简介
Caffeine 是一个高性能Java 缓存库，提供近乎最佳的命中率。
A Cache 相似于ConcurrentMap，但不完全相同。最基本的区别是ConcurrentMap保留所有增加到它的元素，直到它们被显式删除。Cache另一方面，A通常配置为主动驱赶条目，以限度其内存占用。在某些状况下， a LoadingCacheorAsyncLoadingCache可能很有用，即便它不驱赶条目，因为其自动缓存加载
性能
Caffeine 提供灵便的结构来创立具备以下性能组合的缓存：
主动将条目加载到缓存中，可选异步
当超过基于频率和早先度的最大值时基于大小的驱赶
基于工夫的条目过期，自上次访问或上次写入以来测量
当条目标第一个古老申请产生时异步刷新
键主动包装在弱援用中
值主动包装在弱援用或软援用中
驱赶（或以其余形式删除）条目标告诉
写入流传到内部资源
缓存拜访统计的累积
应用
1.pom.xml依赖
<!--caffeine 本地缓存--> <dependency> <groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId> <artifactId>caffeine</artifactId> <version>2.9.1</version> </dependency>2.初始化缓存
你也能够基于以下，做降级，比方做异步操作...
/** * @description Caffeine本地缓存 * @author: yx-0173 * @date: 2021-07-15 10:23 **/@Configuration@Slf4jpublic class CacheConfig { @Bean public Cache<String, Object> cache() { return Caffeine.newBuilder() // 设置最初一次写入或拜访后通过固定工夫过期 .expireAfterWrite(60, TimeUnit.SECONDS) // 监听器 .removalListener((String key, Object graph, RemovalCause cause) -> log.info("移除缓存中key为：{},value为：{}的缓存记录", key, graph)) // 初始的缓存空间大小 .initialCapacity(100) // 缓存的最大条数 .maximumSize(1000) .build(); } // api测试，以下代码不要写道这个配置类，可自行整顿 // 查找条目，如果未找到，则为null cache.getIfPresent(key); // 从缓存中查问，如果查问不到则将对应的值放入缓存，如果不可计算，则为null cache.get(key, k - > createExpensiveGraph(key)); // 插入或批改缓存 cache.put(key, graph); // 依据key删除一个缓存 cache.invalidate(key); // 批量获取 cache.getAll(keys); 。。。还有很多，可自行官网，页尾附上官网地址}3.工具类奉献给大家
** * @description 本地缓存工具类 * @author: yx-0173 * @date: 2021-07-15 12:51 **/@Componentpublic class CacheUtil<K, V> { @Resource private Cache<K, V> cache; /** * 依据key获取value * * @return Object */ public V get(K key) { return cache.asMap().get(key); } /** * 依据key获取value * * @return Object */ public Map<? extends K, ? extends V> getBatch(List<String> key) { return cache.getAllPresent(key); } /** * 将一个map插入 */ public void putBatch(Map<? extends K, ? extends V> map) { cache.asMap().putAll(map); } public ConcurrentMap<K, V> get() { return cache.asMap(); } /** * 插入缓存 * * @param key key * @param value value */ public void put(K key, V value) { cache.put(key, value); } /** * 插入缓存,如果不存在，则将value放入缓存 * * @param key key * @param value value */ public V getIfNotExist(K key, V value) { return cache.get(key, k -> value); } /** * 是否含有 * * @param key key */ public boolean contains(K key) { return cache.asMap().containsKey(key); } /** * 革除 */ public void deleteAll() { cache.invalidateAll(); } /** * 批量删除 * * @param key key */ public void delete(List<String> key) { cache.invalidateAll(key); } /** * 删除 * * @param key key */ public void delete(K key) { cache.asMap().remove(key); } /** * 更新 * * @param key key * @param value value */ public void update(K key, V value) { cache.put(key, value); }}Caffeine驱赶策略
1.基于大小
Size-based
// 依据缓存中的条目数驱赶LoadingCache<Key, Graph> graphs = Caffeine.newBuilder() .maximumSize(10_000) .build(key -> createExpensiveGraph(key));// 依据缓存中的顶点数驱赶LoadingCache<Key, Graph> graphs = Caffeine.newBuilder() .maximumWeight(10_000) .weigher((Key key, Graph graph) -> graph.vertices().size()) .build(key -> createExpensiveGraph(key));学习之道，永无止境，要学习如何以渔，不要学如何以鱼。
Caffeine官网：https://github.com/ben-manes/...