Java 的高性能缓存库-caffeine！

在项目中用到的除了分布式缓存，还有本地缓存，例如：Guava、Encache，使用本地缓存能够很大程度上提升程序性能，本地缓存是直接从本地内存中读取，没有网络开销。

今天给大家介绍一个高性能的 Java 缓存库 – Caffeine 。

简介

Caffeine是基于Java8 的高性能缓存库，借鉴了 Guava 和 ConcurrentLinkedHashMap 的设计经验，拥有更高的缓存命中率和更快的读写速度。

性能比Guava更强

数据结构

Cache的内部包含着一个ConcurrentHashMap，这也是存放我们所有缓存数据的地方。
Scheduler，定期清空数据的一个机制，可以不设置，如果不设置则不会主动的清空过期数据。
Executor，指定运行异步任务时要使用的线程池。

功能特性

基于时间的回收策略：包括写入时间和访问时间
基于容量的回收策略：一种是基于容量大小，一种是基于权重大小，两者只能取其一。
基于数量回收策略
基于引用的回收策略：GC并且内存不足时，会触发软引用回收策略；GC并且内存不足时，会触发软引用回收策略。
value自动封装弱引用或软引用
缓存访问统计

使用方式

引入依赖

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

手动创建缓存

  Cache<Object, Object> cache = Caffeine.newBuilder()//初始数量.initialCapacity(10)//最大条数.maximumSize(10)//PS：expireAfterWrite和expireAfterAccess同时存在时，以expireAfterWrite为准。//最后一次写操作后经过指定时间过期.expireAfterWrite(1, TimeUnit.SECONDS)//最后一次读或写操作后经过指定时间过期.expireAfterAccess(1, TimeUnit.SECONDS)//监听缓存被移除.removalListener((key, val, removalCause) -> { })//记录命中.recordStats().build();cache.put("1","张三");System.out.println(cache.getIfPresent("1"));System.out.println(cache.get("2",o -> "默认值"));

自动添加缓存

      LoadingCache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder().maximumSize(10_000).expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES).build(new CacheLoader<String, String>() {@Nullable@Overridepublic String load(@NonNull String s) throws Exception {System.out.println("load:" + s);return "小明";}@Overridepublic @NonNullMap<String, String> loadAll(@NonNull Iterable<? extends String> keys) throws Exception {System.out.println("loadAll:" + keys);Map<String, String> map = new HashMap<>();map.put("phone", "188888888888");map.put("address", "深圳");return map;}});//查找缓存，如果缓存不存在则生成缓存元素,如果无法生成则返回nullString name = cache.get("name");System.out.println("name:" + name);//批量查找缓存，如果缓存不存在则生成缓存元素Map<String, String> graphs = cache.getAll(Arrays.asList("phone", "address"));System.out.println(graphs);

异步加载缓存

 AsyncLoadingCache<String, String> asyncLoadingCache = Caffeine.newBuilder()//创建缓存或者最近一次更新缓存后经过指定时间间隔刷新缓存；仅支持LoadingCache.refreshAfterWrite(1, TimeUnit.SECONDS).expireAfterWrite(1, TimeUnit.SECONDS).expireAfterAccess(1, TimeUnit.SECONDS).maximumSize(10)//根据key查询数据库里面的值.buildAsync(key -> {Thread.sleep(1000);return "hello world";});System.out.println("come in ");//异步缓存返回的是CompletableFutureCompletableFuture<String> future = asyncLoadingCache.get("1");System.out.println(future.get());

缓存策略

    /*** 最大数量* @throws InterruptedException*/@Testpublic void maximumSizeTest() throws InterruptedException {Cache<Integer, Integer> cache = Caffeine.newBuilder()//超过10个后会使用LFU算法进行淘汰.maximumSize(10).build();for (int i = 1; i < 20; i++) {cache.put(i, i);}Thread.sleep(500);//缓存淘汰是异步的// 打印还没被淘汰的缓存System.out.println(cache.asMap());}/*** 权重淘汰*/@Testpublic void maximumWeightTest() throws InterruptedException {Cache<Integer, Integer> cache = Caffeine.newBuilder()//限制总权重，若所有缓存的权重加起来>总权重就会淘汰权重小的缓存.maximumWeight(100).weigher((Weigher<Integer, Integer>) (key, value) -> key).build();for (int i = 1; i < 20; i++) {cache.put(i, i);}Thread.sleep(500);//缓存淘汰是异步的// 打印还没被淘汰的缓存System.out.println(cache.asMap());}/*** 访问后到期（每次访问都会重置时间，也就是说如果一直被访问就不会被淘汰）*/@Testpublic void expireAfterAccessTest() throws InterruptedException {Cache<Integer, Integer> cache = Caffeine.newBuilder().expireAfterAccess(1, TimeUnit.SECONDS).build();cache.put(1, 2);System.out.println(cache.getIfPresent(1));Thread.sleep(3000);System.out.println(cache.getIfPresent(1));//null}/*** 写入后到期*/@Testpublic void expireAfterWriteTest() throws InterruptedException {Cache<Integer, Integer> cache = Caffeine.newBuilder().expireAfterWrite(1, TimeUnit.SECONDS).build();cache.put(1, 2);Thread.sleep(3000);System.out.println(cache.getIfPresent(1));//null}