用
• weakValues 打開(kāi) value 的弱引用
• softValues 打開(kāi) value 的軟引用
• recordStats 緩存使用統(tǒng)計(jì)
• expireAfterWrite 和 expireAfterAccess 同時(shí)存在時(shí)，以 expireAfterWrite 為準(zhǔn)。
• weakValues 和 softValues 不可以同時(shí)使用。
• maximumSize 和 maximumWeight 不可以同時(shí)使用。

清除策略

Caffeine提供了三種緩存驅(qū)逐策略：

基于容量：設(shè)置緩存的數(shù)量上限

// 創(chuàng)建緩存對(duì)象
Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder()
    .maximumSize(1) // 設(shè)置緩存大小上限為 1
    .build();

基于時(shí)間：設(shè)置緩存的有效時(shí)間

// 創(chuàng)建緩存對(duì)象
Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder()
    // 設(shè)置緩存有效期為 10 秒，從最后一次寫(xiě)入開(kāi)始計(jì)時(shí) 
    .expireAfterWrite(Duration.ofSeconds(10)) 
    .build();

基于引用：設(shè)置緩存為軟引用或弱引用，利用GC來(lái)回收緩存數(shù)據(jù)。性能較差，不建議使用。

    // 構(gòu)建cache對(duì)象
        Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder()
                .weakKeys().weakValues().build();

Caffeine.weakKeys() 使用弱引用存儲(chǔ)key。如果沒(méi)有強(qiáng)引用這個(gè)key，則GC時(shí)允許回收該條目

Caffeine.weakValues() 使用弱引用存儲(chǔ)value。如果沒(méi)有強(qiáng)引用這個(gè)value，則GC時(shí)允許回收該條目

Caffeine.softValues() 使用軟引用存儲(chǔ)value, 如果沒(méi)有強(qiáng)引用這個(gè)value，則GC內(nèi)存不足時(shí)允許回收該條目

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(huì)把立即失效 (例如：expireAfterAccess(0) and expireAfterWrite(0)) 轉(zhuǎn)成設(shè)置最大Size為0。這就會(huì)導(dǎo)致剔除提醒的原因是SIZE而不是EXPIRED。Caffiene能正確識(shí)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(huì)觸發(fā)剔除監(jiān)聽(tīng)器。而Caffiene在取代值和先前值的引用完全一樣時(shí)不會(huì)觸發(fā)監(jiān)聽(tīng)器。

異步化方方面，Caffiene的很多工作都是交給線(xiàn)程池去做的（默認(rèn)：ForkJoinPool.commonPool()），例如：剔除監(jiān)聽(tīng)器，刷新機(jī)制，維護(hù)工作等。

到此這篇關(guān)于Java本地緩存Caffeine的簡(jiǎn)單使用的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Java本地緩存Caffeine內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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