缓存 - Caffeine 不完全指北

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缓存 - Caffeine 不完全指北,【Redis-入门到精通】,缓存


官网

https://github.com/ben-manes/caffeine

wiki:

https://github.com/ben-manes/caffeine/wiki

缓存 - Caffeine 不完全指北,【Redis-入门到精通】,缓存


概述

Caffeine是一个用于Java应用程序的高性能缓存框架。它提供了一个强大且易于使用的缓存库,可以在应用程序中使用,以提高数据访问的速度和效率。

下面是一些Caffeine缓存框架的主要特点:

  1. 高性能:Caffeine的设计目标之一是提供卓越的性能。它通过使用高效的数据结构和优化的算法来实现快速的缓存访问。与其他一些常见的缓存框架相比,Caffeine在缓存访问的速度和响应时间上表现出色。

  2. 内存管理:Caffeine提供了灵活的内存管理选项。它支持基于大小、基于数量和基于权重的缓存大小限制。你可以根据应用程序的需求来选择合适的缓存大小策略,并且可以通过配置参数进行进一步的调整。

  3. 强大的功能:Caffeine提供了许多强大的功能来满足各种需求。它支持异步加载和刷新缓存项,可以设置过期时间和定时刷新策略,支持缓存项的自动删除和手动失效等。此外,Caffeine还提供了统计信息和监听器机制,可以方便地监控和管理缓存的状态和变化。

  4. 线程安全:Caffeine是线程安全的,可以在多线程环境中安全地使用。它使用了细粒度的锁定机制来保护共享资源,确保并发访问的正确性和一致性。

  5. 易于集成:Caffeine是一个独立的Java库,可以很容易地与现有的应用程序集成。它与标准的Java并发库和其他第三方库兼容,并且可以与各种框架和技术(如Spring、Hibernate等)无缝集成。


Caffeine 是一个高性能的 Java 缓存框架,旨在提供快速、高效的内存缓存解决方案。它是由 Google 开发的,是 Guava 缓存的升级版。

Caffeine 的设计目标是提供高吞吐量、低延迟的缓存访问,并支持各种缓存策略和功能。以下是一些 Caffeine 框架的关键特点:

  1. 高性能:Caffeine 的设计优化了缓存的内存访问模式,使用了各种技术来减少缓存访问的开销,从而提高了性能。它使用了类似于 Java ConcurrentHashMap 的数据结构,支持并发访问,并提供了可配置的并发级别。

  2. 内存管理:Caffeine 提供了灵活的内存管理选项,可以通过设置缓存的最大大小、最大条目数或最大权重来控制缓存的大小。它还支持基于容量、时间或引用等策略来自动清理过期的缓存条目。

  3. 强大的缓存策略:Caffeine 提供了多种缓存策略,包括基于访问时间、写入时间或自定义规则的过期策略。它还支持最近最少使用(LRU)、最近最不常用(LFU)和固定大小等其他策略。

  4. 异步加载:Caffeine 支持异步加载缓存条目的功能。当缓存中不存在所需的条目时,它可以自动触发加载过程,并在加载完成后将结果放入缓存。

  5. 统计和监控:Caffeine 提供了丰富的统计和监控功能,可以跟踪缓存的命中率、加载时间、缓存大小等指标。这些信息对于调优和性能分析非常有用。

  6. 扩展性:Caffeine 的设计允许开发人员通过自定义策略、缓存加载器和监听器等扩展框架的功能。

使用 Caffeine 缓存框架非常简单。你可以通过以下步骤来开始使用:

  1. 引入 Caffeine 依赖:在你的项目中添加 Caffeine 的依赖项,可以通过 Maven、Gradle 或直接下载 JAR 文件进行引入。

  2. 创建缓存实例:使用 Caffeine 的构建器模式创建一个缓存实例,可以设置缓存的参数和策略。

  3. 存储和获取数据:使用缓存的 put 方法将数据存储到缓存中,使用 get 方法从缓存中获取数据。如果缓存中不存在所需的数据,可以选择触发异步加载或提供自定义加载逻辑。

  4. 调优和配置:根据应用程序的需求,可以调整缓存的参数和策略,以获得最佳的性能和内存管理。

总之,Caffeine 是一个功能强大、高性能的 Java 缓存框架,适用于各种应用场景,尤其是需要快速访问、低延迟和高吞吐量的内存缓存需求。


设计

缓存 - Caffeine 不完全指北,【Redis-入门到精通】,缓存


Code

POM

<dependency>
  <groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId>
   <artifactId>caffeine</artifactId>
   <!-- Java 8 users can continue to use version 2.x, which will be supported -->
   <version>2.9.3</version>
</dependency>

