最近來了一個實習生小張，看了我在公司項目中使用的緩存框架Caffeine，三天兩頭跑來找我取經，說是要把Caffeine吃透，為此無奈的也只能一個個細心解答了。

后來這件事情被總監直到了，說是后面還有新人，讓我將相關問題和細節匯總成一份教程，權當共享好了，該份教程也算是全網第一份，結合了目前我司游戲中業務場景的應用和思考，以及踩過的坑。

?實習生小張：稀飯稀飯，以前我們游戲中應用的緩存其實是谷歌提供的ConcurrentLinkedHashMap，為什么后面你強烈要求換成用Caffeine呢？?

關于上面的問題，具體有以下幾個原因：

• 使用谷歌提供的ConcurrentLinkedHashMap有個漏洞，那就是緩存的過期只會發生在緩存達到上限的情況，否則便只會一直放在緩存中。咋一看，這個機制沒問題，是沒問題，可是卻不合理，舉個例子，有玩家上線后加載了一堆的數據放在緩存中，之后便不再上線了，那么這份緩存便會一直存在，知道緩存達到上限。

• ConcurrentLinkedHashMap沒有提供基于時間淘汰時間的機制，而Caffeine有，并且有多種淘汰機制，并且支持淘汰通知。

• 目前Spring也在推薦使用，Caffeine 因使用 Window TinyLfu 回收策略，提供了一個近乎最佳的命中率。

?實習生小張：哦哦哦，我了解了，是否可以跟我介紹下Caffeine呢？?

可以的，Caffeine是基于Java8的高性能緩存庫，可提供接近最佳的命中率。Caffeine的底層使用了ConcurrentHashMap，支持按照一定的規則或者自定義的規則使緩存的數據過期，然后銷毀。

再說一個勁爆的消息，很多人都聽說過Google的GuavaCache，而沒有聽說過Caffeine，其實和Caffeine相比，GuavaCache簡直就是個弟中弟，這不SpringFramework5.0（SpringBoot2.0）已經放棄了Google的GuavaCache，轉而選擇了Caffeine。

caffeine對比

為什么敢這么夸Caffeine呢？我們可以用官方給出的數據說話。

Caffeine提供了多種靈活的構造方法，從而可以創建多種特性的本地緩存。

自動把數據加載到本地緩存中，并且可以配置異步；

基于數量剔除策略；

基于失效時間剔除策略，這個時間是從最后一次操作算起【訪問或者寫入】；

異步刷新；

Key會被包裝成Weak引用；

Value會被包裝成Weak或者Soft引用，從而能被GC掉，而不至于內存泄漏；

數據剔除提醒；

寫入廣播機制；

緩存訪問可以統計；

?實習生小張：我擦，這么強大，為什么可以這么強大呢，稀飯你不是自稱最熟悉Caffeine的人嗎？能否給我大概所說內部結構呢？?

我日，我沒有，我只是說在我們項目組我最熟悉，別污蔑我

那接下來我大概介紹下Caffeine的內部結構

• Cache的內部包含著一個ConcurrentHashMap，這也是存放我們所有緩存數據的地方，眾所周知，ConcurrentHashMap是一個并發安全的容器，這點很重要，可以說Caffeine其實就是一個被強化過的ConcurrentHashMap。

• Scheduler，定期清空數據的一個機制，可以不設置，如果不設置則不會主動的清空過期數據。

• Executor，指定運行異步任務時要使用的線程池。可以不設置，如果不設置則會使用默認的線程池，也就是ForkJoinPool.commonPool()

?實習生小張：聽起來就是一個強化版的ConcurrentHashMap，那么需要導入什么包嗎？?

Caffeine的依賴，其實還是很簡單的，直接引入maven依賴即可。

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

?實習生小張：可以，導入成功了，你一直和我說Caffeine的數據填充機制設計的很優美，不就是put數據嗎？有什么優美的？說說看嗎？

?

是put數據，只是針對put數據，Caffeine提供了三種機制，分別是

• 手動加載

• 同步加載

• 異步加載

我分別舉個例子，比如手動加載

/***?@author?xifanxiaxue*?@date?2020/11/17?0:16*?@desc?手動填充數據*/ public?class?CaffeineManualTest?{@Testpublic?void?test()?{//?初始化緩存，設置了1分鐘的寫過期，100的緩存最大個數Cache<Integer,?Integer>?cache?=?Caffeine.newBuilder().expireAfterWrite(1,?TimeUnit.MINUTES).maximumSize(100).build();int?key1?=?1;//?使用getIfPresent方法從緩存中獲取值。如果緩存中不存指定的值，則方法將返回 null：System.out.println(cache.getIfPresent(key1));//?也可以使用 get 方法獲取值，該方法將一個參數為 key 的 Function 作為參數傳入。如果緩存中不存在該 key//?則該函數將用于提供默認值，該值在計算后插入緩存中：System.out.println(cache.get(key1,?new?Function<Integer,?Integer>()?{@Overridepublic?Integer?apply(Integer?integer)?{return?2;}}));//?校驗key1對應的value是否插入緩存中System.out.println(cache.getIfPresent(key1));//?手動put數據填充緩存中int?value1?=?2;cache.put(key1,?value1);//?使用getIfPresent方法從緩存中獲取值。如果緩存中不存指定的值，則方法將返回 null：System.out.println(cache.getIfPresent(1));//?移除數據，讓數據失效cache.invalidate(1);System.out.println(cache.getIfPresent(1));} }

