[转]多线程高并发场景下使用Caffeine
互联网软件神速发展，用户的体验度是判断一个软件好坏的重要原因，所以缓存就是必不可少的一个神器。在多线程高并发场景中往往是离不开cache的，需要根据不同的应用场景来需要选择不同的cache，比如分布式缓存如redis、memcached，还有本地（进程内）缓存如ehcache、GuavaCache、Caffeine。 说起Guava Cache，很多人都不会陌生，它是Google Guava工具包中的一个非常方便易用的本地化缓存实现，基于LRU算法实现，支持多种缓存过期策略。由于Guava的大量使用，Guava Cache也得到了大量的应用。但是，Guava Cache的性能一定是最好的吗？也许，曾经，它的性能是非常不错的。但所谓长江后浪推前浪，总会有更加优秀的技术出现。今天，我就来介绍一个比Guava Cache性能更高的缓存框架：Caffeine。 官方性能比较 Google Guava工具包中的一个非常方便易用的本地化缓存实现，基于LRU算法实现，支持多种缓存过期策略。 EhCache 是一个纯Java的进程内缓存框架，具有快速、精干等特点，是Hibernate中默认的CacheProvider。 Caffeine是使用Java8对Guava缓存的重写版本，在Spring Boot 2.0中将取代，基于LRU算法实现，支持多种缓存过期策略。 场景1：8个线程读，100%的读操作。 场景二：6个线程读，2个线程写，也就是75%的读操作，25%的写操作。 场景三：8个线程写，100%的写操作。 可以清楚地看到Caffeine效率明显高于其他缓存。 如何使用？
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<span class=""> 1</span> public <span class="">static</span> <span class="">void</span> main(<span class="">String</span>[] args) { <span class=""> 2</span> LoadingCache<<span class="">String</span>, <span class="">String</span>> build = CacheBuilder.newBuilder().initialCapacity(<span class="">1</span>).maximumSize(<span class="">100</span>).expireAfterWrite(<span class="">1</span>, TimeUnit.DAYS) <span class=""> 3</span> .build(<span class="">new</span> CacheLoader<<span class="">String</span>, <span class="">String</span>>() { <span class=""> 4</span> <span class="">//默认的数据加载实现，当调用get取值的时候，如果key没有对应的值，就调用这个方法进行加载</span> <span class=""> 5</span> <span class="">@Override</span> <span class=""> 6</span> public <span class="">String</span> load(<span class="">String</span> key) { <span class=""> 7</span> <span class="">return</span> <span class="">""</span>; <span class=""> 8</span> } <span class=""> 9</span> }); <span class="">10</span> } <span class="">11</span> } |
参数方法： initialCapacity(1) 初始缓存长度为1； maximumSize(100) 最大长度为100； expireAfterWrite(1, TimeUnit.DAYS) 设置缓存策略在1天未写入过期缓存（后面讲缓存策略）。 过期策略 在Caffeine中分为两种缓存，一个是有界缓存，一个是无界缓存，无界缓存不需要过期并且没有界限。 在有界缓存中提供了三个过期API： expireAfterWrite：代表着写了之后多久过期。（上面列子就是这种方式）...
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