本地缓存框架对比

绝地灬酷狼 2024-04-08 12:04 60阅读 0赞

本地缓存框架：ConcurrentHashMap,Caffeine、GuavaCache、EhCache总结

## 一、ConcurrentHashMap ##

[连接][Link 1]

## 二、Caffeine ##

### 介绍 ###

Caffeine是一个基于Java8开发的提供了近乎最佳命中率的高性能的缓存库,支持丰富的缓存过期策略,使用的是：**TinyLfu淘汰算法**。

caffeine的API操作功能和Guava 是基本保持一致的。并且caffeine为了兼容之前使用Guava 的用户,做了一个Guava的Adapter可供兼容。

缓存和ConcurrentMap有点相似，区别是ConcurrentMap将会持有所有加入到缓存当中的元素，直到它们被从缓存当中手动移除。但是，Caffeine的缓存Cache 通常会被配置成自动驱逐缓存中元素，以限制其内存占用。

Caffeine 关联的缓存有三种：Cache，LoadingCache 和 AsyncLoadingCache。
        springboot + CaffeineCacheManager 所使用的是 LoadingCache。

Caffeine 配置说明

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td><strong>参数</strong></td> 
   <td><strong>类型</strong></td> 
   <td><strong>描述</strong></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>initialCapacity</td> 
   <td>int</td> 
   <td>初始的缓存空间大小</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>maximumSize</td> 
   <td>long</td> 
   <td>缓存的最大条数</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>maximumWeight</td> 
   <td>long</td> 
   <td>缓存的最大权重</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>expireAfterWrite或expireAfterAccess</td> 
   <td>duration</td> 
   <td>最后一次写入或访问后经过固定时间过期</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>refreshAfterWrite</td> 
   <td>duration</td> 
   <td>创建缓存或者最近一次更新缓存后经过固定的时间间隔，刷新缓存</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>weakKeys</td> 
   <td>boolean</td> 
   <td>打开 key 的弱引用</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>weakValues</td> 
   <td>boolean</td> 
   <td>打开 value 的弱引用</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>softValues</td> 
   <td>boolean</td> 
   <td>打开 value 的软引用</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>recordStats</td> 
   <td></td> 
   <td>开发统计功能</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

备注：

*  weakValues 和 softValues 不可以同时使用。
 *  maximumSize 和 maximumWeight 不可以同时使用。
 *  expireAfterWrite 和 expireAfterAccess 同事存在时，以 expireAfterWrite 为准。

### 特点： ###

#### （1）缓存淘汰策略： ####

提供了三种缓存淘汰策略，分别是基于大小、权重、时间、引用方式、手动清除。

基于大小的方式：

1、可以使用Caffeine.maximumSize(long)方法来指定缓存的最大容量。

LoadingCache<Key, Graph> graphs = Caffeine.newBuilder()
        .maximumSize(10_000)
        .build();

2、可以使用权重的策略来进行驱逐,

LoadingCache<Key, Graph> graphs = Caffeine.newBuilder()
        .maximumWeight(10_000)
        .build();
    
    
    Caffeine<String, Person> caffeine = Caffeine.newBuilder()
         .maximumWeight(30)
         .weigher((String key, Person value)-> value.getAge());

3.基于时间的方式：  
1、expireAfterAccess(long, TimeUnit):在最后一次访问或者写入后开始计时，在指定的时间后过期。假如一直有请求访问该key，那么这个缓存将一直不会过期

2、expireAfterWrite(long, TimeUnit): 在最后一次写入缓存后开始计时，在指定的时间后过期

3、expireAfter(Expiry): 自定义策略，过期时间由Expiry实现独自计算。

Caffeine
                    .newBuilder()
                    // 二十分钟之内没有被写入,则回收
                    .expireAfterWrite(20, TimeUnit.MINUTES)
                    // 二十分钟之内没有被访问,则回收
                    .expireAfterAccess(20, TimeUnit.MINUTES)
                    .expireAfter(new Expiry<String, UserInfo>() {
                                     @Override
                                     public long expireAfterCreate(String s, UserInfo userInfo, long l) {
                                         if(userInfo.getAge() > 60){ //首次存入缓存后，年龄大于 60 的，过期时间为 4 秒
                                             return 4000000000L;
                                         }
                                         return 2000000000L; // 否则为 2 秒
                                     }
    
