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自命为缓存之王的Caffeine(1)

标签:
Java

您好,我是湘王,这是我的慕课手记,欢迎您来,欢迎您再来~


SpringBoot2.0之前,可以使用Google GuavaEhcache实现进程内缓存功能Google Guava是基于LRU机制实现的进程内缓存EhCache是纯Java实现的进程内缓存(Hibernate默认的缓存实现就是它)

什么是进程内缓存?和进程外缓存相比,有什么不同

进程内缓存在分布式环境下,数据会存多份,一致性比较难保障可以使用进程内缓存的时机

1、只读数据

2、超高并发的,后端压力极大的场景

3、一定程度上允许数据不一致

https://img1.sycdn.imooc.com//63e21ff10001c9bc06950285.jpg

 

Caffeine完全继承Google Guava的衣钵,青出于蓝而胜于蓝而且SpringBoot在2.0之后,默认的缓存就是Caffeine据说速度很快,性能很好,不管是读还是写,号称「拿望远镜都看不到对手」

https://img1.sycdn.imooc.com//63e21ff70001150407630420.jpg

 

可以把它当成是

1、可以自动过期的ConcurrentMap

2、半持久化的Redis(需要手动写入外部资源)

引入依赖

<dependency>

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

    <artifactId>caffeine</artifactId>

</dependency>

 

先运行起来看看效果

https://img1.sycdn.imooc.com//63e21ffd0001781608660470.jpg

 

initialCapacity(1):初始缓存条数;

maximumSize(100):最大缓存条数;

expireAfterWrite:最后一次写入多久后过期;

build(CacheLoader<? super K1, V1> loader):自定义缓存加载方式,如指定一个默认值。

所有的缓存都有类似LRU的过期清理机制、数据刷新与填充Caffeine也是一样。先来看看它的过期机制Caffeine有这么几种过期策略:

1、基于大小:数量大小与权重大小(指定最大权重后,过期会删除最小的);

2、基于时间:expireAfterWrite、expireAfterAccess、expireAfter;

3、基于引用:强引用、软引用、弱引用;

4、还有一种「无界模式」,其实就是把基于时间的过期方法去掉,永不过期,但仍然会遵循其他的过期策略,如大小和引用。

基于数量大小

https://img1.sycdn.imooc.com//63e22003000175b209270591.jpg


基于权重

https://img1.sycdn.imooc.com//63e2200900017c1f09340616.jpg


基于时间expireAfterAccess

https://img1.sycdn.imooc.com//63e220100001a7d205860424.jpg


可以看到,最后一次读取并经过指定时间后失效,如果一直访问就不会失效。

基于时间expireAfterWrite:

https://img1.sycdn.imooc.com//63e22019000125eb05940411.jpg


后一次写入并经过指定时间后失效,如果一直访问就不会失效。同样的代码,可以观察到效果明显不同。

基于引用的过期策略和GC关联比较紧密:

1、强引用对象不会轻易被JVM回收;

2、软引用对象在内存不足或LRU时被JVM回收;

3、弱引用对象在JVM执行GC时就会被回收。

这种过期策略一般用得并不多,且大多情况下都是强引用,否则缓存就失去意义了。



 

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