【实用工具类】基于 Guava Cache 实现通用 Token 缓存工具类（附完整源码）

Dolphin_Home2025-12-11 8:17

【实用工具类】基于Guava Cache实现通用Token缓存工具类（附完整源码）

在日常开发中，Token缓存是非常常见的场景------比如接口调用的访问令牌、用户登录态Token、第三方服务的临时凭证等。如果每次使用Token都重新生成/请求，会增加系统开销；而手写缓存又容易出现重复造轮子、边界处理不完整的问题。

今天给大家分享一个基于Guava Cache实现的通用Token缓存工具类，支持泛型、自定义配置、自动刷新、失效监听等核心能力，开箱即用，适配绝大多数Token缓存场景。

一、核心特性

这个TokenCache工具类具备以下核心优势：

  • ✅ 泛型支持：适配任意类型的Token（String、自定义对象、整数等），无需重复编写缓存逻辑；
  • ✅ 灵活配置：支持自定义缓存最大容量、过期时间、并发级别，满足不同场景需求；
  • ✅ 自动刷新：获取Token时若不存在/已过期，自动触发刷新逻辑，无需手动判断；
  • ✅ 失效监听：缓存失效时可监听并打印原因，便于问题排查；
  • ✅ 便捷操作：封装了存、取、失效、清空、统计等常用方法，调用简单。

二、完整源码

先贴出完整的工具类源码，建议直接收藏备用：

java 复制代码 
package com.dolphin.util;

import com.google.common.cache.Cache;
import com.google.common.cache.CacheBuilder;
import com.google.common.cache.RemovalListener;

import java.util.concurrent.Callable;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * 支持泛型的Token缓存类，基于Guava Cache实现
 * 提供Token的存储、获取、自动刷新和失效等功能
 */
public class TokenCache<T> {
    // 基于LRU淘汰策略的核心缓存对象
    private final Cache<String, T> tokenCache;

    // 默认构造函数：最大容量1000，写入后30分钟过期，并发级别16
    public TokenCache() {
        this(1000, 1800, TimeUnit.SECONDS, 16);
    }

    /**
     * 自定义配置的构造函数
     *
     * @param maxSize          最大缓存数量（LRU淘汰阈值）
     * @param expireSeconds    过期时间（写入后多久过期）
     * @param timeUnit         时间单位
     * @param concurrencyLevel 并发级别（同时写缓存的线程数）
     */
    public TokenCache(int maxSize, int expireSeconds, TimeUnit timeUnit, int concurrencyLevel) {
        this.tokenCache = CacheBuilder.newBuilder()
                // LRU核心：缓存达到最大容量时，淘汰最少使用的缓存
                .maximumSize(maxSize)
                // 写入后过期（区别于访问后过期），适合Token这类有固定有效期的场景
                .expireAfterWrite(expireSeconds, timeUnit)
                // 并发级别：控制缓存分段数，提升多线程读写性能
                .concurrencyLevel(concurrencyLevel)
                // 失效监听器：打印失效的Key和原因，便于排查问题
                .removalListener((RemovalListener<String, T>) notification ->
                        System.out.println("Token失效：" + notification.getKey() + "，原因：" + notification.getCause()))
                .build();
    }

    /**
     * 存入/更新Token（覆盖式）
     * @param key   缓存Key（建议按业务规则命名，如user_1_token、api_access_token）
     * @param token 缓存的Token对象
     */
    public void putToken(String key, T token) {
        tokenCache.put(key, token);
    }

    /**
     * 普通获取Token（不存在/已过期返回null）
     * @param key 缓存Key
     * @return 缓存的Token，无则返回null
     */
    public T getToken(String key) {
        return tokenCache.getIfPresent(key);
    }

    /**
     * 带自动刷新的Token获取
     * 若Key不存在/已过期，自动执行refreshLogic生成新Token并缓存
     * @param key          缓存Key
     * @param refreshLogic Token刷新逻辑（Callable接口，支持抛出异常）
     * @return 最新的Token
     */
    public T getTokenWithRefresh(String key, Callable<T> refreshLogic) {
        try {
            return tokenCache.get(key, refreshLogic);
        } catch (ExecutionException e) {
            Throwable cause = e.getCause();
            // 解包RuntimeException，避免外层捕获冗余异常
            if (cause instanceof RuntimeException) {
                throw (RuntimeException) cause;
            }
            throw new RuntimeException("Token刷新失败", cause);
        }
    }

    /**
     * 强制失效指定Token
     * @param key 缓存Key
     */
    public void invalidateToken(String key) {
        tokenCache.invalidate(key);
    }

