目录

Caffeine基本介绍

简单使用

清除策略  

GuavaCache和Caffeine差异

---

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>() {@Overridepublic 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。