本地缓存王者，Caffeine 保姆级教程！给力...

缓存(Cache)在代码世界中无处不在。从底层的CPU多级缓存，到客户端的页面缓存，处处都存在着缓存的身影。缓存从本质上来说，是一种空间换时间的手段，通过对数据进行一定的空间安排，使得下次进行数据访问时起到加速的效果。

就Java而言，其常用的缓存解决方案有很多，例如数据库缓存框架EhCache，分布式缓存Memcached等，这些缓存方案实际上都是为了提升吞吐效率，避免持久层压力过大。

对于常见缓存类型而言，可以分为本地缓存以及分布式缓存两种，Caffeine就是一种优秀的本地缓存，而Redis可以用来做分布式缓存

什么是Caffeine？

Caffeine官方：

“

https://github.com/ben-manes/caffeine

Caffeine是基于Java 1.8的高性能本地缓存库，由Guava改进而来，而且在Spring5开始的默认缓存实现就将Caffeine代替原来的Google Guava，官方说明指出，其缓存命中率已经接近最优值。实际上Caffeine这样的本地缓存和ConcurrentMap很像，即支持并发，并且支持O(1)时间复杂度的数据存取。二者的主要区别在于：

ConcurrentMap将存储所有存入的数据，直到你显式将其移除；
Caffeine将通过给定的配置，自动移除“不常用”的数据，以保持内存的合理占用。

因此，一种更好的理解方式是：Cache是一种带有存储和移除策略的Map。

Caffeine基础

使用Caffeine，需要在工程中引入如下依赖

<dependency><groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId><artifactId>caffeine</artifactId><!--https://mvnrepository.com/artifact/com.github.ben-manes.caffeine/caffeinez 找最新版--><version>3.0.5</version>
</dependency>

1、缓存加载策略

1.1 Cache手动创建

最普通的一种缓存，无需指定加载方式，需要手动调用put()进行加载。需要注意的是put()方法对于已存在的key将进行覆盖，这点和Map的表现是一致的。在获取缓存值时，如果想要在缓存值不存在时，原子地将值写入缓存，则可以调用get(key, k -> value)方法，该方法将避免写入竞争。调用invalidate()方法，将手动移除缓存。

在多线程情况下，当使用get(key, k -> value)时，如果有另一个线程同时调用本方法进行竞争，则后一线程会被阻塞，直到前一线程更新缓存完成；而若另一线程调用getIfPresent()方法，则会立即返回null，不会被阻塞。

Cache<Object, Object> cache = Caffeine.newBuilder()//初始数量.initialCapacity(10)//最大条数.maximumSize(10)//expireAfterWrite和expireAfterAccess同时存在时，以expireAfterWrite为准//最后一次写操作后经过指定时间过期.expireAfterWrite(1, TimeUnit.SECONDS)//最后一次读或写操作后经过指定时间过期.expireAfterAccess(1, TimeUnit.SECONDS)//监听缓存被移除.removalListener((key, val, removalCause) -> { })//记录命中.recordStats().build();cache.put("1","张三");//张三System.out.println(cache.getIfPresent("1"));//存储的是默认值System.out.println(cache.get("2",o -> "默认值"));

1.2 Loading Cache自动创建

LoadingCache是一种自动加载的缓存。其和普通缓存不同的地方在于，当缓存不存在/缓存已过期时，若调用get()方法，则会自动调用CacheLoader.load()方法加载最新值。调用getAll()方法将遍历所有的key调用get()，除非实现了CacheLoader.loadAll()方法。使用LoadingCache时，需要指定CacheLoader，并实现其中的load()方法供缓存缺失时自动加载。

在多线程情况下，当两个线程同时调用get()，则后一线程将被阻塞，直至前一线程更新缓存完成。

LoadingCache<String, String> loadingCache = Caffeine.newBuilder()//创建缓存或者最近一次更新缓存后经过指定时间间隔，刷新缓存；refreshAfterWrite仅支持LoadingCache.refreshAfterWrite(10, TimeUnit.SECONDS).expireAfterWrite(10, TimeUnit.SECONDS).expireAfterAccess(10, TimeUnit.SECONDS).maximumSize(10)//根据key查询数据库里面的值，这里是个lamba表达式.build(key -> new Date().toString());