    /**
     * 获取当前缓存大小
     * @return 缓存中的有效Key数量
     */
    public long size() {
        return tokenCache.size();
    }

    /**
     * 清空所有缓存
     */
    public void invalidateAll() {
        tokenCache.invalidateAll();
    }
}

三、核心代码解析

1. 依赖说明

该工具类基于Guava Cache实现，需先引入Guava依赖（Maven示例）：

xml 复制代码 
<!-- Guava -->
<dependency>
    <groupId>com.google.guava</groupId>
    <artifactId>guava</artifactId>
    <version>32.1.3-jre</version> <!-- 建议使用最新稳定版 -->
</dependency>

2. 关键设计解析

  • LRU淘汰策略 ：通过maximumSize设置最大容量，当缓存达到阈值时，自动淘汰最少使用的Token，避免内存溢出；
  • 过期策略 ：使用expireAfterWrite（写入后过期），适合Token这类"生成后有固定有效期"的场景（若需"访问后过期"，可替换为expireAfterAccess）；
  • 泛型设计 ：类定义TokenCache<T>，使得缓存可以存储任意类型的Token（字符串、自定义Token对象、整数等）；
  • 自动刷新 ：getTokenWithRefresh方法结合Callable，实现"懒加载+自动刷新"，无需手动判断Token是否有效；
  • 失效监听 ：removalListener监听缓存失效事件，可扩展为记录日志、发送告警、清理关联数据等。

四、使用示例

下面通过完整示例演示工具类的核心用法：

java 复制代码 
public class TokenCacheExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 1. 创建默认配置的字符串类型Token缓存
        TokenCache<String> stringCache = new TokenCache<>();

        // 2. 存储Token
        stringCache.putToken("user1_token", "abc123456");

        // 3. 普通获取Token
        String token = stringCache.getToken("user1_token");
        System.out.println("普通获取Token: " + token); // 输出：abc123456

        // 4. 带自动刷新的获取（Token不存在则执行刷新逻辑）
        String newToken = stringCache.getTokenWithRefresh("user2_token", () -> {
            // 此处可替换为实际的Token生成逻辑（如调用接口获取新Token）
            return "new_token_" + System.currentTimeMillis();
        });
        System.out.println("自动刷新后获取Token: " + newToken); // 输出：new_token_17xxxxxxxxx

        // 5. 强制失效Token
        stringCache.invalidateToken("user1_token");
        System.out.println("失效后获取Token: " + stringCache.getToken("user1_token")); // 输出：null

        // 6. 自定义配置的缓存（存储Integer类型，最大容量500，1小时过期，并发级别8）
        TokenCache<Integer> intCache = new TokenCache<>(500, 3600, TimeUnit.SECONDS, 8);
        intCache.putToken("counter", 100);
        System.out.println("整数类型Token: " + intCache.getToken("counter")); // 输出：100

        // 7. 获取缓存大小
        System.out.println("缓存大小: " + intCache.size()); // 输出：1

        // 8. 清空所有缓存
        intCache.invalidateAll();
        System.out.println("清空后缓存大小: " + intCache.size()); // 输出：0
    }
}

五、注意事项与扩展建议

1. 适用场景

该工具类基于本地缓存（Guava Cache），适合单机/低并发场景的Token缓存；若为分布式系统，建议结合Redis实现分布式缓存（可基于该工具类扩展Redis适配层）。

2. 配置优化

  • maximumSize：根据业务场景设置，避免过大导致内存占用过高，过小导致频繁淘汰；
  • expireAfterWrite：建议与Token的实际有效期匹配（如第三方Token有效期1小时，缓存过期时间可设为55分钟，预留刷新时间）；
  • concurrencyLevel：默认16，多核CPU场景可适当调大（如32），但不宜过大（会增加分段开销）。

3. 扩展方向

  • 失效监听增强：将System.out.println替换为日志框架（如SLF4J），记录失效详情；
  • 异常处理扩展：针对getTokenWithRefresh的刷新逻辑，增加重试机制；
  • 缓存统计：开启Guava Cache的统计功能（recordStats()），监控缓存命中率、失效次数等；
  • 自定义过期策略：结合业务实现更复杂的过期规则（如不同Key设置不同过期时间）。

六、总结

这个TokenCache工具类封装了Guava Cache的核心能力，通过泛型和便捷的API设计，解决了Token缓存的通用场景需求。代码简洁、易扩展，可直接集成到项目中，减少重复开发成本。

如果你的项目中有Token缓存的需求，不妨试试这个工具类，也欢迎在评论区交流优化建议~

💡 本文源码已亲测可运行，如需更多Guava Cache高级用法，可参考官方文档：Guava Cache官方指南

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