如果是caffeine 3.x的版本,需要JDK 11 以上。


Population

https://github.com/ben-manes/caffeine/wiki/Population

package com.artisan.caffeinedemo.java;

import com.github.benmanes.caffeine.cache.AsyncLoadingCache;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.LoadingCache;
import lombok.Builder;
import lombok.Data;
import lombok.SneakyThrows;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import java.util.*;
import java.util.concurrent.CompletableFuture;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * @author 小工匠
 * @version 1.0
 * @mark: show me the code , change the world
 */
@Slf4j
public class CaffeineBaseExampleWithJava {


    @SneakyThrows
    public static void main(String[] args) {
        //  initFirstWay();
        //  initSecondWay();
        initThirdWay();

        TimeUnit.SECONDS.sleep(10);

    }


    /**
     * Cache手动创建
     * <p>
     * 最普通的一种缓存,无需指定加载方式,需要手动调用put()进行加载。需要注意的是put()方法对于已存在的key将进行覆盖,这点和Map的表现是一致的。
     * 在获取缓存值时,如果想要在缓存值不存在时,原子地将值写入缓存,则可以调用get(key, k -> value)方法,该方法将避免写入竞争。调用invalidate()方法,将手动移除缓存。
     * <p>
     * 在多线程情况下,当使用get(key, k -> value)时,如果有另一个线程同时调用本方法进行竞争,则后一线程会被阻塞,直到前一线程更新缓存完成;
     * 而若另一线程调用getIfPresent()方法,则会立即返回null,不会被阻塞。
     */
    @SneakyThrows
    public static void initFirstWay() {

        Cache<Object, Object> cache = Caffeine.newBuilder()
                //初始数量
                .initialCapacity(10)
                //最大条数
                .maximumSize(10)
                //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(3, TimeUnit.SECONDS)
                //最后一次读或写操作后经过指定时间过期
                .expireAfterAccess(3, TimeUnit.SECONDS)
                //监听缓存被移除
                .removalListener((key, val, removalCause) -> {
                    log.info("listener remove : {} ,{} ,{}", key, val, removalCause);
                })
                //记录命中
                .recordStats()
                .build();

        cache.put("name", "小工匠");
        //小工匠
        log.info((String) cache.getIfPresent("name"));

        // 结合初始化的时候设置的过期时间, 模拟程序运行5秒后,再此获取
        TimeUnit.SECONDS.sleep(5);
        log.info("5秒后再次获取:{}", (String) cache.getIfPresent("name"));


        //存储的是默认值
        log.info((String) cache.get("noKey", o -> "默认值"));

    }


    /**
     * Loading Cache自动创建
     * <p>
     * LoadingCache是一种自动加载的缓存。其和普通缓存不同的地方在于,当缓存不存在/缓存已过期时,若调用get()方法,则会自动调用CacheLoader.load()方法加载最新值。
     * 调用getAll()方法将遍历所有的key调用get(),除非实现了CacheLoader.loadAll()方法。
     * <p>
     * 使用LoadingCache时,需要指定CacheLoader,并实现其中的load()方法供缓存缺失时自动加载。
     * <p>
     * 在多线程情况下,当两个线程同时调用get(),则后一线程将被阻塞,直至前一线程更新缓存完成。
     */
    @SneakyThrows
    public static void initSecondWay() {

        Map<Integer, Artisan> map = getArtisanMap();


        log.info("size:{}", map.size());

        LoadingCache<String, String> loadingCache = 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;refreshAfterWrite仅支持LoadingCache
                .refreshAfterWrite(10, TimeUnit.SECONDS)
                .expireAfterWrite(10, TimeUnit.SECONDS)
                .expireAfterAccess(10, TimeUnit.SECONDS)
                .maximumSize(10)
                //根据key查询数据库里面的值,这里是个lambda表达式
                // TODO  根据其概况初始化 ,比如   build(userId -> getUserFromDatabase(userId));
                //   private User getUserFromDatabase(String userId) {
                //    // 这里会从数据库查询用户信息
                //    // ...
                //    return user;
                //  }
                .build(key -> map.get(Integer.parseInt(key)).toString());


