Java本地高性能缓存实践问题之Caffeine缓存库中时间设置的问题如何解决

简介: Java本地高性能缓存实践问题之Caffeine缓存库中时间设置的问题如何解决

问题一:如何在AsyncLoadingCache中查找缓存元素,如果其不存在,将会异步进行生成?

如何在AsyncLoadingCache中查找缓存元素,如果其不存在,将会异步进行生成?


参考回答:

在AsyncLoadingCache中,你可以使用get(key)方法来查找缓存元素。如果元素不存在,AsyncLoadingCache会异步地调用你在构建时提供的加载函数来生成该元素,并返回一个CompletableFuture<Graph>。例如:

CompletableFuture<Graph> graph = cache.get(key);


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问题二:如何在AsyncLoadingCache中批量查找缓存元素,如果其不存在,将会异步进行生成?

如何在AsyncLoadingCache中批量查找缓存元素,如果其不存在,将会异步进行生成?


参考回答:

对于批量查找,你可以使用getAll(keys)方法。与get(key)类似,如果某些元素不存在,AsyncLoadingCache会异步地为这些元素调用加载函数,并返回一个CompletableFuture<Map<Key, Graph>>。例如:

CompletableFuture<Map<Key, Graph>> graphs = cache.getAll(keys);


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问题三:Caffeine缓存库中如何基于时间设置驱逐策略?

Caffeine缓存库中如何基于时间设置驱逐策略?


参考回答:

在Caffeine缓存库中,你可以基于时间设置驱逐策略。这包括基于访问后的过期时间(expireAfterAccess)和基于写入后的过期时间(expireAfterWrite)。例如:

// 基于固定的过期时间驱逐策略(访问后) 
LoadingCache<Key, Graph> graphs = Caffeine.newBuilder() 
.expireAfterAccess(5, TimeUnit.MINUTES) 
.build(key -> createExpensiveGraph(key)); 

// 基于固定的过期时间驱逐策略(写入后) 
LoadingCache<Key, Graph> graphs = Caffeine.newBuilder() 
.expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES) 
.build(key -> createExpensiveGraph(key));


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问题四:如何自定义Caffeine的过期驱逐策略?

如何自定义Caffeine的过期驱逐策略?


参考回答:

你可以通过实现Expiry接口来自定义Caffeine的过期驱逐策略。该接口允许你为每个缓存项定义基于创建、更新或读取时的自定义过期时间。例如:

LoadingCache<Key, Graph> graphs = Caffeine.newBuilder() 
.expireAfter(new Expiry<Key, Graph>() { 
public long expireAfterCreate(Key key, Graph graph, long currentTime) { 
// 根据graph的创建日期计算过期时间 
long seconds = graph.creationDate().plusHours(5) 
.minus(System.currentTimeMillis(), TimeUnit.MILLISECONDS.toNanos(1)) 
.toEpochSecond(); 
return TimeUnit.SECONDS.toNanos(seconds); 
} 
// ... 其他方法,如expireAfterUpdate和expireAfterRead可以根据需要实现 
}) 
.build(key -> createExpensiveGraph(key));


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问题五:Caffeine如何支持基于引用的驱逐策略?

Caffeine如何支持基于引用的驱逐策略?


参考回答:

Caffeine支持基于引用的驱逐策略,包括弱键(weakKeys)、弱值(weakValues)和软值(softValues)。当键或值没有其他强引用时,它们将被自动从缓存中移除。例如:

// 当key和缓存元素都不再存在其他强引用的时候驱逐 
LoadingCache<Key, Graph> graphs = Caffeine.newBuilder() 
.weakKeys() 
.weakValues() 
.build(key -> createExpensiveGraph(key)); 

// 当进行GC的时候,如果内存紧张,软引用的值将被驱逐 
LoadingCache<Key, Graph> graphs = Caffeine.newBuilder() 
.softValues() 
.build(key -> createExpensiveGraph(key));


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