关于java:Caffeine缓存的简单介绍

1、简介

在本文中，咱们将理解Caffeine，一个用于Java的高性能缓存库。

缓存和Map之间的一个基本区别是缓存会清理存储的我的项目。

一个清理策略会决定在某个给定工夫哪些对象应该被删除，这个策略间接影响缓存的命中率——缓存库的一个要害个性。

Caffeine应用Window TinyLfu清理策略，它提供了靠近最佳的命中率。
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2、依赖

咱们须要将Caffeine依赖增加到咱们的pom.xml中：

<code class="xml"><dependency>
    <groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId>
    <artifactId>caffeine</artifactId>
    <version>2.5.5</version>
</dependency>

您能够在Maven Central上找到最新版本的Caffeine。

3、写入缓存

让咱们关注Caffeine的三种缓存写入策略：手动、同步加载和异步加载。

首先，让咱们编写一个类，作为要存储在缓存中的值的类型：

<code class="java">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、手动写入

在此策略中，咱们手动将值写入缓存并稍后读取它们。

咱们先初始化缓存：

<code class="java">Cache<String, DataObject> cache = Caffeine.newBuilder()
  .expireAfterWrite(1, TimeUnit.MINUTES)
  .maximumSize(100)
  .build();

当初，咱们能够应用getIfPresent办法从缓存中获取一些值。如果缓存中不存在该值，则此办法将返回null：

<code class="java">String key = "A";
DataObject dataObject = cache.getIfPresent(key);

assertNull(dataObject);

咱们能够应用put办法手动写入缓存：

<code class="java">cache.put(key, dataObject);
dataObject = cache.getIfPresent(key);

assertNotNull(dataObject);

咱们还能够应用get办法获取值，该办法承受一个函数和一个键作为参数。如果缓存中不存在该键，则此函数将用于提供兜底值，该值将在执行后写入缓存：

<code class="java">dataObject = cache
  .get(key, k -> DataObject.get("Data for A"));

assertNotNull(dataObject);
assertEquals("Data for A", dataObject.getData());

这个GET办法执行是原子性的。这意味着即便多个线程同时申请该值，执行只会进行一次。这就是为什么应用get比getIfPresent更好。

有时咱们须要手动使一些缓存的值生效：

<code class="java">cache.invalidate(key);
dataObject = cache.getIfPresent(key);

assertNull(dataObject);

3.2、同步加载

这种加载缓存的办法须要一个Function，用于初始化写入值，相似于手动写入策略的get办法，让咱们看看如何应用它。

首先，咱们须要初始化咱们的缓存：

<code class="java">LoadingCache<String, DataObject> cache = Caffeine.newBuilder()
  .maximumSize(100)
  .expireAfterWrite(1, TimeUnit.MINUTES)
  .build(k -> DataObject.get("Data for " + k));

当初咱们能够应用get办法读取值：

<code class="java">DataObject dataObject = cache.get(key);

assertNotNull(dataObject);
assertEquals("Data for " + key, dataObject.getData());

咱们还能够应用getAll办法获取一组值：

<code class="java">Map<String, DataObject> dataObjectMap 
  = cache.getAll(Arrays.asList("A", "B", "C"));

assertEquals(3, dataObjectMap.size());

值从传递给build办法的底层后端初始化Function中读取到，这样就能够应用缓存作为拜访值的次要入口了。

3.3、异步加载

此策略的工作原理与前一个雷同，然而会异步执行操作并返回一个CompletableFuture来保留理论的值：

<code class="java">AsyncLoadingCache<String, DataObject> cache = Caffeine.newBuilder()
  .maximumSize(100)
  .expireAfterWrite(1, TimeUnit.MINUTES)
  .buildAsync(k -> DataObject.get("Data for " + k));

咱们能够以雷同的形式应用get和getAll办法，思考到它们的返回是CompletableFuture：

<code class="java">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具备很多有用的API，您能够在本文中浏览更多相干信息。

