1、介绍
在本文中，我们来看看Caffeine — 一个高性能的 Java 缓存库。
缓存和 Map 之间的一个根本区别在于缓存可以回收存储的 item。
回收策略为在指定时间删除哪些对象。此策略直接影响缓存的命中率 — 缓存库的一个重要特征。
Caffeine 因使用 Window TinyLfu 回收策略，提供了一个近乎最佳的命中率。
2、依赖
我们需要在 pom.xml 中添加 caffeine 依赖：
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<dependency> <groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId> <artifactId>caffeine</artifactId> <version>2.5.5</version></dependency> |
您可以在Maven Central 上找到最新版本的 caffeine。
3、填充缓存
让我们来了解一下 Caffeine 的三种缓存填充策略：手动、同步加载和异步加载。
首先，我们为要缓存中存储的值类型写一个类：
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class DataObject { private final String data; private static int objectCounter = 0; // standard constructors/getters public static DataObject get(String data) { objectCounter++; return new DataObject(data); }} |
3.1、手动填充
在此策略中，我们手动将值放入缓存之后再检索。
让我们初始化缓存：
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Cache<String, DataObject> 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。 如果缓存中不存在此值，则此方法将返回 null：
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String key = "A";DataObject dataObject = cache.getIfPresent(key); assertNull(dataObject); |
我们可以使用 put 方法手动填充缓存：
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cache.put(key, dataObject);dataObject = cache.getIfPresent(key); assertNotNull(dataObject); |
我们也可以使用 get 方法获取值，该方法将一个参数为 key 的 Function 作为参数传入。如果缓存中不存在该键，则该函数将用于提供回退值，该值在计算后插入缓存中：
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dataObject = cache .get(key, k -> DataObject.get("Data for A")); assertNotNull(dataObject);assertEquals("Data for A", dataObject.getData()); |
get 方法可以原子方式执行计算。这意味着您只进行一次计算 — 即使多个线程同时请求该值。这就是为什么使用 get 优于 getIfPresent。
有时我们需要手动使一些缓存的值失效：
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cache.invalidate(key);dataObject = cache.getIfPresent(key); assertNull(dataObject); |
3.2、同步加载
这种加载缓存的方法使用了与用于初始化值的 Function 相似的手动策略的 get 方法。让我们看看如何使用它。
首先，我们需要初始化缓存：
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LoadingCache<String, DataObject> cache = Caffeine.newBuilder() .maximumSize(100) .expireAfterWrite(1, TimeUnit.MINUTES) .build(k -> DataObject.get("Data for " + k)); |
现在我们可以使用 get 方法检索值：
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DataObject dataObject = cache.get(key); assertNotNull(dataObject);assertEquals("Data for " + key, dataObject.getData()); |
我们也可以使用 getAll 方法获取一组值：
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Map<String, DataObject> dataObjectMap = cache.getAll(Arrays.asList("A", "B", "C")); assertEquals(3, dataObjectMap.size()); |
从传递给 build 方法的底层后端初始化函数检索值。 这使得可以使用缓存作为访问值的主要门面（Facade）。
3.3、异步加载
此策略的作用与之前相同，但是以异步方式执行操作，并返回一个包含值的 CompletableFuture：
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AsyncLoadingCache<String, DataObject> 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，同时考虑到他们返回的是 CompletableFuture：
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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 有许多有用的 API，您可以在此文中获取更多内容。
4、值回收
Caffeine 有三个值回收策略：基于大小，基于时间和参考。
4.1、基于大小回收
这种回收方式假定当超过配置的缓存大小限制时会发生回收。 获取大小有两种方法：缓存中计数对象，或获取权重。
让我们看看如何计算缓存中的对象。当缓存初始化时，其大小等于零：
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LoadingCache<String, DataObject> 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：
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cache.get("A"); assertEquals(1, cache.estimatedSize()); |
我们可以将第二个值添加到缓存中，这导致第一个值被删除：
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cache.get("B");cache.cleanUp(); assertEquals(1, cache.estimatedSize()); |
值得一提的是，在获取缓存大小之前，我们调用了 cleanUp 方法。 这是因为缓存回收被异步执行，这种方法有助于等待回收的完成。
我们还可以传递一个 weigher Function 来获取缓存的大小：
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LoadingCache<String, DataObject> 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 weight 超过 10 时，值将从缓存中删除：
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cache.get("C");cache.cleanUp(); assertEquals(2, cache.estimatedSize()); |
4.2、基于时间回收
这种回收策略是基于条目的到期时间，有三种类型：
- 访问后到期 — 从上次读或写发生后，条目即过期。
- 写入后到期 — 从上次写入发生之后，条目即过期
- 自定义策略 — 到期时间由 Expiry 实现独自计算
让我们使用 expireAfterAccess 方法配置访问后过期策略：
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LoadingCache<String, DataObject> cache = Caffeine.newBuilder() .expireAfterAccess(5, TimeUnit.MINUTES) .build(k -> DataObject.get("Data for " + k)); |
要配置写入后到期策略，我们使用 expireAfterWrite 方法：
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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：
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cache = Caffeine.newBuilder().expireAfter(new Expiry<String, DataObject>() { @Override public long expireAfterCreate( String key, DataObject value, long currentTime) { return value.getData().length() * 1000; } @Override public long expireAfterUpdate( String key, DataObject value, long currentTime, long currentDuration) { return currentDuration; } @Override public long expireAfterRead( String key, DataObject value, long currentTime, long currentDuration) { return currentDuration; }}).build(k -> DataObject.get("Data for " + k)); |
4.3、基于引用回收
我们可以将缓存配置为启用缓存键值的垃圾回收。为此，我们将 key 和 value 配置为 弱引用，并且我们可以仅配置软引用以进行垃圾回收。
当没有任何对对象的强引用时，使用 WeakRefence 可以启用对象的垃圾收回收。SoftReference 允许对象根据 JVM 的全局最近最少使用（Least-Recently-Used）的策略进行垃圾回收。有关 Java 引用的更多详细信息，请参见此处。
我们应该使用 Caffeine.weakKeys()、Caffeine.weakValues() 和 Caffeine.softValues() 来启用每个选项：
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LoadingCache<String, DataObject> 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)); |
5、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：
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Caffeine.newBuilder() .refreshAfterWrite(1, TimeUnit.MINUTES) .build(k -> DataObject.get("Data for " + k)); |
这里我们应该要明白 expireAfter 和 refreshAfter 之间的区别。 当请求过期条目时，执行将发生阻塞，直到 build Function 计算出新值为止。
但是，如果条目可以刷新，则缓存将返回一个旧值，并异步重新加载该值。
6、统计
Caffeine 有一种记录缓存使用情况的统计方式：
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LoadingCache<String, DataObject> 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()); |
我们也可能会传入 recordStats supplier，创建一个 StatsCounter 的实现。每次与统计相关的更改将推送此对象。
7、结论
在本文中，我们熟悉了 Java 的 Caffeine 缓存库。 我们看到了如何配置和填充缓存，以及如何根据我们的需要选择适当的到期或刷新策略。
文中示例的源代码可以在 Github 上找到。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接：http://www.cnblogs.com/oopsguy/p/7731659.html