        // 当执行get的时候,会触发 build 中的 lambda表达式
        log.info(loadingCache.get("1"));
        log.info(loadingCache.get("2"));
        log.info(loadingCache.get("3"));
        log.info(loadingCache.get("4"));
        log.info(loadingCache.get("4", o -> "默认值"));

        // 获取一个不存在的值
        log.info(loadingCache.get("noKey", o -> "默认值"));
    }


    /**
     * AsyncCache是Cache的一个变体,其响应结果均为CompletableFuture,
     * 通过这种方式,AsyncCache对异步编程模式进行了适配。
     * <p>
     * 默认情况下,缓存计算使用ForkJoinPool.commonPool()作为线程池,如果想要指定线程池,则可以覆盖并实现Caffeine.executor(Executor)方法。
     * <p>
     * synchronous()提供了阻塞直到异步缓存生成完毕的能力,它将以Cache进行返回。
     * <p>
     * 在多线程情况下,当两个线程同时调用get(key, k -> value),则会返回同一个CompletableFuture对象。由于返回结果本身不进行阻塞,可以根据业务设计自行选择阻塞等待或者非阻塞。
     */
    @SneakyThrows
    public static void initThirdWay() {

        Map<Integer, Artisan> map = getArtisanMap();


        log.info("size:{}", map.size());


        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 map.get(Integer.parseInt(key)).toString();
                });

        //异步缓存返回的是CompletableFuture
        CompletableFuture<String> future = asyncLoadingCache.get("1");
        future.thenAccept(System.out::println);

    }

    private static Map<Integer, Artisan> getArtisanMap() {
        Map<Integer, Artisan> map = new HashMap<>(16);
        map.put(1, Artisan.builder().id(1).name("artisan1").hobbies(Arrays.asList("Java")).build());
        map.put(2, Artisan.builder().id(2).name("artisan2").hobbies(Arrays.asList("AIGC")).build());
        map.put(3, Artisan.builder().id(3).name("artisan3").hobbies(Arrays.asList("HADOOP")).build());
        map.put(4, Artisan.builder().id(4).name("artisan4").hobbies(Arrays.asList("GO")).build());
        return map;
    }

    @Data
    @Builder
    private static class Artisan {
        private Integer id;
        private String name;
        private List<String> hobbies;
    }
}
    

expireAfterWrite和expireAfterAccess同时存在时,以expireAfterWrite为准


Eviction Policy

https://github.com/ben-manes/caffeine/wiki/Eviction

package com.artisan.caffeinedemo.java;

import com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Scheduler;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Weigher;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.junit.Test;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * @author 小工匠
 * @version 1.0
 * @mark: show me the code , change the world
 * @desc: 驱逐策略在创建缓存的时候进行指定。常用的有基于容量的驱逐和基于时间的驱逐。
 * <p>
 * 基于容量的驱逐需要指定缓存容量的最大值,当缓存容量达到最大时,Caffeine将使用LRU策略对缓存进行淘汰;基于时间的驱逐策略如字面意思,可以设置在最后访问/写入一个缓存经过指定时间后,自动进行淘汰。
 * <p>
 * 驱逐策略可以组合使用,任意驱逐策略生效后,该缓存条目即被驱逐。
 * <p>
 * LRU 最近最少使用,淘汰最长时间没有被使用的页面。
 * LFU 最不经常使用,淘汰一段时间内使用次数最少的页面
 * FIFO 先进先出
 * Caffeine有4种缓存淘汰设置
 * <p>
 * 大小 (LFU算法进行淘汰)
 * 权重 (大小与权重 只能二选一)
 * 时间
 * 引用
 */
@Slf4j
public class CaffeineEvictionPolicy {

    /**
     * 缓存大小淘汰
     */
    @Test
    public void maximumSizeTest() throws InterruptedException {
        Cache<Integer, Integer> cache = Caffeine.newBuilder()
                //超过10个后会使用W-TinyLFU算法进行淘汰
                .maximumSize(10)
                .evictionListener((key, val, removalCause) -> {
                    log.info("淘汰缓存:key:{} val:{}", key, val);
                })
                .build();

        // 模拟写入数据
        for (int i = 1; i < 20; i++) {
            cache.put(i, i);
        }

        //缓存淘汰是异步的
        Thread.sleep(1000);

        // 打印还没被淘汰的缓存
        log.info("未淘汰的缓存:{}", cache.asMap());
    }

    /**
     * 权重淘汰
     */
    @Test
    public 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)
                .evictionListener((key, val, removalCause) -> {
                    log.info("淘汰缓存:key:{} val:{}", key, val);
                })
                .build();

