轻松了解java中Caffeine高性能缓存库轻松了解java中Caffeine高性能缓

轻松lCaffeine

1、依赖
2、写入缓存

2.1、手动写入
2.2、同步加载
2.3、异步加载

3、缓存值的清理

3.1、基于大小的清理
3.2、基于时间的清理
3.3、基于引用的清理

4、缓存刷新

5、统计

轻松lCaffeine
1、依赖

我们需要将Caffeine依赖添加到我们的pom.xml中：

com.github.ben-manes.caffeinecaffeine2.5.5

2、写入缓存

让我们关注Caffeine的三种缓存写入策略：手动、同步加载和异步加载。
首先，让我们编写一个类，作为要存储在缓存中的值的类型：

class DataObject {private final String data; private static int objectCounter = 0; // standard constructors/getterspublic static DataObject get(String data) {objectCounter++; return new DataObject(data); }}

2.1、手动写入
在此策略中，我们手动将值写入缓存并稍后读取它们。
我们先初始化缓存：

Cache cache = Caffeine.newBuilder().expireAfterWrite(1, TimeUnit.MINUTES).maximumSize(100).build();

现在，我们可以使用getIfPresent方法从缓存中获取一些值。如果缓存中不存在该值，则此方法将返回null：
我们可以使用put方法手动写入缓存：

cache.put(key, dataObject); dataObject = cache.getIfPresent(key); assertNotNull(dataObject);

我们还可以使用get方法获取值，该方法接受一个函数和一个键作为参数。如果缓存中不存在该键，则此函数将用于提供兜底值，该值将在执行后写入缓存：

dataObject = cache.get(key, k -> DataObject.get("Data for A")); assertNotNull(dataObject); assertEquals("Data for A", dataObject.getData());

这个GET方法执行是原子性的。这意味着即使多个线程同时请求该值，执行只会进行一次。这就是为什么使用get比getIfPresent更好。
有时我们需要手动使一些缓存的值失效：

cache.invalidate(key); dataObject = cache.getIfPresent(key); assertNull(dataObject);

2.2、同步加载
这种加载缓存的方法需要一个Function，用于初始化写入值，类似于手动写入策略的get方法，让我们看看如何使用它。
首先，我们需要初始化我们的缓存：
现在我们可以使用get方法读取值：

DataObject dataObject = cache.get(key); assertNotNull(dataObject); assertEquals("Data for " + key, dataObject.getData());

我们还可以使用getAll方法获取一组值：

Map dataObjectMap = cache.getAll(Arrays.asList("A", "B", "C")); assertEquals(3, dataObjectMap.size());

值从传递给build方法的底层后端初始化Function中读取到，这样就可以使用缓存作为访问值的主要入口了。

2.3、异步加载此策略的工作原理与前一个相同，但是会异步执行操作并返回一个CompletableFuture来保存实际的值：

AsyncLoadingCache cache = Caffeine.newBuilder().maximumSize(100).expireAfterWrite(1, TimeUnit.MINUTES).buildAsync(k -> DataObject.get("Data for " + k));

我们可以以相同的方式使用get和getAll方法，考虑到它们的返回是CompletableFuture：

String key = "A"; cache.get(key).thenAccept(dataObject -> {assertNotNull(dataObject); assertEquals("Data for " + key, dataObject.getData()); }); cache.getAll(Arrays.asList("A", "B", "C")).thenAccept(dataObjectMap -> assertEquals(3, dataObjectMap.size()));

CompletableFuture具有很多有用的API，您可以在本文中阅读更多相关信息。

3、缓存值的清理

Caffeine有三种缓存值的清理策略：基于大小、基于时间和基于引用。

3.1、基于大小的清理
这种类型的清理设计为在超出缓存配置的大小限制时发生清理。有两种获取大小的方法——计算缓存中的对象数，或者获取它们的权重。
让我们看看如何计算缓存中的对象数。缓存初始化时，其大小为零：

LoadingCache cache = Caffeine.newBuilder().maximumSize(1).build(k -> DataObject.get("Data for " + k)); assertEquals(0, cache.estimatedSize());

