輕松了解java中Caffeine高性能緩存庫(kù)
輕松lCaffeine
1、依賴
我們需要將Caffeine依賴添加到我們的pom.xml中：
<dependency>
<groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId>
<artifactId>caffeine</artifactId>
<version>2.5.5</version>
</dependency>
2、寫入緩存
讓我們關(guān)注Caffeine的三種緩存寫入策略：手動(dòng)、同步加載和異步加載。
首先，讓我們編寫一個(gè)類，作為要存儲(chǔ)在緩存中的值的類型：
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);
}
}
2.1、手動(dòng)寫入
在此策略中，我們手動(dòng)將值寫入緩存并稍后讀取它們。
我們先初始化緩存：
Cache<String, DataObject> cache = Caffeine.newBuilder() .expireAfterWrite(1, TimeUnit.MINUTES) .maximumSize(100) .build();
現(xiàn)在，我們可以使用getIfPresent方法從緩存中獲取一些值。如果緩存中不存在該值，則此方法將返回null：
我們可以使用put方法手動(dòng)寫入緩存：
cache.put(key, dataObject); dataObject = cache.getIfPresent(key); assertNotNull(dataObject);
我們還可以使用get方法獲取值，該方法接受一個(gè)函數(shù)和一個(gè)鍵作為參數(shù)。如果緩存中不存在該鍵，則此函數(shù)將用于提供兜底值，該值將在執(zhí)行后寫入緩存：
dataObject = cache
.get(key, k -> DataObject.get("Data for A"));
assertNotNull(dataObject);
assertEquals("Data for A", dataObject.getData());
這個(gè)GET方法執(zhí)行是原子性的。這意味著即使多個(gè)線程同時(shí)請(qǐng)求該值，執(zhí)行只會(huì)進(jìn)行一次。這就是為什么使用get比getIfPresent更好。
有時(shí)我們需要手動(dòng)使一些緩存的值失效：
cache.invalidate(key); dataObject = cache.getIfPresent(key); assertNull(dataObject);
2.2、同步加載
這種加載緩存的方法需要一個(gè)Function，用于初始化寫入值，類似于手動(dòng)寫入策略的get方法，讓我們看看如何使用它。
首先，我們需要初始化我們的緩存：
現(xiàn)在我們可以使用get方法讀取值：
DataObject dataObject = cache.get(key);
assertNotNull(dataObject);
assertEquals("Data for " + key, dataObject.getData());
我們還可以使用getAll方法獲取一組值：
Map<String, DataObject> dataObjectMap
= cache.getAll(Arrays.asList("A", "B", "C"));
assertEquals(3, dataObjectMap.size());
值從傳遞給build方法的底層后端初始化Function中讀取到，這樣就可以使用緩存作為訪問(wèn)值的主要入口了。
2.3、異步加載
此策略的工作原理與前一個(gè)相同，但是會(huì)異步執(zhí)行操作并返回一個(gè)CompletableFuture來(lái)保存實(shí)際的值：
AsyncLoadingCache<String, DataObject> cache = Caffeine.newBuilder()
.maximumSize(100)
.expireAfterWrite(1, TimeUnit.MINUTES)
.buildAsync(k -> DataObject.get("Data for " + k));
我們可以以相同的方式使用get和getAll方法，考慮到它們的返回是CompletableFuture：
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具有很多有用的API，您可以在本文中閱讀更多相關(guān)信息。
3、緩存值的清理
Caffeine有三種緩存值的清理策略：基于大小、基于時(shí)間和基于引用。
3.1、基于大小的清理
這種類型的清理設(shè)計(jì)為在超出緩存配置的大小限制時(shí)發(fā)生清理。有兩種獲取大小的方法——計(jì)算緩存中的對(duì)象數(shù)，或者獲取它們的權(quán)重。
讓我們看看如何計(jì)算緩存中的對(duì)象數(shù)。緩存初始化時(shí)，其大小為零：
LoadingCache<String, DataObject> cache = Caffeine.newBuilder()
.maximumSize(1)
.build(k -> DataObject.get("Data for " + k));
assertEquals(0, cache.estimatedSize());
當(dāng)我們添加一個(gè)值時(shí)，大小明顯增加：
cache.get("A");