                                     @Override
                                     public long expireAfterUpdate(String s, UserInfo userInfo, long l, long l1) {
                                         if(userInfo.getName().equals("one")){ // 更新 one 这个人之后，过期时间为 8 秒
                                             return 8000000000L;
                                         }
                                         return 4000000000L; // 更新其它人后，过期时间为 4 秒
                                     }
    
                                     @Override
                                     public long expireAfterRead(String s, UserInfo userInfo, long l, long l1) {
                                         return 3000000000L; // 每次被读取后，过期时间为 3 秒
                                     }
                                 }
                    )
                    .build();
    
    import lombok.Data;
    import lombok.ToString;
    @Data
    @ToString
    public class UserInfo {
        private Integer id;
        private String name;
        private String sex;
        private Integer age;
    }

4.基于引用的方式：

Caffeine.newBuilder().weakKeys(); 使用弱引用存储键.当key没有其他引用时,缓存项可以被垃圾回收  
Caffeine.newBuilder().weakValues(); 使用弱引用存储值.当value没有其他引用时,缓存项可以被垃圾回收  
Caffeine.newBuilder().softValues(); 使用软引用存储值.按照全局最近最少使用的顺序回收。

![30b902abe5c34955bcc32d664519d1f5.png][]

Caffeine
        .newBuilder()
        // 使用弱引用存储键.当key没有其他引用时,缓存项可以被垃圾回收
        .weakKeys()
        // 使用弱引用存储值.当value没有其他引用时,缓存项可以被垃圾回收
        .weakValues()
        // 使用软引用存储值.按照全局最近最少使用的顺序回收
        .softValues()
        .build();

**注意**：Caffeine.weakValues()和Caffeine.softValues()不可以一起使用。

5.手动清除：

Cache<String, Object> cache = Caffeine.newBuilder().maximumSize(5).build();
    // 单个清除
    cache.invalidate("key");
    // 批量清除
    cache.invalidateAll(Arrays.asList("key", "key1"));
    // 清空
    cache.invalidateAll();

#### （2）加载方式 ####

caffeine主要有3种加载方式：

*  手动加载
 *  同步加载
 *  异步加载

**手动加载Cache：**

import com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;
    import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;
    
    import java.util.concurrent.ConcurrentMap;
    import java.util.concurrent.TimeUnit;
    /**
     * Caffeine 手动加载
     */
    public class CaffeineDemo {
    
        public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
            Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder()
                    // 基于时间失效,写入之后开始计时失效
                    .expireAfterWrite(2000, TimeUnit.MILLISECONDS)
                    // 缓存容量
                    .maximumSize(5)
                    .build();
    
            // 使用java8 Lambda表达式声明一个方法,get不到缓存中的值调用这个方法运算、缓存、返回
            String value = cache.get("key", key -> key + "_" + System.currentTimeMillis());
            System.out.println(value);
    
            //让缓存到期
            Thread.sleep(2001);
            // 存在就取,不存在就返回空
            System.out.println(cache.getIfPresent("key"));
            // 重新存值
            cache.put("key", "value");
            String key = cache.get("key", keyOne -> keyOne + "_" + System.currentTimeMillis());
            System.out.println(key);
            // 获取所有值打印出来
            ConcurrentMap<String, String> concurrentMap = cache.asMap();
            System.out.println(concurrentMap);
            // 删除key
            cache.invalidate("key");
            // 获取所有值打印出来
            System.out.println(cache.asMap());
        }
    }

**同步加载LoadingCache：**

import com.github.benmanes.caffeine.cache.CacheLoader;
    import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;
    import com.github.benmanes.caffeine.cache.LoadingCache;
    import org.checkerframework.checker.nullness.qual.NonNull;
    import org.checkerframework.checker.nullness.qual.Nullable;
    
    import java.util.Arrays;
    import java.util.Map;
    import java.util.concurrent.TimeUnit;
    
