Caffeine 背景
Caffeine是一个高性能的Java缓存库，它基于Guava Cache进行了增强，提供了更加出色的缓存体验。Caffeine的主要特点包括：
高性能：Caffeine使用了Java 8最新的StampedLock乐观锁技术，极大地提高了缓存的并发吞吐量，使其成为一个高性能的Java缓存库。
内存友好：Caffeine支持自动驱逐缓存中的元素，以限制其内存占用。它还提供了灵活的构造器，可以创建具有不同特性的缓存，如自动加载元素、基于容量的驱逐、基于过期时间的驱逐等。
可扩展性强：Caffeine支持 JSR-107 - JCache_（Java临时缓存API (JSR-107)，也称为JCache，是定义javax.cache API的规范。 该规范是在Java社区流程下开发的，其目的是为Java应用程序提供标准化的缓存概念和机制。 API使用简单，它被设计为缓存标准，是供应商中立的。）_和Guava适配器，提高了与其他缓存库和框架的集成度。
事件监听和多种过期策略：Caffeine提供了事件监听和多种过期策略，可以更好地优化和管理数据的缓存。这些功能不仅可以提升系统的性能表现，也能够有效地降低对底层资源的压力。
本地缓存：Caffeine是一个基于Java 8开发的提供了近乎最佳命中率的高性能缓存库。可以说是目前最优秀的本地缓存。
总之，Caffeine是一个功能强大、性能卓越的Java缓存库，适用于各种需要缓存的应用场景。
Caffeine 主要特点
Caffeine 是一个高性能的 Java 缓存库，它的主要特点包括：
- 速度：Caffeine 的性能非常高，它的速度通常比 ConcurrentHashMap 快很多。Caffeine 使用了高效的数据结构和并发算法，以及一些优化手段，如无锁操作、缓存行填充等，来提高性能。
- 自动垃圾回收：Caffeine 支持基于访问时间和写入时间的自动垃圾回收。当缓存中的数据超过了设定的过期时间，Caffeine 会自动将其从缓存中移除。
- 基于大小的回收：Caffeine 支持基于缓存大小的回收策略。当缓存中的数据量超过了设定的最大值，Caffeine 会自动回收最近最少使用的数据。
- 定时回收：Caffeine 支持定时回收策略，可以设置缓存中的数据在一定时间后被强制回收。
- 缓存统计：Caffeine 提供了丰富的缓存统计信息，如命中率、缓存大小等，帮助开发者了解缓存的使用情况。
- 灵活的配置：Caffeine 提供了丰富的配置选项，允许开发者根据需要定制缓存的行为。例如，可以设置缓存的最大大小、过期时间、回收策略等。
- 扩展性：Caffeine 支持自定义缓存实现，开发者可以根据需要扩展 Caffeine 的功能。
- 与 Spring Cache 集成：Caffeine 可以很容易地与 Spring Cache 集成，使得在 Spring 项目中使用缓存变得更加简单。
- 无阻塞操作：Caffeine 的大部分操作都是无阻塞的，这意味着它可以在高并发环境下提供更好的性能。
- 轻量级：Caffeine 是一个轻量级的库，它的依赖非常少，不会给项目带来额外的负担。
这些特点使得 Caffeine 成为了一个非常受欢迎的 Java 缓存库，尤其是在需要高性能和灵活配置的场景中。如果你正在寻找一个高性能的 Java 缓存库，Caffeine 值得一试。
更多关于 Caffeine 和 Spring Cache 的信息，可以查阅官方文档：
- Caffeine: https://github.com/ben-manes/caffeine/wiki
- Spring Cache: https://docs.spring.io/spring-framework/docs/current/reference/html/integration.html__#cache
Caffeine 使用
Spring Cache 是 Spring 框架提供的一个缓存抽象，它允许开发者通过注解的方式轻松地使用缓存。Caffeine 是一个高性能的 Java 缓存库，它提供了诸如自动垃圾回收、基于大小的回收、定时回收等功能。
要在 Spring 中使用 Caffeine 作为缓存实现，需执行以下步骤：
添加依赖
在你的项目中，添加 Caffeine 和 Spring Cache 的依赖。可以在 pom.xml 文件中添加以下依赖：
<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>
配置 Caffeine
在你的 Spring Boot 配置类中，配置 Caffeine 缓存管理器：
创建了一个 CaffeineCacheManager Bean，并设置了 Caffeine 的一些基本属性，如过期时间和最大缓存大小。
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;
import org.springframework.cache.CacheManager;
import org.springframework.cache.caffeine.CaffeineCacheManager;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;import java.util.concurrent.TimeUnit;@Configuration
public class CaffeineConfig {@Beanpublic CacheManager cacheManager() {CaffeineCacheManager cacheManager = new CaffeineCacheManager();cacheManager.setCaffeine(Caffeine.newBuilder().expireAfterWrite(60, TimeUnit.SECONDS).maximumSize(100));return cacheManager;}
}
可以在你的服务类中使用 Spring Cache 的注解来缓存数据。
