问题定位：

最近奉命解决游戏中一直在的内存不够的问题，最终定位到底层的缓存机制使用的是google提供的ConcurrentLinkedHashMap做数据缓存的。

简单介绍下ConcurrentLinkedHashMap，这是一个基于LRU策略的缓存，说白了就是热点数据缓存，支持设置最大缓存个数，监控到缓存数量超过最大值后会依据权重策略让数据过期。

分析：

根据ConcurrentLinkedHashMap的特性，我们这边推测出玩家数据在被加载放到缓存后，如果缓存没有超过设置的最大值，则这些数据会一直放在缓存中；合理上来说这些没被使用的数据，在空闲一定时间后是可以被清除的，而不用一直占据在缓存中。

然而ConcurrentLinkedHashMap并没有在数据空闲一定时间后自动清空数据的机制，因而想要解决这个缓存问题，必须使用一个既支持基于缓存个数大小回收，又支持基于空闲时间回收的第三方组件，而在多番了解和数据查证后最终选择了Caffeine。

Caffeine是什么

Caffeine 是一个高性能的 Java 缓存库，缓存和 Map 之间的一个根本区别在于缓存可以根据回收策略回收存储的数据。此策略直接影响缓存的命中率 ，而缓存命中率额也是缓存库的一个重要特征。Caffeine 因使用 Window TinyLfu 回收策略，提供了一个近乎最佳的命中率。

我们可以看到官网提供的几张性能截图

场景1：8个线程读，100%的读操作

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场景二：6个线程读，2个线程写，也就是75%的读操作，25%的写操作

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场景三：8个线程写，100%的写操作

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可以清楚的看到Caffeine效率明显的高于其他缓存。

将Caffeine替换掉ConcurrentLinkedHashMap，接下来就是要验证下，是否支持基于空闲时间回收，进而解决我们游戏中的内存问题了。

Caffeine和ConcurrentLinkedHashMap的使用对比

操作流程：本地起两个服，一个缓存底层使用的是ConcurrentLinkedHashMap，另一个底层使用的是Caffeine，Caffeine服设置的数据操作空闲时间是1分钟，起服后分别使用jvisualvm记录起始内存曲线，截图保留，之后启动2000个机器人模拟登陆，登陆后再过1分钟分别手动调用FullGC，查看jvisualvm记录的内存曲线，并查看堆dump记录。

【ConcurrentLinkedHashMap服】起始内存

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【ConcurrentLinkedHashMap服】2000个机器人模拟登陆后下线，并手动调用FullGC后查看内存曲线

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我们可以看到堆内存并没有回到原来的曲线。

查看堆dump记录

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可以看到该对象的实例数没有下降到0。

【Caffeine服】起始内存

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【Caffeine服】2000个机器人模拟登陆后下线，并手动调用FullGC后查看内存曲线

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这里看到内存曲线回到了起服时的模样，再查看堆dump记录

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可以看到，对象实例个数也被回收了，那么这里剩余的实例个数1是怎么回事，这里涉及到Caffeine的原理，留个悬念，等下篇文章再讲解，有兴趣关注一波，后期准备写个Caffeine系列教程。

通过以上对比，可以得出Caffeine具备“自动”清空缓存过期数据的机制，并且可以解决我们游戏中一直存在的内存问题。

总结

目前对Caffeine的替换已经提交到线上运行了，由于目前网上相关教程偏少，因而后续准备写一系列Caffeine相关的文章进行解密，有兴趣的关注一波。

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