SpringBoot3中使用Caffeine缓存组件
SpringBoot3已经把EhCache从框架中删除了，SpringBoot3默认的缓存组件为Caffeine，那么我们在SpringBoot3中如何去使用它了？
1.添加依赖
<dependency> <groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId> <artifactId>caffeine</artifactId> <version>3.1.8</version></dependency><dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId></dependency>2.配置Caffeine缓存
创建Caffeine配置类
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;import org.springframework.cache.CacheManager;import org.springframework.cache.caffeine.CaffeineCacheManager;import org.springframework.context.annotation.Bean;import org.springframework.context.annotation.Configuration;import java.util.concurrent.TimeUnit;@Configurationpublic class CaffeineConfig { /** * 配置Caffeine缓存管理器 */ @Bean public CacheManager cacheManager() { CaffeineCacheManager cacheManager = new CaffeineCacheManager(); // 设置缓存默认配置 cacheManager.setCaffeine(caffeineCacheBuilder()); // 允许动态创建缓存 cacheManager.setAllowNullValues(false); return cacheManager; } /** * 配置Caffeine缓存属性 * 可根据需要调整过期时间和最大缓存数量 */ Caffeine<Object, Object> caffeineCacheBuilder() { return Caffeine.newBuilder() // 最后一次写入后经过固定时间过期 .expireAfterWrite(60, TimeUnit.MINUTES) // 最大缓存条目 .maximumSize(10000) // 初始缓存容量 .initialCapacity(100) // 记录缓存命中率等统计信息 .recordStats(); }}3.添加工具类
添加Caffeine工具类
import org.slf4j.Logger;import org.slf4j.LoggerFactory;import org.springframework.cache.Cache;import org.springframework.cache.CacheManager;import org.springframework.util.ObjectUtils;import java.util.Iterator;import java.util.List;import java.util.Set;public class CaffeineUtils { private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(CaffeineUtils.class); // 获取Spring管理的缓存管理器 private static final CacheManager cacheManager = SpringUtils.getBean(CacheManager.class); // 默认缓存名称 private static final String SYS_CACHE = \"sys-cache\"; /** * 获取SYS_CACHE缓存 */ public static Object get(String key) { return get(SYS_CACHE, key); } /** * 获取SYS_CACHE缓存，带默认值 */ public static Object get(String key, Object defaultValue) { Object value = get(key); return value != null ? value : defaultValue; } /** * 写入SYS_CACHE缓存 */ public static void put(String key, Object value) { put(SYS_CACHE, key, value); } /** * 从SYS_CACHE缓存中移除 */ public static void remove(String key) { remove(SYS_CACHE, key); } /** * 从SYS_CACH缓存中移除指定key集合 */ public static void removeByKeys(Set<String> keys) { removeByKeys(SYS_CACHE, keys); } /** * 获取指定缓存 */ public static Object get(String cacheName, String key) { Cache cache = getCache(cacheName); Cache.ValueWrapper wrapper = cache.get(getKey(key)); return wrapper != null ? wrapper.get() : null; } /** * 获取指定缓存，带默认值 */ public static Object get(String cacheName, String key, Object defaultValue) { Object value = get(cacheName, key); return value != null ? value : defaultValue; } /** * 写入指定缓存 */ public static void put(String cacheName, String key, Object value) { if (value != null) { getCache(cacheName).put(getKey(key), value); } } /** * 从指定缓存中移除 */ public static void remove(String cacheName, String key) { getCache(cacheName).evict(getKey(key)); } /** * 清空指定缓存 */ public static void removeAll(String cacheName) { Cache cache = getCache(cacheName); // Caffeine不直接支持获取所有key，如需此功能需自行维护key集合 cache.clear(); logger.info(\"清理缓存：{}\", cacheName); } /** * 从指定缓存中移除指定key集合 */ public static void removeByKeys(String cacheName, Set<String> keys) { Cache cache = getCache(cacheName); for (String key : keys) { cache.evict(getKey(key)); } logger.info(\"清理缓存：{} => {}\", cacheName, keys); } /** * 获取缓存键名 */ private static String getKey(String key) { return key; } /** * 获取缓存实例 */ public static Cache getCache(String cacheName) { Cache cache = cacheManager.getCache(cacheName); if (cache == null) { throw new RuntimeException(\"当前系统中没有定义“\" + cacheName + \"”这个缓存。\"); } return cache; } /** * 获取所有缓存名称 */ public static String[] getCacheNames() { return cacheManager.getCacheNames().toArray(new String[0]); }}4.注意事项
- Caffeine 不直接支持获取缓存中的所有 key（getKeys()方法），如果需要此功能，需自行维护 key 集合
- 缓存配置（过期时间等）可以针对不同缓存名称单独配置，需要额外扩展
- 移除了allowNullValues的支持，建议缓存中不存储 null 值
5.性能优势
- Caffeine 基于 Java 8，使用更高效的算法（W-TinyLFU）
- 平均访问时间更短，内存占用更优
- 支持异步加载等高级特性（如需可扩展实现）