        //总权重其实是=所有缓存的权重加起来
        int maximumWeight = 0;
        for (int i = 1; i < 20; i++) {
            cache.put(i, i);
            maximumWeight += i;
        }
        log.info("总权重={}", maximumWeight);

        //缓存淘汰是异步的
        Thread.sleep(1000);

        // 打印还没被淘汰的缓存
        log.info("未淘汰的缓存:{}", 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)
     */
    @Test
    public void expireAfterAccessTest() throws InterruptedException {
        Cache<Integer, Integer> cache = Caffeine.newBuilder()
                .expireAfterAccess(1, TimeUnit.SECONDS)
                //可以指定调度程序来及时删除过期缓存项,而不是等待Caffeine触发定期维护
                //若不设置scheduler,则缓存会在下一次调用get的时候才会被动删除
                .scheduler(Scheduler.systemScheduler())
                .evictionListener((key, val, removalCause) -> {
                    log.info("淘汰缓存:key:{} val:{}", key, val);

                })
                .build();
        cache.put(1, 2);

        log.info("{}", cache.getIfPresent(1));

        Thread.sleep(5000);

        //null
        log.info("{}", cache.getIfPresent(1));

        Thread.sleep(500);
    }

    /**
     * 写入后到期
     */
    @Test
    public void expireAfterWriteTest() throws InterruptedException {
        Cache<Integer, Integer> cache = Caffeine.newBuilder()
                .expireAfterWrite(1, TimeUnit.SECONDS)
                //可以指定调度程序来及时删除过期缓存项,而不是等待Caffeine触发定期维护
                //若不设置scheduler,则缓存会在下一次调用get的时候才会被动删除
                .scheduler(Scheduler.systemScheduler())
                .evictionListener((key, val, removalCause) -> {
                    log.info("淘汰缓存:key:{} val:{}", key, val);
                })
                .build();
        cache.put(1, 2);

        Thread.sleep(3000);

        //null
        log.info("{}", cache.getIfPresent(1));
    }


}
    

Refresh

https://github.com/ben-manes/caffeine/wiki/Refresh

package com.artisan.caffeinedemo.java;

import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.LoadingCache;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.junit.Test;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * @author 小工匠
 * @version 1.0
 * @mark: show me the code , change the world
 * <p>
 * <p>
 * refreshAfterWrite()表示x秒后自动刷新缓存的策略可以配合淘汰策略使用,
 * <p>
 * 注意的是刷新机制只支持LoadingCache和AsyncLoadingCache
 */
@Slf4j
public class CaffeineRefreshPolicy {

    private static int NUM = 0;

    @Test
    public void refreshAfterWriteTest() throws InterruptedException {
        LoadingCache<Integer, Integer> cache = Caffeine.newBuilder()
                .refreshAfterWrite(1, TimeUnit.SECONDS)
                //模拟获取数据,每次获取就自增1
                .build(integer -> ++NUM);

        //获取ID=1的值,由于缓存里还没有,所以会自动放入缓存
        // 返回结果 1
        log.info("get value = {}", cache.get(1));

        // 延迟2秒后,理论上自动刷新缓存后取到的值是2
        // 但其实不是,值还是1,因为refreshAfterWrite并不是设置了n秒后重新获取就会自动刷新
        // 而是x秒后&&第二次调用getIfPresent的时候才会被动刷新
        Thread.sleep(2000);
        // 返回结果 1
        log.info("get value = {}", cache.getIfPresent(1));

        //此时才会刷新缓存,而第一次拿到的还是旧值 ,这时候拿到的就是新的值了 2
        // 返回结果2
        log.info("get value = {}", cache.getIfPresent(1));
    }

}
    

Statistics

https://github.com/ben-manes/caffeine/wiki/Statistics

package com.artisan.caffeinedemo.java;

import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.LoadingCache;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.junit.Test;

import java.util.Date;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * @author 小工匠
 * @version 1.0
 * @mark: show me the code , change the world
 */
@Slf4j
public class CaffeineStatstic {


