Caffeine基本介绍
Caffeine 是基于 JAVA 8 的高性能本地缓存库。并且在 spring5 (springboot 2.x) 后，spring 官方放弃了 Guava，而使用了性能更优秀的 Caffeine 作为默认缓存组件。
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。
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提供灵活的结构来创建缓存，并且有以下特性：
- 自动加载条目到缓存中，可选异步方式
- 可以基于大小剔除
- 可以设置过期时间，时间可以从上次访问或上次写入开始计算
- 异步刷新
- keys自动包装在弱引用中
- values自动包装在弱引用或软引用中
- 条目剔除通知
- 缓存访问统计
简单使用
导入pom依赖
<dependency> <groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId> <artifactId>caffeine</artifactId> <version>2.6.2</version> </dependency>
入门案例
// 构建cache对象 Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder().build(); // 存数据 cache.put("k1", "v1"); // 取数据 String v1 = cache.getIfPresent("k1"); System.out.println("k1 = " + v1); // 取数据，包含两个参数： // 参数一：缓存的key // 参数二：Lambda表达式，表达式参数就是缓存的key，方法体是查询数据库的逻辑 // 优先根据key查询JVM缓存，如果未命中，则执行参数二的Lambda表达式 String defaultkey = cache.get("k2", key -> { // 根据key去数据库查询数据 return "v2"; }); System.out.println("k2 = " + defaultkey);
配置案例
public static LoadingCache<Long, User> loadingCache = Caffeine.newBuilder() // 初始的缓存空间大小 .initialCapacity(5) // 缓存的最大条数 .maximumSize(10) .expireAfterWrite(4, TimeUnit.SECONDS) .expireAfterAccess(10, TimeUnit.SECONDS) .refreshAfterWrite(6, TimeUnit.SECONDS) .recordStats() //设置缓存的移除通知 .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("缓存未命中，从数据库加载，用户id：" + id); return User.builder().id(id).userName("Lily").age(new Random().nextInt(20)).build(); });
参数说明：
- initialCapacity 初始的缓存空间大小
- maximumSize 缓存的最大条数
- maximumWeight 缓存的最大权重
- expireAfterAccess 最后一次写入或访问后，经过固定时间过期
- expireAfterWrite 最后一次写入后，经过固定时间过期
- refreshAfterWrite 写入后，经过固定时间过期，下次访问返回旧值并触发刷新
- weakKeys 打开 key 的弱引用
- weakValues 打开 value 的弱引用
- softValues 打开 value 的软引用
- recordStats 缓存使用统计
- expireAfterWrite 和 expireAfterAccess 同时存在时，以 expireAfterWrite 为准。
- weakValues 和 softValues 不可以同时使用。
- maximumSize 和 maximumWeight 不可以同时使用。
清除策略
Caffeine提供了三种缓存驱逐策略：
基于容量：设置缓存的数量上限
// 创建缓存对象 Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder() .maximumSize(1) // 设置缓存大小上限为 1 .build();
基于时间：设置缓存的有效时间
// 创建缓存对象 Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder() // 设置缓存有效期为 10 秒，从最后一次写入开始计时 .expireAfterWrite(Duration.ofSeconds(10)) .build();
基于引用：设置缓存为软引用或弱引用，利用GC来回收缓存数据。性能较差，不建议使用。
// 构建cache对象 Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder() .weakKeys().weakValues().build();
Caffeine.weakKeys() 使用弱引用存储key。如果没有强引用这个key，则GC时允许回收该条目
Caffeine.weakValues() 使用弱引用存储value。如果没有强引用这个value，则GC时允许回收该条目
Caffeine.softValues() 使用软引用存储value, 如果没有强引用这个value，则GC内存不足时允许回收该条目
| 引用类型 | 被垃圾回收时间 | 用途 | 生存时间 |
| 强引用 | 从来不会 | 对象的一般状态 | JVM停止运行时终止 |
| 软引用 | 在内存不足时 | 对象缓存 | 内存不足时终止 |
| 弱引用 | 在垃圾回收时 | 对象缓存 | gc运行后终止 |
| 虚引用 | Unknown | Unknown | Unknown |
GuavaCache和Caffeine差异
- 剔除算法方面，GuavaCache采用的是「LRU」算法，而Caffeine采用的是「Window TinyLFU」算法，这是两者之间最大，也是根本的区别。
- 立即失效方面，Guava会把立即失效 (例如：expireAfterAccess(0) and expireAfterWrite(0)) 转成设置最大Size为0。这就会导致剔除提醒的原因是SIZE而不是EXPIRED。Caffiene能正确识别这种剔除原因。
- 取代提醒方面，Guava只要数据被替换，不管什么原因，都会触发剔除监听器。而Caffiene在取代值和先前值的引用完全一样时不会触发监听器。
- 异步化方方面，Caffiene的很多工作都是交给线程池去做的（默认：ForkJoinPool.commonPool()），例如：剔除监听器，刷新机制，维护工作等。
