java Caffeine 缓存：快速上手与Spring Boot集成指南

摘要：本文将介绍Caffeine缓存库，概述其背景、优点、缺点，并详细说明如何在Java项目中使用Caffeine，以及如何将其与Spring Boot框架集成。最后，我们将通过一个简单的例子来演示Caffeine缓存的使用。

一、Caffeine 缓存背景

Caffeine是一个高性能、可扩展的Java缓存库，由Google的Ben Manes开发。Caffeine基于ConcurrentHashMap设计，采用了近似LRU（Least Recently Used，最近最少使用）算法，以实现高速缓存淘汰策略。Caffeine广泛应用于各类Java项目中，作为一种提高数据读取性能的优秀解决方案。

二、Caffeine 缓存优点与缺点

优点：

高性能：Caffeine性能优于许多其他缓存库，因其采用了近似LRU算法，实现了高效的缓存淘汰策略。灵活性：Caffeine提供了丰富的配置选项，用户可根据项目需求灵活定制缓存策略。易集成：Caffeine可轻松与Spring Boot框架集成，实现便捷的缓存管理。易于使用：Caffeine API简洁易懂，便于开发者快速上手。

缺点：

仅支持Java：Caffeine为Java特有的缓存库，不能直接应用于其他编程语言。近似LRU算法：虽然Caffeine采用了高效的近似LRU算法，但在某些场景下，其性能可能不如精确的LRU算法。

三、Caffeine 缓存基本使用方法

1.添加Caffeine依赖：

com.github.ben-manes.caffeine

caffeine

2.9.2

2. 创建Caffeine缓存实例：

import com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;

import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;

Cache cache = Caffeine.newBuilder()

.maximumSize(100)

.expireAfterWrite(5, TimeUnit.MINUTES)

.build();

3.缓存操作：

// 添加缓存项

cache.put("key", "value");

// 获取缓存项

Object value = cache.getIfPresent("key");

// 删除缓存项

cache.invalidate("key");

 四、Spring Boot 集成与配置

添加依赖：

org.springframework.boot

spring-boot-starter-cache

com.github.ben-manes.caffeine

caffeine

2.9.2

在Spring Boot主类上添加@EnableCaching注解： import org.springframework.boot.SpringApplication;

import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;

import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;

@SpringBootApplication

@EnableCaching

public class CaffeineDemoApplication {

public static void main(String[] args) {

SpringApplication.run(CaffeineDemoApplication.class, args);

}

}

在application.properties文件中配置Caffeine缓存： spring.cache.type=caffeine

spring.cache.caffeine.spec=maximumSize=100,expireAfterWrite=300s

在需要使用缓存的方法上添加@Cacheable注解： import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;

import org.springframework.stereotype.Service;

@Service

public class DataService {

@Cacheable(value = "data", key = "#id")

public Data getData(Long id) {

// 模拟从数据库或其他来源获取数据

return new Data(id, "sample data");

}

}

五、示例 假设我们有一个简单的数据服务，需要根据ID从数据库中获取数据。为了提高性能，我们可以使用Caffeine缓存：

创建数据实体：

public class Data {

private Long id;

private String content;

public Data(Long id, String content) {

this.id = id;

this.content = content;

}

// 省略getter和setter方法

}

使用Caffeine缓存实现数据服务：

import com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;

import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;

@Service

public class DataService {

private final Cache cache = Caffeine.newBuilder()

.maximumSize(100)

.expireAfterWrite(5, TimeUnit.MINUTES)

.build();

public Data getData(Long id) {

return cache.get(id, this::loadDataFromDatabase);

}

private Data loadDataFromDatabase(Long id) {

// 模拟从数据库获取数据

return new Data(id, "sample data");

}

}

        当调用getData方法时，Caffeine缓存会首先检查缓存中是否存在对应的数据，若存在则直接返回，否则从数据库中加载数据，并将其添加到缓存中。这样，我们就实现了一个简单的基于Caffeine的数据缓存服务。

        Caffeine还提供了许多其他功能，如：缓存回收策略、监听器、统计信息等。以下是一些补充内容：

六、Caffeine 缓存回收策略

Caffeine 提供了多种回收策略，可根据需求灵活配置：

1. 基于大小的回收：

Cache cache = Caffeine.newBuilder()

.maximumSize(100)

.build();

2. 基于权重的回收：

Cache cache = Caffeine.newBuilder()

.maximumWeight(1000)

.weigher((key, value) -> value.length())

.build();

3. 基于时间的回收：

Cache cache = Caffeine.newBuilder()

.expireAfterWrite(5, TimeUnit.MINUTES)

.build();

七、Caffeine 缓存监听器

Caffeine 支持添加监听器，以便在缓存项被移除时执行特定操作：

Cache cache = Caffeine.newBuilder()

.maximumSize(100)

.removalListener((key, value, cause) -> {

System.out.println("Removed key: " + key + ", cause: " + cause);

})

.build();

八、Caffeine 缓存统计信息

Caffeine 提供了统计信息，方便查看缓存性能指标：

Cache cache = Caffeine.newBuilder()

.maximumSize(100)

.recordStats()

.build();

// 获取统计信息

com.github.benmanes.caffeine.cache.stats.CacheStats stats = cache.stats();

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