    /**
     * @description Caffeine 同步加载
     */
    public class CaffenineLoadingCacheDemo {
    
        public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
            LoadingCache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder()
                    // 基于时间失效,写入之后开始计时失效
                    .expireAfterWrite(2000, TimeUnit.MILLISECONDS)
                    // 缓存容量
                    .maximumSize(5)
                    // 可以使用java8函数式接口的方式,这里其实是重写CacheLoader类的load方法
                    .build(new MyLoadingCache());
    
            // 获取一个不存在的kay,让它去调用CacheLoader的load方法
            System.out.println(cache.get("key"));
            // 等待2秒让key失效
            TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
            System.out.println(cache.getIfPresent("key"));
            // 批量获取key,让他批量去加载
            Map<String, String> all = cache.getAll(Arrays.asList("key1", "key2", "key3"));
            System.out.println(all);
        }
    
        static class MyLoadingCache implements CacheLoader {
    
            @Nullable
            @Override
            public Object load(@NonNull Object key) throws Exception {
                return key + "_" + System.currentTimeMillis();
            }
        }
    
    }

**异步加载AsyncLoadingCache：**

import com.github.benmanes.caffeine.cache.AsyncLoadingCache;
    import com.github.benmanes.caffeine.cache.CacheLoader;
    import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;
    import org.checkerframework.checker.nullness.qual.NonNull;
    import org.checkerframework.checker.nullness.qual.Nullable;
    
    import java.util.Objects;
    import java.util.concurrent.CompletableFuture;
    import java.util.concurrent.ExecutionException;
    import java.util.concurrent.TimeUnit;
    
    /**
     * @description Caffeine 异步加载
     */
    public class CaffeineAsyncLoadingCacheDemo {
    
        public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {
            AsyncLoadingCache<Object, String> cache = Caffeine.newBuilder()
                    // 基于时间失效,写入之后开始计时失效
                    .expireAfterWrite(2000, TimeUnit.MILLISECONDS)
                    // 缓存容量
                    .maximumSize(5)
                    // 可以使用java8函数式接口的方式,这里其实是重写CacheLoader的load方法
                    .buildAsync(new MyCacheLoader());
    
    
            // 获取一个不存在的kay,让它异步去调用CacheLoader的load方法。这时候他会返回一个CompletableFuture
            CompletableFuture<String> future = cache.get("key");
            //验证
            future.thenAccept(s -> System.out.println("当前的时间为:" + System.currentTimeMillis() + " -> 异步加载的值为:" + s));
    
            // 睡眠2秒让它的key失效
            TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
    
            // 注意:当使用getIfPresent时,也是返回的CompletableFuture
            // 因为getIfPresent从缓存中找不到是不会去运算key既不会调用(CacheLoader.load)方法
            // 所以得到的CompletableFuture可能会为null,如果想从CompletableFuture中取值的话.先判断CompletableFuture是否会为null
            CompletableFuture<String> completableFuture = cache.getIfPresent("key");
            if (Objects.nonNull(completableFuture)) {
                System.out.println(completableFuture.get());
            }
        }
        static  class MyCacheLoader implements CacheLoader{
    
            @Nullable
            @Override
            public Object load(@NonNull Object key) throws Exception {
                return key + "_" + System.currentTimeMillis();
            }
        }
    
    }

#### （3）更新策略 ####

更新策略：在设定多长时间后会自动刷新缓存。

LoadingCache<String, String> build = Caffeine.newBuilder().
                      //1s后刷新缓存
                      refreshAfterWrite(1, TimeUnit.SECONDS).build(new CacheLoader<String, String>() {
                        @Override
                        public String load(String key) {
                            // TODO 此处可以查询数据库 更新该key对应的value数据
                            return "1111";
                        }
             });

#### （4）缓存状态监控 ####

默认是使用Caffeine自带的，也可以自己进行实现。在`StatsCounter`接口中，定义了需要打点的方法:

1.  **recordHits**：记录缓存命中
2.  **recordMisses**：记录缓存未命中
3.  **recordLoadSuccess**：记录加载成功(指的是CacheLoader加载成功)
4.  **recordLoadFailure**：记录加载失败
5.  **recordEviction**：记录淘汰数据

