Caffeine 缓存库的常用功能使用介绍

forestsea2025-07-27 12:19

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Caffeine 缓存库的常用功能使用介绍

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Caffeine作为新一代高性能Java缓存库，在并发场景下展现出卓越表现。它通过创新的W-TinyLFU淘汰算法实现高达99%的命中率，并采用无锁设计使吞吐量较传统方案提升5-10倍。该库提供灵活的缓存管理能力：支持基于时间（写入/访问过期）、数量或权重的淘汰策略；允许为单个Key设置专属过期时间；独创的异步刷新机制能在不阻塞请求的情况下更新数据。开发者可通过简洁的链式API配置内存控制、加载逻辑和事件监听，轻松构建高并发低延迟的智能缓存系统。其与Guava Cache兼容的接口设计，更使迁移成本降至最低。

以下是 Caffeine 缓存库的常用功能使用介绍，涵盖基础操作、过期策略、淘汰配置等核心功能：

一、基础缓存操作

java 复制代码 
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;

// 1. 创建缓存实例
Cache<String, Object> cache = Caffeine.newBuilder()
        .build();

// 2. 添加数据
cache.put("key1", "value1");

// 3. 获取数据（手动）
Object value = cache.getIfPresent("key1"); // 存在返回value，否则null

// 4. 删除数据
cache.invalidate("key1");
cache.invalidateAll(); // 清空缓存

二、自动加载缓存（推荐）

java 复制代码 
LoadingCache<String, Object> cache = Caffeine.newBuilder()
        .build(key -> {
            // 缓存未命中时自动执行的加载逻辑
            return fetchFromDB(key); // 自定义数据库加载方法
        });

// 自动加载数据（缓存未命中时执行build中的逻辑）
Object value = cache.get("user_123");

三、过期策略配置

1. 全局过期策略
java 复制代码 
Cache<String, Object> cache = Caffeine.newBuilder()
        // 写入后30分钟过期
        .expireAfterWrite(30, TimeUnit.MINUTES)
        
        // 最后访问后15分钟过期
        .expireAfterAccess(15, TimeUnit.MINUTES)
        
        // 自定义过期策略（按需实现）
        .expireAfter(new Expiry<String, Object>() {
            public long expireAfterCreate(String key, Object value, long currentTime) {
                return TimeUnit.MINUTES.toNanos(10); // 创建后10分钟过期
            }
            public long expireAfterUpdate(String key, Object value, long currentTime, long currentDuration) {
                return currentDuration; // 更新后不改变过期时间
            }
            public long expireAfterRead(String key, Object value, long currentTime, long currentDuration) {
                return currentDuration; // 读取后不改变过期时间
            }
        })
        .build();
2. 单Key过期（高级用法）
java 复制代码 
// 创建支持变长过期的缓存
Cache<String, Object> cache = Caffeine.newBuilder()
        .expireAfter(new Expiry<String, Object>() {
            // ...实现同上
        })
        .build();

// 为特定Key设置不同过期时间
cache.policy().expireVariably().ifPresent(policy -> {
    policy.put("hot_key", "value", 2, TimeUnit.HOURS);  // 2小时
    policy.put("cold_key", "value", 10, TimeUnit.MINUTES); // 10分钟
});

四、淘汰策略配置

java 复制代码 
Cache<String, Object> cache = Caffeine.newBuilder()
        // 基于数量淘汰（最多1000个条目）
        .maximumSize(1000)
        
        // 基于权重淘汰（需实现Weigher）
        .maximumWeight(10_000)
        .weigher((String key, Object value) -> {
            // 自定义权重计算逻辑
            if (value instanceof String) return ((String) value).length();
            if (value instanceof List) return ((List<?>) value).size();
            return 1;
        })
        
        // 基于引用回收（谨慎使用）
        .weakKeys()      // 弱引用Key
        .weakValues()    // 弱引用Value
        .softValues()    // 软引用Value
        .build();

五、刷新策略（优于纯过期）

java 复制代码 
LoadingCache<String, Object> cache = Caffeine.newBuilder()
        // 写入后1分钟可刷新（不阻塞读取，异步刷新旧值）
        .refreshAfterWrite(1, TimeUnit.MINUTES)
        .build(key -> fetchFromDB(key));

六、监听器与统计

java 复制代码 
Cache<String, Object> cache = Caffeine.newBuilder()
        // 移除监听器
        .removalListener((String key, Object value, RemovalCause cause) -> {
            System.out.printf("Key %s was removed (%s)%n", key, cause);
        })
        // 启用统计
        .recordStats()
        .build();

// 获取统计信息
CacheStats stats = cache.stats();
System.out.printf("Hit Rate: %.2f%%, Loads: %d%n",
        stats.hitRate() * 100, stats.loadCount());

七、异步操作

java 复制代码 
// 1. 异步缓存
AsyncLoadingCache<String, Object> asyncCache = Caffeine.newBuilder()
        .buildAsync(key -> fetchFromDB(key));

// 获取数据（返回CompletableFuture）
CompletableFuture<Object> future = asyncCache.get("key1");

// 2. 同步视图操作
Object value = asyncCache.synchronous().get("key1");

八、最佳实践配置模板

java 复制代码 
LoadingCache<String, Object> optimalCache = Caffeine.newBuilder()
        // 容量控制
        .maximumSize(10_000)
        
        // 过期策略
        .expireAfterWrite(30, TimeUnit.MINUTES)
        
        // 刷新策略
        .refreshAfterWrite(5, TimeUnit.MINUTES)
        
        // 统计和监听
        .recordStats()
        .removalListener((key, value, cause) -> 
            logRemoval(key, cause))
        
        // 自动加载
        .build(key -> fetchFromDB(key));