我们使用了 @Cacheable 注解来缓存 getUserById 方法的结果。当方法被调用时，Spring 会先检查缓存中是否存在该用户，如果存在则直接返回缓存中的数据，否则才会调用方法并将结果存入缓存。例如：
import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.stereotype.Service;@Service
public class UserService {@Cacheable(value = "users", key = "#id")public User getUserById(Long id) {// 模拟从数据库中获取用户数据return new User(id, "User " + id);}
}
多个缓存区域
在 Caffeine 中，你可以配置多个缓存区域，每个区域都有自己的配置和缓存数据。要配置多个缓存区域，你需要为每个区域创建一个 Cache 实例，并为它们分别配置。
以下是一个使用 Spring Boot 和 Caffeine 配置多个缓存区域的例子：
配置缓存区域
在你的 Spring Boot 配置类中，配置多个缓存区域：我们创建了一个 SimpleCacheManager Bean，并为其配置了两个缓存区域。每个缓存区域都有自己的名称、过期时间和最大缓存大小。
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;
import org.springframework.cache.CacheManager;
import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;
import org.springframework.cache.caffeine.CaffeineCache;
import org.springframework.cache.support.SimpleCacheManager;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.TimeUnit;@Configuration
@EnableCaching
public class CaffeineConfig {@Beanpublic CacheManager cacheManager() {SimpleCacheManager cacheManager = new SimpleCacheManager();List<CaffeineCache> caches = new ArrayList<>();// 配置第一个缓存区域Cache<Object, Object> cache1 = Caffeine.newBuilder().expireAfterWrite(60, TimeUnit.SECONDS).maximumSize(100).build();caches.add(new CaffeineCache("cache1", cache1));// 配置第二个缓存区域Cache<Object, Object> cache2 = Caffeine.newBuilder().expireAfterWrite(30, TimeUnit.SECONDS).maximumSize(50).build();caches.add(new CaffeineCache("cache2", cache2));cacheManager.setCaches(caches);return cacheManager;}
}
使用缓存区域
在你的服务类中使用 Spring Cache 的注解来缓存数据，并指定要使用的缓存区域：我们使用了 @Cacheable 注解来缓存 getUserByIdFromCache1 和 getUserByIdFromCache2 方法的结果，并分别指定了不同的缓存区域。
import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.stereotype.Service;@Service
public class UserService {@Cacheable(value = "cache1", key = "#id")public User getUserByIdFromCache1(Long id) {// 模拟从数据库中获取用户数据return new User(id, "User " + id);}@Cacheable(value = "cache2", key = "#id")public User getUserByIdFromCache2(Long id) {// 模拟从数据库中获取用户数据return new User(id, "User " + id);}
}
Caffeine 常见机制
Notification on Eviction
Caffeine 提供了一种机制，允许你在缓存项被回收时接收通知，这被称为 “Notification on Eviction”。使用 removalListener 方法注册一个回调函数。当缓存项被回收时，这个回调函数会被调用。
以下是一个使用 Caffeine 的 “Notification on Eviction” 的例子：我们创建了一个 Caffeine 缓存，并使用 removalListener 方法注册了一个回调函数。当缓存项被回收时，这个回调函数会被调用，并打印出被回收的缓存项的键、值和回收原因。