默认：

public class CaffeineStatsCounterDemo {
        public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
            Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder()
                    // 基于时间失效,写入之后开始计时失效
                    .expireAfterWrite(2000, TimeUnit.MILLISECONDS)
                    // 缓存容量
                    .maximumSize(5)
                    .recordStats()
                    .build();
            cache.put("key", "value");
            CacheStats cacheStats = cache.stats();
            System.out.println(cacheStats.toString());
        }
    }

自定义：

import com.github.benmanes.caffeine.cache.RemovalCause;
    import com.github.benmanes.caffeine.cache.stats.CacheStats;
    import com.github.benmanes.caffeine.cache.stats.StatsCounter;
    import lombok.Data;
    
    import java.util.concurrent.atomic.LongAdder;
    
    /**
     * 自定义的缓存状态收集器
     */
    @Data
    public class MyStatsCounter implements StatsCounter {
    
        private final LongAdder hitCount = new LongAdder();
        private final LongAdder missCount = new LongAdder();
        private final LongAdder loadSuccessCount = new LongAdder();
        private final LongAdder loadFailureCount = new LongAdder();
        private final LongAdder totalLoadTime = new LongAdder();
        private final LongAdder evictionCount = new LongAdder();
        private final LongAdder evictionWeight = new LongAdder();
    
        public MyStatsCounter() {
        }
    
        @Override
        public void recordHits(int i) {
            hitCount.add(i);
            System.out.println("命中次数：" + i);
        }
    
        @Override
        public void recordMisses(int i) {
            missCount.add(i);
            System.out.println("未命中次数：" + i);
        }
    
        @Override
        public void recordLoadSuccess(long l) {
            loadSuccessCount.increment();
            totalLoadTime.add(l);
            System.out.println("加载成功次数：" + l);
        }
    
        @Override
        public void recordLoadFailure(long l) {
            loadFailureCount.increment();
            totalLoadTime.add(l);
            System.out.println("加载失败次数：" + l);
        }
    
        @Override
        public void recordEviction() {
            evictionCount.increment();
            System.out.println("因为缓存权重限制，执行了一次缓存清除工作");
        }
    
        @Override
        public void recordEviction(int weight, RemovalCause cause) {
            evictionCount.increment();
            evictionWeight.add(weight);
            System.out.println("因为缓存权重限制，执行了一次缓存清除工作，清除的数据的权重为：" + weight);
        }
    
        @Override
        public void recordEviction(int weight) {
            evictionCount.increment();
            evictionWeight.add(weight);
            System.out.println("因为缓存权重限制，执行了一次缓存清除工作，清除的数据的权重为：" + weight);
        }
    
        @Override
        public CacheStats snapshot() {
            return CacheStats.of(
                    negativeToMaxValue(hitCount.sum()),
                    negativeToMaxValue(missCount.sum()),
                    negativeToMaxValue(loadSuccessCount.sum()),
                    negativeToMaxValue(loadFailureCount.sum()),
                    negativeToMaxValue(totalLoadTime.sum()),
                    negativeToMaxValue(evictionCount.sum()),
                    negativeToMaxValue(evictionWeight.sum()));
        }
        private static long negativeToMaxValue(long value) {
            return (value >= 0) ? value : Long.MAX_VALUE;
        }
    }
    
    
    
    
    MyStatsCounter myStatsCounter = new MyStatsCounter();
            Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder()
                    // 基于时间失效,写入之后开始计时失效
                    .expireAfterWrite(2000, TimeUnit.MILLISECONDS)
                    // 缓存容量
                    .maximumSize(5)
                    .recordStats(()->myStatsCounter)
                    .build();
            cache.put("one", "one");
            cache.put("two", "two");
            cache.put("three","three");
            cache.getIfPresent("ww");
            CacheStats stats = myStatsCounter.snapshot();
            Thread.sleep(1000);
            System.out.println(stats.toString());

#### （5）淘汰监听 ####

Caffeine<String, UserInfo> caffeine = Caffeine.newBuilder()
     .maximumWeight(30)
    .removalListener((String key, UserInfo value, RemovalCause cause)->{
                        System.out.println("被清除人的年龄：" + value.getAge() + ";  清除的原因是:" + cause);
      }).weigher((String key, UserInfo value)-> value.getAge());
     Cache<String, UserInfo> cache = caffeine.build();
     cache.put("one", new UserInfo(12, "1"));
     cache.put("two", new UserInfo(18, "2"));
     cache.put("one", new UserInfo(14, "3"));
     cache.invalidate("one");
     cache.put("three", new UserInfo(31, "three"));
     Thread.sleep(2000);