assertEquals(1, cache.estimatedSize());
我們可以將第二個(gè)值添加到緩存中，這會(huì)導(dǎo)致刪除第一個(gè)值：
cache.get("B");
cache.cleanUp();
assertEquals(1, cache.estimatedSize());
值得一提的是，我們?cè)讷@取緩存大小之前調(diào)用了cleanUp方法。這是因?yàn)榫彺媲謇硎钱惒綀?zhí)行的，該方法有助于等待清理完成。
我們還可以傳入一個(gè)weigher的Function來(lái)定義緩存大小的獲?。?/p>
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());
當(dāng)權(quán)重超過(guò) 10 時(shí)，這些值將從緩存中刪除：
cache.get("C");
cache.cleanUp();
assertEquals(2, cache.estimatedSize());
3.2、基于時(shí)間的清理
這種清理策略基于條目的過(guò)期時(shí)間，分為三種：
訪問(wèn)后過(guò)期——自上次讀取或?qū)懭胍詠?lái)，條目在經(jīng)過(guò)某段時(shí)間后過(guò)期
寫入后過(guò)期——自上次寫入以來(lái)，條目在經(jīng)過(guò)某段時(shí)間后過(guò)期
自定義策略——由Expiry的實(shí)現(xiàn)來(lái)為每個(gè)條目單獨(dú)計(jì)算到期時(shí)間
讓我們使用expireAfterAccess方法配置訪問(wèn)后過(guò)期策略：
LoadingCache<String, DataObject> cache = Caffeine.newBuilder()
.expireAfterAccess(5, TimeUnit.MINUTES)
.build(k -> DataObject.get("Data for " + k));
要配置寫入后過(guò)期策略，我們使用expireAfterWrite方法：
cache = Caffeine.newBuilder()
.expireAfterWrite(10, TimeUnit.SECONDS)
.weakKeys()
.weakValues()
.build(k -> DataObject.get("Data for " + k));
要初始化自定義策略，我們需要實(shí)現(xiàn)Expiry接口：
cache = Caffeine.newBuilder().expireAfter(new Expiry<String, DataObject>() {
@Override
public long expireAfterCreate(
String key, DataObject value, long currentTime) {
return value.getData().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));
3.3、基于引用的清理
我們可以配置我們的緩存，允許緩存的鍵或值或二者一起的垃圾收集。為此，我們需要為鍵和值配置WeakReference的使用，并且我們可以配置SoftReference僅用于值的垃圾收集。
WeakReference的使用允許在沒有對(duì)對(duì)象的任何強(qiáng)引用時(shí)對(duì)對(duì)象進(jìn)行垃圾回收。SoftReference允許基于JVM的全局LRU（最近最少使用）策略對(duì)對(duì)象進(jìn)行垃圾回收?？梢栽诖颂幷业接嘘P(guān)Java中引用的更多詳細(xì)信息。
我們使用Caffeine.weakKeys()、Caffeine.weakValues()和Caffeine.softValues()來(lái)啟用每個(gè)選項(xiàng)：
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));
4、緩存刷新
可以將緩存配置為在定義的時(shí)間段后自動(dòng)刷新條目。讓我們看看如何使用refreshAfterWrite方法做到這一點(diǎn)：
Caffeine.newBuilder()
.refreshAfterWrite(1, TimeUnit.MINUTES)
.build(k -> DataObject.get("Data for " + k));
在這里，我們應(yīng)該明白expireAfter和refreshAfter的一個(gè)區(qū)別：當(dāng)請(qǐng)求過(guò)期條目時(shí)，執(zhí)行會(huì)阻塞，直到build函數(shù)計(jì)算出新值。但是如果該條目符合刷新條件，則緩存將返回一個(gè)舊值并異步重新加載該值。
5、統(tǒng)計(jì)
Caffeine提供了一種記錄緩存使用統(tǒng)計(jì)信息的方法：
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());
到此這篇關(guān)于輕松了解java中Caffeine高性能緩存庫(kù)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)java Caffeine緩存庫(kù)內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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