九、基于Caffeine实现的动态缓存

我们有时候需要这样一种场景：当用户请求某个key的时候，该缓存自动从数据库去加载，就是注册一个数据库加载器（自己实现），当获取不到该key时，自动走数据库查询，然后存入该key中。当往caffeine缓存中插入一个key后，如果缓存没有，则自动存入，并自动同步到数据库中，当删除一个key，或key过期后，自动从数据库同步删除。

以下是简单的实现流程：

java 复制代码 
import com.github.benmanes.caffeine.cache.*;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class DynamicCache<K, V> {

    private final Cache<K, V> cache;
    private final DataLoader<K, V> dataLoader;
    private final DataSynchronizer<K, V> dataSynchronizer;

    public DynamicCache(DataLoader<K, V> dataLoader, DataSynchronizer<K, V> dataSynchronizer) {
        this.dataLoader = dataLoader;
        this.dataSynchronizer = dataSynchronizer;
        
        this.cache = Caffeine.newBuilder()
                // 配置缓存策略（按需设置）
                .expireAfterWrite(30, TimeUnit.MINUTES)  // 30分钟过期
                .maximumSize(1000)                      // 最大缓存项
                // 注册移除监听器（用于删除数据库数据）
                .removalListener((K key, V value, RemovalCause cause) -> {
                    if (cause.wasEvicted()) {  // 仅处理过期或容量剔除
                        dataSynchronizer.deleteFromDatabase(key);
                    }
                })
                // 注册加载器（用于缓存未命中时从DB加载）
                .build(key -> {
                    V value = dataLoader.loadFromDatabase(key);
                    if (value == null) throw new Exception("Key not found");
                    return value;
                });
    }

    // 获取数据（自动加载）
    public V get(K key) {
        return cache.get(key, k -> {
            V value = dataLoader.loadFromDatabase(k);
            if (value == null) throw new RuntimeException("Data not found");
            return value;
        });
    }

    // 添加/更新数据（同步到数据库）
    public void put(K key, V value) {
        // 先同步到数据库
        dataSynchronizer.saveToDatabase(key, value);
        // 再更新缓存
        cache.put(key, value);
    }

    // 删除数据（同步删除数据库）
    public void delete(K key) {
        // 先删除数据库数据
        dataSynchronizer.deleteFromDatabase(key);
        // 再使缓存失效
        cache.invalidate(key);
    }

    // 数据库加载器接口
    public interface DataLoader<K, V> {
        V loadFromDatabase(K key);
    }

    // 数据库同步器接口
    public interface DataSynchronizer<K, V> {
        void saveToDatabase(K key, V value);
        void deleteFromDatabase(K key);
    }
}

上述接口使用示例：

java 复制代码 
// 1. 实现数据库操作接口
DynamicCache.DataLoader<String, User> loader = key -> 
    jdbcTemplate.queryForObject("SELECT * FROM users WHERE id=?", User.class, key);

DynamicCache.DataSynchronizer<String, User> synchronizer = new DynamicCache.DataSynchronizer<>() {
    @Override
    public void saveToDatabase(String key, User value) {
        jdbcTemplate.update("INSERT OR REPLACE INTO users (id, name) VALUES (?, ?)", 
                           key, value.getName());
    }

    @Override
    public void deleteFromDatabase(String key) {
        jdbcTemplate.update("DELETE FROM users WHERE id=?", key);
    }
};

// 2. 创建缓存实例
DynamicCache<String, User> userCache = new DynamicCache<>(loader, synchronizer);

// 3. 使用缓存
// 自动加载（缓存未命中时从DB加载）
User user = userCache.get("user123");  

// 添加/更新（同步到DB）
userCache.put("user456", new User("Alice"));

// 删除（同步删除DB数据）
userCache.delete("user789");

关键特性说明：

  1. 自动加载：

    • 当调用 get() 方法且缓存未命中时，自动通过 DataLoader 从数据库加载
    • 加载成功后自动填充缓存

  2. 写穿透：

    • put() 操作时：
      • 先通过 DataSynchronizer 保存到数据库
      • 再更新缓存
    • 保证数据库与缓存的数据一致性

  3. 删除同步：

    • delete() 操作时：
      • 先删除数据库数据
      • 再使缓存失效
    • 缓存过期/淘汰时：
      • 通过 RemovalListener 自动触发数据库删除

  4. 缓存配置：

    • 可自定义过期时间（expireAfterWrite）
    • 可设置最大容量（maximumSize）
    • 支持其他Caffeine特性（刷新策略、弱引用等）

关键特性对比表

功能 配置方法 适用场景
写入过期 expireAfterWrite() 数据更新频率低的场景
访问过期 expireAfterAccess() 读多写少的场景
自适应过期 expireAfter(Expiry) 需要动态过期时间的场景
数量淘汰 maximumSize() 通用场景
权重淘汰 maximumWeight() + weigher() 缓存对象大小差异大的场景
异步刷新 refreshAfterWrite() 高并发读取+后台更新
弱/软引用 weakKeys()/softValues() 内存敏感型应用

注意事项：

  1. 刷新 vs 过期：

    • 刷新 (refreshAfterWrite) 异步更新旧值，不阻塞请求
    • 过期 (expireAfterWrite) 会阻塞请求直到新值加载完成

  2. 权重计算：

    • 确保 weigher 计算快速（纳秒级）
    • 权重总和不超过 maximumWeight

  3. 过期时间精度：

    • 默认时间精度≈1秒，需要毫秒级精度可配置：
    java 复制代码 
    .scheduler(Scheduler.systemScheduler())

  4. 并发加载控制：

    • 相同key并发请求时，只有一个线程执行加载
    • 可通过 executor() 指定自定义线程池
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