上面提到了兩個get數據的方式，一個是getIfPercent，沒數據會返回Null，而get數據的話則需要提供一個Function對象，當緩存中不存在查詢的key則將該函數用于提供默認值，并且會插入緩存中。

?實習生小張：如果同時有多個線程進行get，那么這個Function對象是否會被執行多次呢？?

實際上不會的，可以從結構圖看出，Caffeine內部最主要的數據結構就是一個ConcurrentHashMap，而get的過程最終執行的便是ConcurrentHashMap.compute，這里僅會被執行一次。

接下來說說同步加載數據

/***?@author?xifanxiaxue*?@date?2020/11/19?9:47*?@desc?同步加載數據*/ public?class?CaffeineLoadingTest?{/***?模擬從數據庫中讀取key**?@param?key*?@return*/private?int?getInDB(int?key)?{return?key?+?1;}@Testpublic?void?test()?{//?初始化緩存，設置了1分鐘的寫過期，100的緩存最大個數LoadingCache<Integer,?Integer>?cache?=?Caffeine.newBuilder().expireAfterWrite(1,?TimeUnit.MINUTES).maximumSize(100).build(new?CacheLoader<Integer,?Integer>()?{@Nullable@Overridepublic?Integer?load(@NonNull?Integer?key)?{return?getInDB(key);}});int?key1?=?1;// get數據，取不到則從數據庫中讀取相關數據，該值也會插入緩存中：Integer?value1?=?cache.get(key1);System.out.println(value1);//?支持直接get一組值，支持批量查找Map<Integer,?Integer>?dataMap=?cache.getAll(Arrays.asList(1,?2,?3));System.out.println(dataMap);} }

所謂的同步加載數據指的是，在get不到數據時最終會調用build構造時提供的CacheLoader對象中的load函數，如果返回值則將其插入緩存中，并且返回，這是一種同步的操作，也支持批量查找。

「實際應用：在我司項目中，會利用這個同步機制，也就是在CacheLoader對象中的load函數中，當從Caffeine緩存中取不到數據的時候則從數據庫中讀取數據，通過這個機制和數據庫結合使用」

最后一種便是異步加載

/***?@author?xifanxiaxue*?@date?2020/11/19?22:34*?@desc?異步加載*/ public?class?CaffeineAsynchronousTest?{/***?模擬從數據庫中讀取key**?@param?key*?@return*/private?int?getInDB(int?key)?{return?key?+?1;}@Testpublic?void?test()?throws?ExecutionException,?InterruptedException?{//?使用executor設置線程池AsyncCache<Integer,?Integer>?asyncCache?=?Caffeine.newBuilder().expireAfterWrite(1,?TimeUnit.MINUTES).maximumSize(100).executor(Executors.newSingleThreadExecutor()).buildAsync();Integer?key?=?1;//?get返回的是CompletableFutureCompletableFuture<Integer>?future?=?asyncCache.get(key,?new?Function<Integer,?Integer>()?{@Overridepublic?Integer?apply(Integer?key)?{//?執行所在的線程不在是main，而是ForkJoinPool線程池提供的線程System.out.println("當前所在線程："?+?Thread.currentThread().getName());int?value?=?getInDB(key);return?value;}});int?value?=?future.get();System.out.println("當前所在線程："?+?Thread.currentThread().getName());System.out.println(value);} }

執行結果如下

可以看到getInDB是在線程池ForkJoinPool提供的線程中執行的，而且asyncCache.get()返回的是一個CompletableFuture，熟悉流式編程的人對這個會比較熟悉，可以用CompletableFuture來實現異步串行的實現。

?實習生小張：我看到默認是線程池ForkJoinPool提供的線程，實際上不大可能用默認的，所以我們可以自己指定嗎？?

答案是可以的，實例如下

//?使用executor設置線程池 AsyncCache<Integer,?Integer>?asyncCache?=?Caffeine.newBuilder().expireAfterWrite(1,?TimeUnit.MINUTES).maximumSize(100).executor(Executors.newSingleThreadExecutor()).buildAsync();

有道無術，術可成；有術無道，止于術

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的Spring官方都说废掉GuavaCache用Caffeine，你还不换？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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