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Caffeine 缓存框架：性能优化的秘密武器

网友: 技术文档 2025-08-07 23:35:24

Caffeine 缓存框架：性能优化的秘密武器

  • 欢迎使用Caffeine 缓存框架
    • 一、缓存的基本概念
    • 二、Caffeine 简介
    • 三、Caffeine 的基本使用
    • 四、缓存回收策略
    • 五、统计功能
    • 六、异步加载
    • 七、事件监听
    • 八、实际应用中的考虑因素
    • 九、与其他缓存框架的比较
    • 十、总结

欢迎使用Caffeine 缓存框架

在当今这个追求极致性能的时代，缓存已经成为了各类应用程序中不可或缺的一部分。而在 Java 生态系统中，Caffeine 无疑是缓存框架中的一颗璀璨明星。本文将深入探讨 Caffeine 缓存框架的使用，帮助你更好地理解和应用这一强大的工具。

一、缓存的基本概念

在开始介绍 Caffeine 之前，我们先来了解一下缓存的基本概念。缓存是一种高速数据存储层，它存储了数据的临时副本，可以快速地提供数据访问。缓存的主要作用是减少对原始数据源（如数据库、文件系统或远程服务）的访问，从而提高系统的响应速度和吞吐量。
缓存的应用场景非常广泛，例如：

  1. 频繁访问的数据，如配置信息、热门商品信息等
  2. 计算成本较高的结果，如复杂查询、报表数据等
  3. 减少外部服务调用，如远程 API 调用等
    缓存虽然有很多优点，但也带来了一些挑战，如缓存一致性、缓存穿透、缓存雪崩等问题。这些问题需要我们在使用缓存时特别注意。

二、Caffeine 简介

Caffeine 是一个基于 Java 8 的高性能缓存库，它是 Guava Cache 的继任者。Caffeine 采用了一种称为 “Window TinyLfu” 的算法，该算法结合了 LRU（最近最少使用）和 LFU（最不经常使用）的优点，能够在大多数场景下提供接近最优的缓存命中率。
Caffeine 的主要特点包括：

  1. 高性能：在各种场景下都能提供出色的性能
  2. 灵活的配置：支持多种缓存策略，如基于大小、时间和引用的回收
  3. 异步加载：支持异步加载缓存项
  4. 统计功能：提供缓存命中率、加载时间等统计信息
  5. 事件监听：支持缓存项被移除、更新等事件的监听

三、Caffeine 的基本使用

下面我们来看一下 Caffeine 的基本使用方法。首先，我们需要添加 Caffeine 的依赖：

<dependency> <groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId> <artifactId>caffeine</artifactId> <version>3.1.6</version></dependency>

接下来，我们可以创建一个简单的缓存实例：

import com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class CaffeineExample { public static void main(String[] args) { // 创建一个缓存实例 Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder() .maximumSize(100) // 最大缓存项数 .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES) // 写入后10分钟过期 .build(); // 放入缓存项 cache.put(\"key1\", \"value1\"); cache.put(\"key2\", \"value2\"); // 获取缓存项 String value1 = cache.getIfPresent(\"key1\"); System.out.println(\"key1: \" + value1); // 获取缓存项，如果不存在则通过指定的方式加载 String value3 = cache.get(\"key3\", k -> \"default value for \" + k); System.out.println(\"key3: \" + value3); }}

在上面的示例中，我们创建了一个最大容量为 100 个条目、写入后 10 分钟过期的缓存。我们可以通过put方法向缓存中放入数据，通过getIfPresent方法获取缓存中的数据，如果数据不存在则返回 null。我们还可以使用get方法获取缓存中的数据，如果数据不存在，则会通过指定的函数来加载数据并放入缓存中。

四、缓存回收策略

Caffeine 提供了多种缓存回收策略，让我们可以根据不同的场景选择合适的回收方式。
基于大小的回收
基于大小的回收是最常见的回收策略之一。我们可以通过maximumSize方法设置缓存的最大容量，当缓存中的条目数超过这个容量时，Caffeine 会根据缓存策略自动移除一些条目。

Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder() .maximumSize(100) .build();

基于时间的回收
Caffeine 支持三种基于时间的回收策略：

  • expireAfterWrite：写入后多久过期
  • expireAfterAccess：最后一次访问后多久过期
  • expireAfter：自定义过期策略

下面是一个基于时间回收的示例：

Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder() .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES) // 写入后10分钟过期 .expireAfterAccess(5, TimeUnit.MINUTES) // 最后一次访问后5分钟过期 .build();

基于引用的回收
Caffeine 还支持基于引用的回收策略，通过这种策略，当缓存项的键或值被垃圾回收时，缓存项会自动被移除。

Cache<String, MyObject> cache = Caffeine.newBuilder() .weakKeys() // 使用弱引用存储键 .weakValues() // 使用弱引用存储值 .build();

或者使用软引用：

Cache<String, MyObject> cache = Caffeine.newBuilder() .softValues() // 使用软引用存储值 .build();

五、统计功能

Caffeine 提供了强大的统计功能，让我们可以监控缓存的使用情况。通过调用recordStats()方法，我们可以启用统计功能：

Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder() .maximumSize(100) .recordStats() // 启用统计功能 .build();// 使用缓存...// 获取统计信息CacheStats stats = cache.stats();System.out.println(\"缓存命中率: \" + stats.hitRate());System.out.println(\"加载新值的平均时间: \" + stats.averageLoadPenalty());System.out.println(\"缓存项被移除的总数: \" + stats.evictionCount());