在Caffeine中被淘汰的原因有很多种:

1.  EXPLICIT: 这个原因是，用户造成的，通过调用remove方法从而进行删除。
2.  REPLACED: 更新的时候，其实相当于把老的value给删了。
3.  COLLECTED: 用于我们的垃圾收集器，也就是我们上面减少的软引用，弱引用。
4.  EXPIRED：过期淘汰。
5.  SIZE: 大小淘汰，当超过最大的时候就会进行淘汰。

### 原理分析： ###

Java 进程内存是有限的，不可能无限地往里面放缓存对象。这就需要有合适的淘汰算法淘汰无用的对象，为新进的对象留有空间。常见的缓存淘汰算法有 **FIFO、LRU、LFU**。

LRU(Least Recently Used)：最近最久未使用。它是**优先淘汰掉最久未访问到的数据**。缺点是不能很好地应对偶然的突发流量。比如一个数据在一分钟内的前59秒访问很多次，而在最后1秒没有访问，但是有一批冷门数据在最后一秒进入缓存，那么热点数据就会被冲刷掉。

![0e58bdcc8121444899c5f3f2f9b50c28.png][]

FIFO(First In First Out)：先进先出。它是优先淘汰掉最先缓存的数据、是最简单的淘汰算法。缺点是如果**先缓存的数据使用频率比较高的话**，那么该数据就不停地进进出出，因此它的缓存命中率比较低。

![94f8ff2d29e546d0804465621a9affee.png][]

LFU(Least Frequently Used)：最近最少频率使用。它是**优先淘汰掉最不经常使用的数据**，需要维护一个表示使用频率的字段。主要有两个缺点：一、大多数据访问频率比较高，内存堪忧；二、无法合理更新新上的热点数据，比如某个数据历史较多，新旧数据一起需要操作，那内存堪忧。

![799cd7077c3445eba9b31c435872102b.png][]

Caffeine采用了一种结合LRU、LFU优点的算法：W-TinyLFU，其特点：高命中率、低内存占用。是一种为了解决传统**LFU算法空间存储比较大的问题LFU算法**，它可以在较大访问量的场景下近似的替代LFU的数据统计部分，**它的原理有些类似BloomFilter**。

BloomFilter原理：在BloomFilter中，使用一个大的bit数组用于存储所有key，每一个key通过多次不同的hash计算来映射数组的不同bit位，如果key存在将对应的bit位设置为1，这样就可以通过少量的存储空间进行大量的数据过滤。

在TinyLFU中，把多个bit位看做一个整体，用于统计一个key的使用频率，TinyFLU中的key也是通过多次不同的hash计算来映射多个不同的bit组。在读取时，取映射的所有值中的最小的值作为key的使用频率。

TinyLFU根据最大数据量设置生成一个long数组，然后将频率值保存在其中的四个long的4个bit位中(4个bit位不会大于15)，取频率值时则取四个中的最小一个。

Caffeine认为频率大于15已经很高了，是属于热数据，所以它只需要4个bit位来保存，long有8个字节64位，这样可以保存16个频率。取hash值的后左移两位，然后加上hash四次，这样可以利用到16个中的13个，利用率挺高的，或许有更好的算法能将16个都利用到。

过程说明：

*  假设有四个hash函数，每当元素被访问时，将进行次数加1；
 *  此时会按照约定好的四个hash函数进行hash计算找到对应的位置，相应的位置进行+1操作；
 *  当获取元素的频率时，同样根据hash计算找到4个索引位置；
 *  取得四个位置的频率信息，然后根据Count Min取得最低值作为本次元素的频率值返回，即Min(Count);

![c9c867f012aa41dd989e09877f7bb01d.png][]

