Caffeine缓存最快缓存内存缓存

一、序言

Caffeine是一个进程内部缓存框架。

对比Guava Cache

Caffeine是在Guava Cache的基础上做一层封装，性能有明显提高，二者同属于内存级本地缓存。使用Caffeine后无需使用Guava Cache，从并发的角度来讲，Caffeine明显优于Guava，原因是使用了Java 8最新的StampedLock锁技术。

二、缓存简介

（一）缓存对比

从横向对常用的缓存进行对比，有助于加深对缓存的理解，有助于提高技术选型的合理性。下面对比三种常用缓存：Redis、EhCache、Caffeine。

1、序列化

缓存	序列化	原因
Redis	必须实现序列化	进程间数据传输，因此必须实现序列化。大多数情况下涉及内网网络传输；作为缓存数据库使用，持久化是标配。
EhCache	不一定需要实现序列化	当缓存配置不持久化到磁盘时，无需实现序列化接口。使用时，如果不确定是否需要持久化到磁盘，建议统一实现序列化接口。
Caffeine	不需要实现序列化	Map对象的改进型接口，不涉及任何形式的网络传输和持久化，因此完全不需要实现序列化接口。

2、进程关系

缓存	进程关系	备注
Redis	与业务进程独立，由操作系统独立管理，业务系统重启对缓存服务无影响	Redis服务与业务服务独立，互相影响较小
EhCache	附着于业务进程，业务系统重启，存储与内存部分的缓存数据丢失；存储与硬盘部分的数据继续存在	缓存配置存在两种模式：一种是纯内存型，一种是可持久化到磁盘
Caffeine	附着于业务进程，业务系统重启，缓存数据全部丢失	纯内存型

内存型缓存的理解：缓存都是使用内存作为存储媒介的，各种缓存服务的区别如下：Caffeine是内存型缓存是指缓存与调用者属于同一个应用，准确的说属于同一个JVM；Redis是指另外一个独立进程的内存型，缓存数据存储在Redis数据库的内存中，而不是在调用服务所属的内存中。

（二）本地缓存

本地缓存与分布式缓存对应，缓存进程和应用进程同属于一个JVM，数据的读、写在一个进程内完成。本地缓存没有网络开销，访问速度很快。

Caffeine是基于Guava Cache增强的新一代缓存技术，缓存性能极其出色。

1、Map

JDK内置的Map可作为缓存的一种实现方式，然而严格意义来讲，其不能算作缓存的范畴。原因如下：一是其存储的数据不能主动过期；二是无任何缓存淘汰策略。

三、SpringCache

Caffeine作为Spring体系中内置的缓存之一，Spring Cache同样提供调用接口支持。

（一）需求分析

1、CacheManager

Caffeine属于进程内部缓存框架，不需要配置多数据源，因此一个CacheManager即可满足需求。如果应用中仅使用Caffeine作为唯一的缓存框架，那么通过注解使用时无需显式指明。

2、CacheName

任何一类缓存，不同业务模块间缓存过期时间以及缓存淘汰策略几乎不相同，因此应该支持多CacheName，并且应该具有不同配置。过期时间是不同CacheName间缓存配置的重要区别。

3、Key

内存型缓存，无可视化界面，因此首要满足键值的唯一性，键值唯一是正确使用业务缓存的基础保证。

（二）序列化

Caffeine缓存不涉及任何序列化，因此目标缓存对象不需要实现Serializable接口。若涉及多级缓存或者多种缓存共用，其它需要网络传输或者持久化的缓存需要序列化，Caffeine尽管也使用实现序列化的实体类，但是不做序列化操作。

不需要序列化，降低了缓存使用难度。

（三）集成

1、引入依赖

如果无特别要求，使用较新SpringBoot的内置版本即可。

<dependency>

    <groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId>

    <artifactId>caffeine</artifactId>

</dependency>

<dependency>

    <groupId>org.springframework</groupId>

    <artifactId>spring-context-support</artifactId>

</dependency>

2、全局配置

全局配置中指定使用caffeine缓存管理。

spring:

  cache:

    type: caffeine

3、缓存管理器

配置缓存管理器：多CacheName配置。

public interface CacheNameTimeConstant {

    String CACHE_DEFAULT = "CACHE_DEFAULT";

    String CACHE_10SECS = "CACHE_10SECS";

    String CACHE_60SECS = "CACHE_60SECS";

}

同一个CacheManager配置多个CacheName，此处仅配置过期时间的差异，其余配置可自由增加。

@Bean

public CacheManager caffeineCacheManager() {

    SimpleCacheManager cacheManager = new SimpleCacheManager();

    List<CaffeineCache> caches = new ArrayList<>();

    caches.add(new CaffeineCache(CacheNameTimeConstant.CACHE_5SECS,

            Caffeine.newBuilder().expireAfterWrite(5, TimeUnit.SECONDS).build()));

    caches.add(new CaffeineCache(CacheNameTimeConstant.CACHE_10SECS,

            Caffeine.newBuilder().expireAfterWrite(10, TimeUnit.SECONDS).build()));

    caches.add(new CaffeineCache(CacheNameTimeConstant.CACHE_30SECS,

            Caffeine.newBuilder().expireAfterWrite(30, TimeUnit.SECONDS).build()));

    cacheManager.setCaches(caches);

    return cacheManager;

}

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