4、缓存值的清理

Caffeine有三种缓存值的清理策略：基于大小、基于工夫和基于援用。

4.1、基于大小的清理

这种类型的清理设计为在超出缓存配置的大小限度时产生清理。有两种获取大小的办法——计算缓存中的对象数，或者获取它们的权重。

让咱们看看如何计算缓存中的对象数。缓存初始化时，其大小为零：

<code class="java">LoadingCache<String, DataObject> cache = Caffeine.newBuilder()
  .maximumSize(1)
  .build(k -> DataObject.get("Data for " + k));

assertEquals(0, cache.estimatedSize());

当咱们增加一个值时，大小明显增加：

<code class="java">cache.get("A");

assertEquals(1, cache.estimatedSize());

咱们能够将第二个值增加到缓存中，这会导致删除第一个值：

<code class="java">cache.get("B");
cache.cleanUp();

assertEquals(1, cache.estimatedSize());

值得一提的是，咱们在获取缓存大小之前调用了cleanUp办法。这是因为缓存清理是异步执行的，该办法有助于期待清理实现。

咱们还能够传入一个weigher的Function来定义缓存大小的获取：

<code class="java">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());

当权重超过 10 时，这些值将从缓存中删除：

<code class="java">cache.get("C");
cache.cleanUp();

assertEquals(2, cache.estimatedSize());

4.2、基于工夫的清理

这种清理策略基于条目标过期工夫，分为三种：

• 拜访后过期——自上次读取或写入以来，条目在通过某段时间后过期
• 写入后过期——自上次写入以来，条目在通过某段时间后过期
• 自定义策略——由Expiry的实现来为每个条目独自计算到期工夫

让咱们应用expireAfterAccess办法配置拜访后过期策略：

<code class="java">LoadingCache<String, DataObject> cache = Caffeine.newBuilder()
  .expireAfterAccess(5, TimeUnit.MINUTES)
  .build(k -> DataObject.get("Data for " + k));

要配置写入后过期策略，咱们应用expireAfterWrite办法：

<code class="java">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，咱们须要实现Expiry接口：

<code class="java">cache = Caffeine.newBuilder().expireAfter(new Expiry<String, DataObject>() {
    @Override
    public long expireAfterCreate(
      String key, DataObject value, long currentTime) {
        return value.get<span style="color:transparent">来源gaodai#ma#com搞*!代#%^码网</span>Data().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、基于援用的清理

咱们能够配置咱们的缓存，容许缓存的键或值或二者一起的垃圾收集。为此，咱们须要为键和值配置WeakReference的应用，并且咱们能够配置SoftReference仅用于值的垃圾收集。

WeakReference的应用容许在没有对对象的任何强援用时对对象进行垃圾回收。SoftReference容许基于JVM的全局LRU（最近起码应用）策略对对象进行垃圾回收。能够在此处找到无关Java中援用的更多详细信息。

咱们应用Caffeine.weakKeys()、Caffeine.weakValues()和Caffeine.softValues()来启用每个选项：

<code class="java">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、缓存刷新

能够将缓存配置为在定义的时间段后主动刷新条目。让咱们看看如何应用refreshAfterWrite办法做到这一点：

<code class="java">Caffeine.newBuilder()
  .refreshAfterWrite(1, TimeUnit.MINUTES)
  .build(k -> DataObject.get("Data for " + k));

在这里，咱们应该明确expireAfter和refreshAfter的一个区别：当申请过期条目时，执行会阻塞，直到build函数计算出新值。然而如果该条目合乎刷新条件，则缓存将返回一个旧值并异步从新加载该值。

6、统计

Caffeine提供了一种记录缓存应用统计信息的办法：

<code class="java">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());

咱们还能够创立一个StatsCounter的实现作为参数来传入recordStats。每次与统计相干的更改，这个实现对象都将被调用。

7、论断

在本文中，咱们相熟了Java的Caffeine缓存库。咱们看到了如何配置和存入缓存，以及如何依据须要抉择适合的过期或刷新策略。

原文：https://www.baeldung.com/java…

翻译：码农熊猫

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