### 使用方式： ###

#### 一、方式一 ####

<dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId>
    </dependency>

@EnableCaching
    @Configuration
    public class CaffeineCacheConfig {
        /**
         * 在 springboot 中使用 CaffeineCacheManager 管理器管理 Caffeine 类型的缓存，Caffeine 类似 Cache 缓存的工厂，
         * 可以生产很多个 Cache 实例，Caffeine 可以设置各种缓存属性，这些 Cache 实例都共享 Caffeine 的缓存属性。
         * @return
         */
        @Bean(name = "caffeineCacheManager")
        public CacheManager oneHourCacheManager(){
            Caffeine caffeine = Caffeine.newBuilder()
                    .initialCapacity(10) //初始大小
                    .maximumSize(11)  //最大大小
                    //写入/更新之后1小时过期
                    .expireAfterWrite(1, TimeUnit.HOURS);
    
            CaffeineCacheManager caffeineCacheManager = new CaffeineCacheManager();
            caffeineCacheManager.setAllowNullValues(true);
            caffeineCacheManager.setCaffeine(caffeine);
            return caffeineCacheManager;
        }
    }

@RestController
    public class CaffeineController {
    
        @Autowired
        private CaffeineService caffeineService;
    
        @GetMapping("/cache-Data/{key}")
        public String cacheDataL(@PathVariable String key) {
    
            return caffeineService.cacheData(key);
        }
    
        @GetMapping("/cache-put-Data/{key}")
        public String cachePutDataL(@PathVariable String key) {
    
            return caffeineService.cachePutData(key);
        }
    
    
        @GetMapping("/cache-delete-Data/{key}")
        public String cacheDelteDataL(@PathVariable String key) {
    
            return caffeineService.deleteCaffeineServiceTest(key);
        }
    
        @GetMapping("/getCaffeineServiceTest")
        public String getCaffeineServiceTest(String name,Integer age) {
    
            return caffeineService.getCaffeineServiceTest(name,age);
        }
    
    }

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
    import org.springframework.cache.annotation.CacheConfig;
    import org.springframework.cache.annotation.CacheEvict;
    import org.springframework.cache.annotation.CachePut;
    import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
    import org.springframework.stereotype.Service;
    
    /**
     * @Cacheable 触发缓存入口（这里一般放在创建和获取的方法上）
     * @CacheEvict 触发缓存的eviction（用于删除的方法上）
     * @CachePut 更新缓存且不影响方法执行（用于修改的方法上，该注解下的方法始终会被执行）
     * @Caching 将多个缓存组合在一个方法上（该注解可以允许一个方法同时设置多个注解）
     * @CacheConfig 在类级别设置一些缓存相关的共同配置（与其它缓存配合使用）
     */
    @Service
    @CacheConfig(cacheManager = "caffeineCacheManager")
    @Slf4j
    public class CaffeineService {
    
        @Cacheable(value = "data", key = "#key")
        public String cacheData(String key) {
            log.info("cacheData()方法执行");
            return getCache(key);
        }
    
        @CachePut(value = "data", key = "#key")
        public String cachePutData(String key) {
            log.info("cachePutData()方法执行");
            return "cachePutData--" + key;
        }
    
        private String getCache(String key) {
            try {
                log.info("getCache()方法执行");
                Thread.sleep(3000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            return key;
        }
    
        /**
         * CacheEvict删除key，会调用cache的evict
         * */
        @CacheEvict(cacheNames = "outLimit",key = "#name")
        public String deleteCaffeineServiceTest(String name){
            String value = name + " nihao";
            log.info("deleteCaffeineServiceTest value = {}",value);
            return value;
        }
    
        /**
         * condition条件判断是否要走缓存，无法使用方法中出现的值（返回结果等）,条件为true放入缓存
         * unless是方法执行后生效，决定是否放入缓存,返回true的放缓存
         * */
        @Cacheable(cacheNames = "outLimit",key = "#name",condition = "#value != null ")
        public String getCaffeineServiceTest(String name,Integer age){
            String value = name + " nihao "+ age;
            log.info("getCaffeineServiceTest value = {}",value);
            return value;
        }
    
    }

![5c072f7d48494178b94a6909e9e12ec1.png][]

![37b17985ab974d73aa4f67a0a47d96fb.png][]

#### 二、方式二 ####

<dependency>
       <groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId>
       <artifactId>caffeine</artifactId>
       <version>2.9.3</version>
    </dependency>

