Caffeine使用指南
Caffeine基于java8的高性能，接近最优的缓存库。Caffeine提供的内存缓存使用参考Google guava的API。Caffeine是基于Google guava和 ConcurrentLinkedHashMap的设计经验上改进的成果。
Caffeine可以通过建造者模式灵活的组合以下特性：
通过异步自动加载实体到缓存中基于大小的回收策略基于时间的回收策略自动刷新key自动封装虚引用value自动封装弱引用或软引用实体过期或被删除的通知写入外部资源统计累计访问缓存 加载策略
Caffeine提供了3种加载策略:手动加载，同步加载，异步加载
手动加载 Cache<Key, Graph> cache = Caffeine.newBuilder() .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES) .maximumSize(10_000) .build();// 检索一个entry，如果没有则为nullGraph graph = cache.getIfPresent(key);// 检索一个entry，如果entry为null，则通过key创建一个entry并加入缓存graph = cache.get(key, k -> createExpensiveGraph(key));// 插入或更新一个实体cache.put(key, graph);// 移除一个实体cache.invalidate(key); 同步加载
构造Cache时候，build方法传入一个CacheLoader实现类。实现load方法，通过key加载value。
LoadingCache<Key, Graph> cache = Caffeine.newBuilder() .maximumSize(10_000) .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES) .build(key -> createExpensiveGraph(key));//如果缓存种没有对应的value，通过createExpensiveGraph方法加载Graph graph = cache.get(key);Map<Key, Graph> graphs = cache.getAll(keys); 异步加载 AsyncLoadingCache<Key, Graph> cache = Caffeine.newBuilder() .maximumSize(10_000) .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES) .buildAsync((key, executor) -> createExpensiveGraphAsync(key, executor));CompletableFuture<Graph> graph = cache.get(key);CompletableFuture<Map<Key, Graph>> graphs = cache.getAll(keys);
AsyncLoadingCache 是 LoadingCache 的变体， 可以异步计算实体在一个线程池(Executor)上并且返回 CompletableFuture.
回收策略
Caffeine提供了3种回收策略：基于大小回收，基于时间回收，基于引用回收
基于大小回收 // 基于实体数量淘汰实体LoadingCache<Key, Graph> graphs = Caffeine.newBuilder() .maximumSize(10_000) .build(key -> createExpensiveGraph(key));// 通过权重来计算，每个实体都有不同的权重，总权重到达最高时淘汰实体。LoadingCache<Key, Graph> graphs = Caffeine.newBuilder() .maximumWeight(10_000) .weigher((Key key, Graph 便宜香港vps graph) -> graph.vertices().size()) .build(key -> createExpensiveGraph(key));
到达最大大小时淘汰最近最少使用的实体
基于时间回收 实体被访问之后，在实体被读或被写后的一段时间后过期 LoadingCache<Key, Graph> graphs = Caffeine.newBuilder() .expireAfterAccess(5, TimeUnit.MINUTES) .build(key -> createExpensiveGraph(key)); 基于写之后，在实体被写入后的一段时间后过期 LoadingCache<Key, Graph> graphs = Caffeine.newBuilder() .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES) .build(key -> createExpensiveGraph(key)); 自定义策略Expiry，可以自定义在实体被读，被更新，被创建后的时间过期。 LoadingCache<Key, Graph> graphs = Caffeine.newBuilder() .expireAfter(new Expiry<Key, Graph>() { public long expireAfterCreate(Key key, Graph graph, long currentTime) { // Use wall clock time, rather than nanotime, if from an external resource long seconds = graph.creationDate().plusHours(5) .minus(System.currentTimeMillis(), MILLIS) .toEpochSecond(); return TimeUnit.SECONDS.toNanos(seconds); } public long expireAfterUpdate(Key key, Graph graph, long currentTime, long currentDuration) { return currentDuration; } public long expireAfterRead(Key key, Graph graph, long currentTime, long currentDuration) { return currentDuration; } }) .build(key -> createExpensiveGraph(key)); 基于引用回收
java种有四种引用：强引用，软引用，弱引用和虚引用，caffeine可以将值封装成弱引用或软引用。
软引用：如果一个对象只具有软引用，则内存空间足够，垃圾回收器就不会回收它；如果内存空间不足了，就会回收这些对象的内存。
弱引用：弱引用的对象拥有更短暂的生命周期。在垃圾回收器线程扫描它所管辖的内存区域的过程中，一旦发现了只具有弱引用的对象，不管当前内存空间足够与否，都会回收它的内存
LoadingCache<Key, Graph> graphs = Caffeine.newBuilder() .weakKeys() .weakValues() .build(key -> createExpensiveGraph(key));LoadingCache<Key, Graph> graphs = Caffeine.newBuilder() .softValues() .build(key -> createExpensiveGraph(key)); 自动刷新 LoadingCache<Key, Graph> graphs = Caffeine.newBuilder() .maximumSize(10_000) .refreshAfterWrite(1, TimeUnit.MINUTES) .build(key -> createExpensiveGraph(key));
在写后的持续时间过后，调用createExpensiveGraph刷新
移除通知 Cache<Key, Graph> graphs = Caffeine.newBuilder() .removalListener((Key key, Graph graph, RemovalCause cause) -> System.out.printf(“Key %s was removed (%s)%n”, key, cause)) .build();
通过removalListener添加实体移除监听器
写到外部存储
通过CacheWriter 可以将缓存回写的外部存储中。
LoadingCache<Key, Graph> graphs = Caffeine.newBuilder() .writer(new CacheWriter<Key, Graph>() { @Override public void write(Key key, Graph graph) { // 写入到外部存储或二级缓存 } @Override public void delete(Key key, Graph graph, RemovalCause cause) { // 删除外部存储或者二级缓存 } }) .build(key -> createExpensiveGraph(key));
使用场景
缓存同步数据库多级缓存同步
注意，CacheWriter不能与弱键或AsyncLoadingCache一起使用
统计缓存使用情况 Cache<Key, Graph> graphs = Caffeine.newBuilder() .maximumSize(10_000) .recordStats() .build();
通过使用Caffeine.recordStats(), 可以转化成一个统计的集合. 通过 Cache.stats() 返回一个CacheStats。CacheStats提供以下统计方法
hitRate(): 返回缓存命中率
evictionCount(): 缓存回收数量
averageLoadPenalty(): 加载新值的平均时间
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