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引言：Caffeine是一个基于Java的高性能缓存库，旨在为应用程序提供快速、高效且易于使用的本地缓存解决方案。它在很多场景下被用来临时存储经常访问的数据，以减少从数据源（如数据库、远程服务等）重复获取数据的开销，从而提升应用整体性能。

核心特点

• 高性能和并发能力：Caffeine 采用了先进的算法和数据结构优化，在读写操作上都有着出色的速度表现。
  • 内部使用了类似 ConcurrentHashMap 的结构来支持高并发场景下的高效访问，
  • 运用过期数据清理机制。
• 灵活的配置：可以根据不同的业务需求对缓存进行多样化配置。
  • 能够设置缓存的初始容量、最大容量、存活时间和刷新间隔。
  • 能够设置缓存项数量上限或者基于内存占用量等方式。
  • 支持定义缓存策略和提醒机制，例如缓存在被访问、插入或删除时触发回调函数。
  • 支持定义缓存项的过期策略，例如基于固定时间过期、基于最后访问时间过期等多种形式。
• 异步加载支持：支持以异步的方式加载缓存数据，当缓存中不存在所需数据时，可以在后台线程去加载，避免阻塞当前请求线程，提高系统的响应能力和吞吐量。
• 统计和监控：能够提供详细的缓存使用统计信息，如缓存命中率、插入率和移除率等，方便监控和调优缓存性能。
• 故障恢复：提供了读写故障恢复机制，当缓存读取失败时，可以自动回退到原始数据源进行读取。

依赖添加

<dependency><groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId><artifactId>caffeine</artifactId><version>3.1.8</version>
</dependency>

示例详解

1、存放缓存

• 手动加载：需要显式地通过代码向缓存中放入数据，例如使用 put 方法将键值对插入缓存。

Cache<String, Object> cache = Caffeine.newBuilder().build();
cache.put("key", "value");
Object result = cache.getIfPresent("key");

• 自动加载（基于LoadingCache接口）：可以预先定义好一个加载函数，当缓存中不存在对应的键值对时，Caffeine会自动调用该函数去加载数据并放入缓存。

LoadingCache<String, Object> loadingCache = Caffeine.newBuilder().build(key -> loadDataFromSomewhere(key));
Object data = loadingCache.get("someKey");

这里的 loadDataFromSomewhere 方法就是项目中自定义的从其他地方（比如数据库查询等）获取数据的函数。

2、过期策略

• 基于固定时长过期：可以设置缓存项在创建后经过固定的时间段就自动过期，例如设置缓存项存活时间为5分钟，一旦超过这个时间，该缓存项就会被视为无效并从缓存中移除。

Cache<String, Object> cache = Caffeine.newBuilder().expireAfterWrite(5, TimeUnit.MINUTES).build();

• 最后访问时间过期：根据缓存项最后一次被访问的时间来判断是否过期，如果在设定的时长内没有被再次访问，就会过期并移除。

Cache<String, Object> cache = Caffeine.newBuilder().expireAfterAccess(10, TimeUnit.MINUTES).build();

3、缓存驱逐策略

除了因为过期导致的缓存项移除外，当缓存达到设定的最大容量时，Caffeine还需要进行缓存驱逐来腾出空间。它采用了类似LRU（最近最少使用）等高效的算法，优先移除那些近期最少被访问到的缓存项，以保证缓存中总是保留相对更“有用”的数据。例如设置缓存最大容量为100个缓存项。

Cache<String, Object> cache = Caffeine.newBuilder().maximumSize(100).build();