1.3 Async Cache异步获取

AsyncCache是Cache的一个变体，其响应结果均为CompletableFuture，通过这种方式，AsyncCache对异步编程模式进行了适配。默认情况下，缓存计算使用ForkJoinPool.commonPool()作为线程池，如果想要指定线程池，则可以覆盖并实现Caffeine.executor(Executor)方法。synchronous()提供了阻塞直到异步缓存生成完毕的能力，它将以Cache进行返回。

在多线程情况下，当两个线程同时调用get(key, k -> value)，则会返回同一个CompletableFuture对象。由于返回结果本身不进行阻塞，可以根据业务设计自行选择阻塞等待或者非阻塞。

AsyncLoadingCache<String, String> asyncLoadingCache = Caffeine.newBuilder()//创建缓存或者最近一次更新缓存后经过指定时间间隔刷新缓存；仅支持LoadingCache.refreshAfterWrite(1, TimeUnit.SECONDS).expireAfterWrite(1, TimeUnit.SECONDS).expireAfterAccess(1, TimeUnit.SECONDS).maximumSize(10)//根据key查询数据库里面的值.buildAsync(key -> {Thread.sleep(1000);return new Date().toString();});//异步缓存返回的是CompletableFuture
CompletableFuture<String> future = asyncLoadingCache.get("1");
future.thenAccept(System.out::println);

2、驱逐策略

驱逐策略在创建缓存的时候进行指定。常用的有基于容量的驱逐和基于时间的驱逐。

基于容量的驱逐需要指定缓存容量的最大值，当缓存容量达到最大时，Caffeine将使用LRU策略对缓存进行淘汰；基于时间的驱逐策略如字面意思，可以设置在最后访问/写入一个缓存经过指定时间后，自动进行淘汰。

驱逐策略可以组合使用，任意驱逐策略生效后，该缓存条目即被驱逐。

LRU 最近最少使用，淘汰最长时间没有被使用的页面。
LFU 最不经常使用，淘汰一段时间内使用次数最少的页面
FIFO 先进先出

Caffeine有4种缓存淘汰设置

大小（LFU算法进行淘汰）
权重（大小与权重只能二选一）
时间
引用（不常用，本文不介绍）

@Slf4j
public class CacheTest {/*** 缓存大小淘汰*/@Testpublic void maximumSizeTest() throws InterruptedException {Cache<Integer, Integer> cache = Caffeine.newBuilder()//超过10个后会使用W-TinyLFU算法进行淘汰.maximumSize(10).evictionListener((key, val, removalCause) -> {log.info("淘汰缓存：key:{} val:{}", key, val);}).build();for (int i = 1; i < 20; i++) {cache.put(i, i);}Thread.sleep(500);//缓存淘汰是异步的// 打印还没被淘汰的缓存System.out.println(cache.asMap());}/*** 权重淘汰*/@Testpublic void maximumWeightTest() throws InterruptedException {Cache<Integer, Integer> cache = Caffeine.newBuilder()//限制总权重，若所有缓存的权重加起来>总权重就会淘汰权重小的缓存.maximumWeight(100).weigher((Weigher<Integer, Integer>) (key, value) -> key).evictionListener((key, val, removalCause) -> {log.info("淘汰缓存：key:{} val:{}", key, val);}).build();//总权重其实是=所有缓存的权重加起来int maximumWeight = 0;for (int i = 1; i < 20; i++) {cache.put(i, i);maximumWeight += i;}System.out.println("总权重=" + maximumWeight);Thread.sleep(500);//缓存淘汰是异步的// 打印还没被淘汰的缓存System.out.println(cache.asMap());}/*** 访问后到期（每次访问都会重置时间，也就是说如果一直被访问就不会被淘汰）*/@Testpublic void expireAfterAccessTest() throws InterruptedException {Cache<Integer, Integer> cache = Caffeine.newBuilder().expireAfterAccess(1, TimeUnit.SECONDS)//可以指定调度程序来及时删除过期缓存项，而不是等待Caffeine触发定期维护//若不设置scheduler，则缓存会在下一次调用get的时候才会被动删除.scheduler(Scheduler.systemScheduler()).evictionListener((key, val, removalCause) -> {log.info("淘汰缓存：key:{} val:{}", key, val);}).build();cache.put(1, 2);System.out.println(cache.getIfPresent(1));Thread.sleep(3000);System.out.println(cache.getIfPresent(1));//null}/*** 写入后到期*/@Testpublic void expireAfterWriteTest() throws InterruptedException {Cache<Integer, Integer> cache = Caffeine.newBuilder().expireAfterWrite(1, TimeUnit.SECONDS)//可以指定调度程序来及时删除过期缓存项，而不是等待Caffeine触发定期维护//若不设置scheduler，则缓存会在下一次调用get的时候才会被动删除.scheduler(Scheduler.systemScheduler()).evictionListener((key, val, removalCause) -> {log.info("淘汰缓存：key:{} val:{}", key, val);}).build();cache.put(1, 2);Thread.sleep(3000);System.out.println(cache.getIfPresent(1));//null}
}