通过统计信息，我们可以了解缓存的命中率、加载新值的平均时间等指标，从而优化我们的缓存策略。

六、异步加载

Caffeine 支持异步加载缓存项，这在处理耗时操作时非常有用。通过asyncBuilder() 方法，我们可以创建一个支持异步加载的缓存：

import com.github.benmanes.caffeine.cache.AsyncCache;import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;import java.util.concurrent.CompletableFuture;import java.util.concurrent.ExecutorService;import java.util.concurrent.Executors;public class AsyncCacheExample { public static void main(String[] args) { ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(10); // 创建一个异步缓存 AsyncCache<String, String> asyncCache = Caffeine.newBuilder() .maximumSize(100) .buildAsync(); // 异步获取缓存项，如果不存在则通过指定的方式加载 CompletableFuture<String> future = asyncCache.get(\"key\", (k, executorService) -> CompletableFuture.supplyAsync(() -> {  // 模拟一个耗时操作  try { Thread.sleep(1000);  } catch (InterruptedException e) { Thread.currentThread().interrupt();  }  return \"value for \" + k; }, executorService) ); // 处理异步结果 future.thenAccept(value -> System.out.println(\"异步获取的结果: \" + value)); // 关闭线程池 executor.shutdown(); }}

在上面的示例中，我们创建了一个异步缓存，并通过get方法异步获取缓存项。如果缓存项不存在，会通过指定的 CompletionStage 来异步加载数据。

七、事件监听

Caffeine 允许我们监听缓存项的各种事件，如创建、更新、移除等。通过 removalListener() 方法，我们可以添加一个移除监听器：

Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder() .maximumSize(100) .removalListener((key, value, cause) -> System.out.printf(\"Key %s was removed (%s)%n\", key, cause)) .build();

移除原因可以是以下几种：

  • EXPLICIT：显式调用 remove 方法移除
  • REPLACED：被新值替换
  • COLLECTED：被垃圾回收
  • EXPIRED：过期
  • SIZE：因大小限制被移除

我们还可以添加一个写入监听器：

Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder() .maximumSize(100) .writer(new CacheWriter<String, String>() { @Override public void write(String key, String value) { // 处理写入事件 System.out.printf(\"Key %s was written with value %s%n\", key, value); } @Override public void delete(String key, String value, RemovalCause cause) { // 处理删除事件 System.out.printf(\"Key %s was deleted (%s)%n\", key, cause); } }) .build();

八、实际应用中的考虑因素

在实际应用中使用 Caffeine 时，我们还需要考虑以下几个因素：
缓存一致性
缓存一致性是使用缓存时需要解决的一个重要问题。当原始数据发生变化时，我们需要确保缓存中的数据也随之更新。常见的缓存更新策略有：

  • 失效策略：当数据更新时，使缓存失效
  • 刷新策略：当数据更新时，主动刷新缓存
  • 写入回源：更新数据时同时更新缓存
    缓存穿透
    缓存穿透是指查询一个不存在的数据，由于缓存中没有该数据，每次请求都会访问数据库，从而导致数据库压力过大。解决缓存穿透的方法有：
  • 缓存空值：当查询到的数据不存在时，也将空值存入缓存
  • 布隆过滤器：在访问缓存之前，先通过布隆过滤器判断数据是否存在
    缓存雪崩
    缓存雪崩是指大量的缓存项在同一时间过期，导致大量请求直接访问数据库，从而使数据库压力过大甚至崩溃。解决缓存雪崩的方法有：
  • 随机过期时间：为缓存项设置不同的过期时间，避免大量缓存项同时过期
  • 多级缓存：使用多级缓存，如本地缓存和分布式缓存相结合
  • 限流降级：在缓存失效时，通过限流降级来保护数据库

九、与其他缓存框架的比较

在 Java 生态系统中，除了 Caffeine，还有其他一些常用的缓存框架，如 Guava Cache、Ehcache、Redis 等。下面是 Caffeine 与这些缓存框架的比较：

  • Guava Cache：Caffeine 是 Guava Cache 的继任者，性能比 Guava Cache 更好，特别是在高并发场景下。Caffeine 还提供了更多的功能，如异步加载、统计功能等。
  • Ehcache：Ehcache 是一个功能齐全的缓存框架，支持分布式缓存、持久化等功能。相比之下，Caffeine 更专注于本地缓存，性能更好，但功能相对较少。
  • Redis：Redis 是一个分布式缓存和数据存储系统，支持多种数据结构和丰富的功能。与 Redis 相比，Caffeine 是一个本地缓存，性能更高，但数据只能在本地节点访问。

十、总结

Caffeine 是一个高性能、灵活的 Java 缓存框架，它提供了丰富的缓存策略、统计功能、异步加载和事件监听等特性，能够满足各种场景下的缓存需求。在实际应用中，我们需要根据具体的业务场景选择合适的缓存策略，并注意解决缓存一致性、缓存穿透和缓存雪崩等问题。
通过合理使用 Caffeine 缓存框架，我们可以显著提高应用程序的性能和响应速度，为用户提供更好的体验。

希望本文对你理解和使用 Caffeine 缓存框架有所帮助！

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