    @Test
    public void testStatistic() {

        LoadingCache<String, String> cache = 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;refreshAfterWrite仅支持LoadingCache
                .refreshAfterWrite(1, TimeUnit.SECONDS)
                .expireAfterWrite(1, TimeUnit.SECONDS)
                .expireAfterAccess(1, TimeUnit.SECONDS)
                .maximumSize(10)
                //开启记录缓存命中率等信息
                .recordStats()
                //根据key查询数据库里面的值
                .build(key -> {
                    Thread.sleep(1000);
                    return new Date().toString();
                });


        cache.put("1", "shawn");
        cache.get("1");

        /*
         * hitCount :命中的次数
         * missCount:未命中次数
         * requestCount:请求次数
         * hitRate:命中率
         * missRate:丢失率
         * loadSuccessCount:成功加载新值的次数
         * loadExceptionCount:失败加载新值的次数
         * totalLoadCount:总条数
         * loadExceptionRate:失败加载新值的比率
         * totalLoadTime:全部加载时间
         * evictionCount:丢失的条数
         */
        log.info("统计信息如下:\n {}", cache.stats());
    }
}
    

缓存 - Caffeine 不完全指北,【Redis-入门到精通】,缓存文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-564565.html

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    使用Spring管理Caffeine缓存的主要pom依赖如下所示。 CacheManager配置类如下所示。 使用Caffeine在本地缓存查询结果,使用案例如下所示。 (1)关于maximumSize 当首次设置缓存并尝试存入的数据量大于设置的maximumSize时,Caffeine不会直接报错。但是,当尝试将新数据添加到已满的缓存

    2024年01月19日
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  • 多级缓存架构(二)Caffeine进程缓存

    通过本文章,可以完成多级缓存架构中的进程缓存。 在 item-service 中引入 caffeine 依赖 这是Caffeine官方文档地址 1. 配置Config类 创建 config.CaffeineConfig 类 2. 修改controller 在 ItemController 中注入两个 Cache 对象,并修改业务逻辑 Idea结合Docker将springboot放入docker容器中运行,并指定使用

    2024年02月02日
    浏览(54)
  • JMeter 接口自动化测试:从入门到精通的完全指南

    JMeter 是一个开源的负载测试工具,它可以模拟多种协议和应用程序的负载,包括 HTTP 、FTP、SMTP、JMS、 SOAP 和 JDBC 等。在进行接口自动化测试时,使用 JMeter 可以帮助我们快速地构建测试用例,模拟多种场景,发现接口的性能问题。下面是一些 JMeter 接口自动化测试的步骤和技

    2024年02月11日
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  • 实现本地缓存-caffeine

    目录 实现caffeine cache CacheManager Caffeine配置说明 创建自定义配置类 配置缓存管理器 编写自动提示配置文件 测试使用 创建测试配置实体类 创建测试配置类 创建注解扫描的测试实体 创建单元测试类进行测试 实现caffeine cache CacheManager SimpleCacheManager: 这种缓存管理器允许你在应

    2024年02月17日
    浏览(35)
  • Caffeine本地缓存

    简单说,Caffine 是一款高性能的本地缓存组件 由下面三幅图可见:不管在并发读、并发写还是并发读写的场景下,Caffeine 的性能都大幅领先于其他本地开源缓存组件 它是优先淘汰掉最先缓存的数据、是最简单的淘汰算法。 缺点是如果先缓存的数据使用频率比较高的话,那么

    2024年02月09日
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  • JVM进程缓存Caffeine

    导入坐标: 写一个配置类: 注入bean // 取数据,包含两个参数: // 参数一:缓存的key // 参数二:Lambda表达式,表达式参数就是缓存的key,方法体是查询数据库的逻辑 // 优先根据key查询JVM缓存,如果未命中,则执行参数二的Lambda表达式 增删改 都要清除缓存

    2024年02月11日
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  • 地表最帅缓存Caffeine

    缓存是程序员们绕不开的话题,像是常用的本地缓存Guava,分布式缓存Redis等,是提供高性能服务的基础。今天敬姐带大家一起认识一个更高效的本地缓存—— Caffeine 。 Caffeine Cache使用了基于内存的存储策略,并且支持高并发、低延迟,同时还提供了缓存过期、定时刷新、缓存

    2024年02月10日
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  • java缓存框架Caffeine详解

    缓存在日常开发中启动至关重要的作用,基本是存储在内存中,数据的读取速度是非常快的,能大量减少对数据库的访问,减少数据库的压力,本文主要介绍了本地缓存Caffeine基本配置与基本用法,通过阅读本文,你将了解什么是Caffeine,如何使用Caffeine。 1.1 什么是本地缓存

    2024年02月13日
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