3、刷新机制

refreshAfterWrite()表示x秒后自动刷新缓存的策略可以配合淘汰策略使用，注意的是刷新机制只支持LoadingCache和AsyncLoadingCache

private static int NUM = 0;@Test
public void refreshAfterWriteTest() throws InterruptedException {LoadingCache<Integer, Integer> cache = Caffeine.newBuilder().refreshAfterWrite(1, TimeUnit.SECONDS)//模拟获取数据，每次获取就自增1.build(integer -> ++NUM);//获取ID=1的值，由于缓存里还没有，所以会自动放入缓存System.out.println(cache.get(1));// 1// 延迟2秒后，理论上自动刷新缓存后取到的值是2// 但其实不是，值还是1，因为refreshAfterWrite并不是设置了n秒后重新获取就会自动刷新// 而是x秒后&&第二次调用getIfPresent的时候才会被动刷新Thread.sleep(2000);System.out.println(cache.getIfPresent(1));// 1//此时才会刷新缓存，而第一次拿到的还是旧值System.out.println(cache.getIfPresent(1));// 2
}

4、统计

LoadingCache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder()//创建缓存或者最近一次更新缓存后经过指定时间间隔，刷新缓存；refreshAfterWrite仅支持LoadingCache.refreshAfterWrite(1, TimeUnit.SECONDS).expireAfterWrite(1, TimeUnit.SECONDS).expireAfterAccess(1, TimeUnit.SECONDS).maximumSize(10)//开启记录缓存命中率等信息.recordStats()//根据key查询数据库里面的值.build(key -> {Thread.sleep(1000);return new Date().toString();});cache.put("1", "shawn");
cache.get("1");/** hitCount :命中的次数* missCount:未命中次数* requestCount:请求次数* hitRate:命中率* missRate:丢失率* loadSuccessCount:成功加载新值的次数* loadExceptionCount:失败加载新值的次数* totalLoadCount:总条数* loadExceptionRate:失败加载新值的比率* totalLoadTime:全部加载时间* evictionCount:丢失的条数*/
System.out.println(cache.stats());

5、总结

上述一些策略在创建时都可以进行自由组合，一般情况下有两种方法

设置 maxSize、refreshAfterWrite，不设置 expireAfterWrite/expireAfterAccess，设置expireAfterWrite当缓存过期时会同步加锁获取缓存，所以设置expireAfterWrite时性能较好，但是某些时候会取旧数据,适合允许取到旧数据的场景
设置 maxSize、expireAfterWrite/expireAfterAccess，不设置 refreshAfterWrite 数据一致性好，不会获取到旧数据，但是性能没那么好（对比起来），适合获取数据时不耗时的场景

SpringBoot整合Caffeine

1、@Cacheable相关注解

1.1 相关依赖

如果要使用@Cacheable注解，需要引入相关依赖，并在任一配置类文件上添加@EnableCaching注解

<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId>
</dependency>

1.2 常用注解

@Cacheable：表示该方法支持缓存。当调用被注解的方法时，如果对应的键已经存在缓存，则不再执行方法体，而从缓存中直接返回。当方法返回null时，将不进行缓存操作。
@CachePut：表示执行该方法后，其值将作为最新结果更新到缓存中，每次都会执行该方法。
@CacheEvict：表示执行该方法后，将触发缓存清除操作。
@Caching：用于组合前三个注解，例如：

@Caching(cacheable = @Cacheable("CacheConstants.GET_USER"),evict = {@CacheEvict("CacheConstants.GET_DYNAMIC",allEntries = true)}
public User find(Integer id) {return null;
}