当我们添加一个值时，大小明显增加：

cache.get("A"); assertEquals(1, cache.estimatedSize());

我们可以将第二个值添加到缓存中，这会导致删除第一个值：

cache.get("B"); cache.cleanUp(); assertEquals(1, cache.estimatedSize());

值得一提的是，我们在获取缓存大小之前调用了cleanUp方法。这是因为缓存清理是异步执行的，该方法有助于等待清理完成。
我们还可以传入一个weigher的Function来定义缓存大小的获取：

LoadingCache cache = Caffeine.newBuilder().maximumWeight(10).weigher((k,v) -> 5).build(k -> DataObject.get("Data for " + k)); assertEquals(0, cache.estimatedSize()); cache.get("A"); assertEquals(1, cache.estimatedSize()); cache.get("B"); assertEquals(2, cache.estimatedSize());

当权重超过 10 时，这些值将从缓存中删除：

cache.get("C"); cache.cleanUp(); assertEquals(2, cache.estimatedSize());

3.2、基于时间的清理
这种清理策略基于条目的过期时间，分为三种：
访问后过期——自上次读取或写入以来，条目在经过某段时间后过期
写入后过期——自上次写入以来，条目在经过某段时间后过期
自定义策略——由Expiry的实现来为每个条目单独计算到期时间
让我们使用expireAfterAccess方法配置访问后过期策略：

LoadingCache cache = Caffeine.newBuilder().expireAfterAccess(5, TimeUnit.MINUTES).build(k -> DataObject.get("Data for " + k));

要配置写入后过期策略，我们使用expireAfterWrite方法：

cache = Caffeine.newBuilder().expireAfterWrite(10, TimeUnit.SECONDS).weakKeys().weakValues().build(k -> DataObject.get("Data for " + k));

要初始化自定义策略，我们需要实现Expiry接口：

cache = Caffeine.newBuilder().expireAfter(new Expiry() {@Overridepublic long expireAfterCreate(String key, DataObject value, long currentTime) {return value.getData().length() * 1000; }@Overridepublic long expireAfterUpdate(String key, DataObject value, long currentTime, long currentDuration) {return currentDuration; }@Overridepublic long expireAfterRead(String key, DataObject value, long currentTime, long currentDuration) {return currentDuration; }}).build(k -> DataObject.get("Data for " + k));

3.3、基于引用的清理
我们可以配置我们的缓存，允许缓存的键或值或二者一起的垃圾收集。为此，我们需要为键和值配置WeakReference的使用，并且我们可以配置SoftReference仅用于值的垃圾收集。
WeakReference的使用允许在没有对对象的任何强引用时对对象进行垃圾回收。SoftReference允许基于JVM的全局LRU（最近最少使用）策略对对象进行垃圾回收。可以在此处找到有关Java中引用的更多详细信息。
我们使用Caffeine.weakKeys()、Caffeine.weakValues()和Caffeine.softValues()来启用每个选项：

LoadingCache cache = Caffeine.newBuilder().expireAfterWrite(10, TimeUnit.SECONDS).weakKeys().weakValues().build(k -> DataObject.get("Data for " + k)); cache = Caffeine.newBuilder().expireAfterWrite(10, TimeUnit.SECONDS).softValues().build(k -> DataObject.get("Data for " + k));

4、缓存刷新

可以将缓存配置为在定义的时间段后自动刷新条目。让我们看看如何使用refreshAfterWrite方法做到这一点：

Caffeine.newBuilder().refreshAfterWrite(1, TimeUnit.MINUTES).build(k -> DataObject.get("Data for " + k));

在这里，我们应该明白expireAfter和refreshAfter的一个区别：当请求过期条目时，执行会阻塞，直到build函数计算出新值。但是如果该条目符合刷新条件，则缓存将返回一个旧值并异步重新加载该值。

5、统计

Caffeine提供了一种记录缓存使用统计信息的方法：

LoadingCache cache = Caffeine.newBuilder().maximumSize(100).recordStats().build(k -> DataObject.get("Data for " + k)); cache.get("A"); cache.get("A"); assertEquals(1, cache.stats().hitCount()); assertEquals(1, cache.stats().missCount());

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