Caffeine缓存 最快缓存 内存缓存

本文涉及的产品
云数据库 Tair(兼容Redis),内存型 2GB
Redis 开源版,标准版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
简介: Caffeine是一个进程内部缓存框架 最快缓存 内存缓存

一、序言

Caffeine是一个进程内部缓存框架。

对比Guava Cache

Caffeine是在Guava Cache的基础上做一层封装,性能有明显提高,二者同属于内存级本地缓存。使用Caffeine后无需使用Guava Cache,从并发的角度来讲,Caffeine明显优于Guava,原因是使用了Java 8最新的StampedLock锁技术。

二、缓存简介

(一)缓存对比

从横向对常用的缓存进行对比,有助于加深对缓存的理解,有助于提高技术选型的合理性。下面对比三种常用缓存:Redis、EhCache、Caffeine。

1、序列化
缓存 序列化 原因
Redis 必须实现序列化 进程间数据传输,因此必须实现序列化。大多数情况下涉及内网网络传输;作为缓存数据库使用,持久化是标配。
EhCache 不一定需要实现序列化 当缓存配置不持久化到磁盘时,无需实现序列化接口。使用时,如果不确定是否需要持久化到磁盘,建议统一实现序列化接口。
Caffeine 不需要实现序列化 Map对象的改进型接口,不涉及任何形式的网络传输和持久化,因此完全不需要实现序列化接口。
2、进程关系
缓存 进程关系 备注
Redis 与业务进程独立,由操作系统独立管理,业务系统重启对缓存服务无影响 Redis服务与业务服务独立,互相影响较小
EhCache 附着于业务进程,业务系统重启,存储与内存部分的缓存数据丢失;存储与硬盘部分的数据继续存在 缓存配置存在两种模式:一种是纯内存型,一种是可持久化到磁盘
Caffeine 附着于业务进程,业务系统重启,缓存数据全部丢失 纯内存型

内存型缓存的理解:缓存都是使用内存作为存储媒介的,各种缓存服务的区别如下:Caffeine是内存型缓存是指缓存与调用者属于同一个应用,准确的说属于同一个JVM;Redis是指另外一个独立进程的内存型,缓存数据存储在Redis数据库的内存中,而不是在调用服务所属的内存中。

(二)本地缓存

本地缓存与分布式缓存对应,缓存进程和应用进程同属于一个JVM,数据的读、写在一个进程内完成。本地缓存没有网络开销,访问速度很快。

Caffeine是基于Guava Cache增强的新一代缓存技术,缓存性能极其出色。

1、Map

JDK内置的Map可作为缓存的一种实现方式,然而严格意义来讲,其不能算作缓存的范畴。原因如下:一是其存储的数据不能主动过期;二是无任何缓存淘汰策略。

三、SpringCache

Caffeine作为Spring体系中内置的缓存之一,Spring Cache同样提供调用接口支持。

(一)需求分析

1、CacheManager

Caffeine属于进程内部缓存框架,不需要配置多数据源,因此一个CacheManager即可满足需求。如果应用中仅使用Caffeine作为唯一的缓存框架,那么通过注解使用时无需显式指明。

2、CacheName

任何一类缓存,不同业务模块间缓存过期时间以及缓存淘汰策略几乎不相同,因此应该支持多CacheName,并且应该具有不同配置。过期时间是不同CacheName间缓存配置的重要区别。

3、Key

内存型缓存,无可视化界面,因此首要满足键值的唯一性,键值唯一是正确使用业务缓存的基础保证。

(二)序列化

Caffeine缓存不涉及任何序列化,因此目标缓存对象不需要实现Serializable接口。若涉及多级缓存或者多种缓存共用,其它需要网络传输或者持久化的缓存需要序列化,Caffeine尽管也使用实现序列化的实体类,但是不做序列化操作。

不需要序列化,降低了缓存使用难度。

(三)集成

1、引入依赖

如果无特别要求,使用较新SpringBoot的内置版本即可。

<dependency>
    <groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId>
    <artifactId>caffeine</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework</groupId>
    <artifactId>spring-context-support</artifactId>
</dependency>
2、全局配置

全局配置中指定使用caffeine缓存管理。

spring:
  cache:
    type: caffeine
3、缓存管理器

配置缓存管理器:多CacheName配置。

public interface CacheNameTimeConstant {
    String CACHE_DEFAULT = "CACHE_DEFAULT";
    String CACHE_10SECS = "CACHE_10SECS";
    String CACHE_60SECS = "CACHE_60SECS";
}

同一个CacheManager配置多个CacheName,此处仅配置过期时间的差异,其余配置可自由增加。

@Bean
public CacheManager caffeineCacheManager() {
    SimpleCacheManager cacheManager = new SimpleCacheManager();
    List<CaffeineCache> caches = new ArrayList<>();
    caches.add(new CaffeineCache(CacheNameTimeConstant.CACHE_5SECS, 
            Caffeine.newBuilder().expireAfterWrite(5, TimeUnit.SECONDS).build()));
    caches.add(new CaffeineCache(CacheNameTimeConstant.CACHE_10SECS, 
            Caffeine.newBuilder().expireAfterWrite(10, TimeUnit.SECONDS).build()));
    caches.add(new CaffeineCache(CacheNameTimeConstant.CACHE_30SECS, 
            Caffeine.newBuilder().expireAfterWrite(30, TimeUnit.SECONDS).build()));
    cacheManager.setCaches(caches);
    return cacheManager;
}

原文地址

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