1.3 常用注解属性

cacheNames/value：缓存组件的名字，即cacheManager中缓存的名称。
key：缓存数据时使用的key。默认使用方法参数值，也可以使用SpEL表达式进行编写。
keyGenerator：和key二选一使用。
cacheManager：指定使用的缓存管理器。
condition：在方法执行开始前检查，在符合condition的情况下，进行缓存
unless：在方法执行完成后检查，在符合unless的情况下，不进行缓存
sync：是否使用同步模式。若使用同步模式，在多个线程同时对一个key进行load时，其他线程将被阻塞。

1.4 缓存同步模式

sync开启或关闭，在Cache和LoadingCache中的表现是不一致的：

Cache中，sync表示是否需要所有线程同步等待
LoadingCache中，sync表示在读取不存在/已驱逐的key时，是否执行被注解方法

2、实战

2.1 引入依赖

<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId>
</dependency><dependency><groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId><artifactId>caffeine</artifactId>
</dependency>

2.2 缓存常量CacheConstants

创建缓存常量类，把公共的常量提取一层，复用，这里也可以通过配置文件加载这些数据，例如@ConfigurationProperties和@Value

public class CacheConstants {/*** 默认过期时间（配置类中我使用的时间单位是秒，所以这里如 3*60 为3分钟）*/public static final int DEFAULT_EXPIRES = 3 * 60;public static final int EXPIRES_5_MIN = 5 * 60;public static final int EXPIRES_10_MIN = 10 * 60;public static final String GET_USER = "GET:USER";public static final String GET_DYNAMIC = "GET:DYNAMIC";}

2.3 缓存配置类CacheConfig

@Configuration
@EnableCaching
public class CacheConfig {/*** Caffeine配置说明：* initialCapacity=[integer]: 初始的缓存空间大小* maximumSize=[long]: 缓存的最大条数* maximumWeight=[long]: 缓存的最大权重* expireAfterAccess=[duration]: 最后一次写入或访问后经过固定时间过期* expireAfterWrite=[duration]: 最后一次写入后经过固定时间过期* refreshAfterWrite=[duration]: 创建缓存或者最近一次更新缓存后经过固定的时间间隔，刷新缓存* 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：开发统计功能* 注意：* expireAfterWrite和expireAfterAccess同事存在时，以expireAfterWrite为准。* maximumSize和maximumWeight不可以同时使用* weakValues和softValues不可以同时使用*/@Beanpublic CacheManager cacheManager() {SimpleCacheManager cacheManager = new SimpleCacheManager();List<CaffeineCache> list = new ArrayList<>();//循环添加枚举类中自定义的缓存，可以自定义for (CacheEnum cacheEnum : CacheEnum.values()) {list.add(new CaffeineCache(cacheEnum.getName(),Caffeine.newBuilder().initialCapacity(50).maximumSize(1000).expireAfterAccess(cacheEnum.getExpires(), TimeUnit.SECONDS).build()));}cacheManager.setCaches(list);return cacheManager;}
}

2.4 调用缓存

这里要注意的是Cache和@Transactional一样也使用了代理，类内调用将失效

/*** value：缓存key的前缀。* key：缓存key的后缀。* sync：设置如果缓存过期是不是只放一个请求去请求数据库，其他请求阻塞，默认是false（根据个人需求）。* unless：不缓存空值,这里不使用，会报错* 查询用户信息类* 如果需要加自定义字符串，需要用单引号* 如果查询为null，也会被缓存*/
@Cacheable(value = CacheConstants.GET_USER,key = "'user'+#userId",sync = true)
@CacheEvict
public UserEntity getUserByUserId(Integer userId){UserEntity userEntity = userMapper.findById(userId);System.out.println("查询了数据库");return userEntity;
}

来源：blog.csdn.net/lemon_TT/article/details/122905113

精品推荐

1.程序员：有哪些话一听就知道对方很水！
2.10倍提升效率，号称取代 Elasticsearch 的轻量级搜索引擎到底有多强悍？
3.项目终于用上了Spring状态机，非常优雅！
4.Spring 赌上未来的一击，响应式的 WebFlux 框架更优雅，性能更强！
5.为何 Spring 和 IDEA 不推荐使用 @Autowired 注解？
6.SpringBoot + minio实现分片上传、秒传、续传
7.赶快卸载 Navicat和DataGrip吧，阿里又开源了一款数据库神器，太炸了
8.JetBrains 全系涨价，个人订阅版起售价达1400元！中国业务落户上海！