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.RemovalCause;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.RemovalListener;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class CaffeineNotificationOnEvictionExample {public static void main(String[] args) throws InterruptedException {RemovalListener<String, String> removalListener = (key, value, cause) -> {System.out.println("Key: " + key + ", Value: " + value + ", Cause: " + cause);};Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder().expireAfterWrite(1, TimeUnit.MINUTES).maximumSize(100).removalListener(removalListener).build();cache.put("key1", "value1");cache.put("key2", "value2");// 等待一段时间，让缓存项过期Thread.sleep(60 * 1000);// 清理缓存cache.cleanUp();}
}
需要注意，“Notification on Eviction” 只在缓存项被主动回收时触发，而不是在缓存项被读取或写入时触发。
此外，“Notification on Eviction” 并不保证在所有情况下都能接收到通知，例如在缓存关闭或应用程序退出时，可能无法接收到通知。因此，在使用 “Notification on Eviction” 时，需要考虑到这些因素。
Cleanup
Caffeine 提供了一种机制，允许你手动触发缓存的清理操作，这被称为 “Cleanup”。使用 cleanUp 方法注册一个回调函数。当需要清理缓存时，可以调用 cleanUp 方法来触发回调函数。
以下是一个使用 Caffeine 的 “Cleanup” 的例子：我们创建了一个 Caffeine 缓存，并使用 removalListener 方法注册了一个回调函数。当缓存项被回收时，这个回调函数会被调用，并打印出被回收的缓存项的键、值和回收原因。
在这个例子中，我们使用 cleanUp 方法手动触发了缓存的清理操作。这会导致所有过期的缓存项被回收，并触发回调函数。
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.RemovalCause;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.RemovalListener;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class CaffeineCleanupExample {public static void main(String[] args) throws InterruptedException {RemovalListener<String, String> removalListener = (key, value, cause) -> {System.out.println("Key: " + key + ", Value: " + value + ", Cause: " + cause);};Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder().expireAfterWrite(1, TimeUnit.MINUTES).maximumSize(100).removalListener(removalListener).build();cache.put("key1", "value1");cache.put("key2", "value2");// 等待一段时间，让缓存项过期Thread.sleep(60 * 1000);// 手动触发缓存清理cache.cleanUp();}
}
需要注意，“Cleanup” 并不保证在所有情况下都能清理缓存。例如，在缓存关闭或应用程序退出时，可能无法清理缓存。因此，在使用 “Cleanup” 时，需要考虑到这些因素。
Enable Statistics
Caffeine 提供了一种机制，允许你启用缓存的统计信息收集功能，这被称为 “Enable Statistics”。在创建 Caffeine 缓存时，使用 recordStats 方法启用统计信息收集功能。启用统计信息收集功能后，使用 stats 方法获取缓存的统计信息。
以下是一个使用 Caffeine 的 “Enable Statistics” 的例子：我们创建了一个 Caffeine 缓存，并使用 recordStats 方法启用了统计信息收集功能。在缓存中添加了两个缓存项后，我们等待了一段时间，让缓存项过期。然后，我们使用 stats 方法获取了缓存的统计信息，并将其打印出来。
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.stats.CacheStats;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class CaffeineEnableStatisticsExample {public static void main(String[] args) throws InterruptedException {Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder().expireAfterWrite(1, TimeUnit.MINUTES).maximumSize(100).recordStats().build();cache.put("key1", "value1");cache.put("key2", "value2");// 等待一段时间，让缓存项过期Thread.sleep(60 * 1000);// 获取缓存的统计信息CacheStats stats = cache.stats();System.out.println("Cache Stats: " + stats);}
}
需要注意，启用统计信息收集功能会增加缓存的开销，因此在生产环境中使用时需要谨慎。在开发和测试环境中，启用统计信息收集功能可以帮助你更好地了解缓存的使用情况，从而优化缓存的配置和使用。