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某政企事业单位安全运维工程师，主要从事系统运维及网络安全工作，多次获得阿里云、华为云、腾讯云征文比赛一二等奖；CTF选手，白帽，全国交通行业网络安全大赛二等奖，全国数信杯数据安全大赛银奖，手握多张EDU、CNVD、CNNVD证书，欧盟网络安全名人堂提名，联合国网络安全名人堂提名Caffeine和Reactor都是在Java领域中广泛使用的库，但它们服务于不同的目的。
Caffeine是一个高性能的本地缓存库，它提供了近似于Guava Cache的API，但设计上更注重延迟敏感的应用场景。Caffeine通过自动淘汰最近最少使用的条目、异步写入、以及只在需要时计算缺失值等策略来优化内存使用和访问速度，非常适合构建高性能的服务。
而Reactor是一个响应式编程框架，它是Project Reactor的一部分，用于构建非阻塞、事件驱动的应用程序。Reactor基于 Reactive Streams 规范，提供了强大的异步编程模型，支持背压（backpressure）机制，使得开发者能够更容易地处理高并发和高吞吐量的场景，特别是在处理I/O密集型任务时表现出色。
将Caffeine和Reactor结合使用，可以创建出既高效又响应式的应用程序。一个典型的结合方式是，在响应式数据流中利用Caffeine作为数据缓存层，以减少对外部服务或数据库的直接调用，从而提高整体系统的响应速度和降低外部资源的压力。
例如，当使用Reactor处理HTTP请求时，可以在请求处理链的开始处检查Caffeine缓存中是否存在所需的数据。如果存在，则直接从缓存返回结果，避免了下游的昂贵操作；如果不存在，则发起请求获取数据，并在获取到后存储到Caffeine缓存中，以便后续请求可以直接使用。
这种结合方式充分利用了Caffeine的高性能缓存特性和Reactor的异步处理能力，共同提升应用的性能和可扩展性。需要注意的是，虽然Caffeine本身不直接提供与Reactor的集成，但因为它们都是基于Java的，所以很容易在Reactor的代码逻辑中直接调用Caffeine的API来实现上述功能。
参考链接：
https://www.javadevjournal.com/spring-boot/spring-boot-with-caffeine-cache/
https://sunitc.dev/2020/08/27/springboot-implement-caffeine-cache/
https://github.com/ben-manes/caffeine/wiki/Population-zh-CN
Guava Cache主页：https://github.com/google/guava/wiki/CachesExplained
Caffeine的官网：https://github.com/ben-manes/caffeine/wiki/Benchmarks
2024-06-22 08:01:05赞同 2 展开评论 打赏
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