@Configuration
    public class CaffeineCacheConfig {
    
        @Bean
        public Cache<String, Object> caffeineCache() {
            return Caffeine.newBuilder()
                    // 设置最后一次写入或访问后经过固定时间过期
                    .expireAfterWrite(5000, TimeUnit.SECONDS)
                    // 初始的缓存空间大小
                    .initialCapacity(200)
                    // 缓存的最大条数
                    .maximumSize(2000)
                    .build();
        }
    }

import lombok.Data;
    import lombok.ToString;
    @Data
    @ToString
    public class UserInfo {
        private Integer id;
        private String name;
        private String sex;
        private Integer age;
    
        public UserInfo(Integer id, String name) {
            this.id = id;
            this.name = name;
        }
    }

import com.caffeine.lean.entity.UserInfo;
    import com.caffeine.lean.utils.CaffeineUtils;
    import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
    import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
    import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
    import org.springframework.stereotype.Service;
    
    import java.util.Map;
    import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
    
    /**
     * 用户模块接口
     */
    @Service
    @Slf4j
    public class UserInfoService {
    
        //模拟数据库存储数据
        private Map<Integer, UserInfo> userInfoMap = new ConcurrentHashMap<>();
    
        @Autowired
        private CaffeineUtils caffeineUtils;
    
        public void addUserInfo(UserInfo userInfo) {
            log.info("create");
            userInfoMap.put(userInfo.getId(), userInfo);
            // 加入缓存
            caffeineUtils.putAndUpdateCache(String.valueOf(userInfo.getId()), userInfo);
        }
    
        public UserInfo getByName(Integer userId) {
            // 先从缓存读取
            UserInfo userInfo = caffeineUtils.getObjCacheByKey(String.valueOf(userId), UserInfo.class);
            if (userInfo != null) {
                return userInfo;
            }
            // 如果缓存中不存在，则从库中查找
            log.info("get");
            userInfo = userInfoMap.get(userId);
            // 如果用户信息不为空，则加入缓存
            if (userInfo != null) {
                caffeineUtils.putAndUpdateCache(String.valueOf(userInfo.getId()), userInfo);
            }
            return userInfo;
        }
    
        public UserInfo updateUserInfo(UserInfo userInfo) {
            log.info("update");
            if (!userInfoMap.containsKey(userInfo.getId())) {
                return null;
            }
            // 取旧的值
            UserInfo oldUserInfo = userInfoMap.get(userInfo.getId());
            // 替换内容
            if (StringUtils.isNotBlank(oldUserInfo.getName())) {
                oldUserInfo.setName(userInfo.getName());
            }
            if (StringUtils.isNotBlank(oldUserInfo.getSex())) {
                oldUserInfo.setSex(userInfo.getSex());
            }
            oldUserInfo.setAge(userInfo.getAge());
            // 将新的对象存储，更新旧对象信息
            userInfoMap.put(oldUserInfo.getId(), oldUserInfo);
            // 替换缓存中的值
            caffeineUtils.putAndUpdateCache(String.valueOf(oldUserInfo.getId()), oldUserInfo);
            return oldUserInfo;
        }
    
        public void deleteById(Integer id) {
            log.info("delete");
            userInfoMap.remove(id);
            // 从缓存中删除
            caffeineUtils.removeCacheByKey(String.valueOf(id));
        }
    
    }

**
     * Caffeine缓存工具类
     * Cache 可以有的操作
     * V getIfPresent(K key) ：如果缓存中 key 存在，则获取 value，否则返回 null。
     * void put( K key, V value)：存入一对数据 <key, value>。
     * Map<K, V> getAllPresent(Iterable<?> var1) ：参数是一个迭代器，表示可以批量查询缓存。
     * void putAll( Map<? extends K, ? extends V> var1); 批量存入缓存。
     * void invalidate(K var1)：删除某个 key 对应的数据。
     * void invalidateAll(Iterable<?> var1)：批量删除数据。
     * void invalidateAll()：清空缓存。
     * long estimatedSize()：返回缓存中数据的个数。
     * CacheStats stats()：返回缓存当前的状态指标集。
     * ConcurrentMap<K, V> asMap()：将缓存中所有的数据构成一个 map。
     * void cleanUp()：会对缓存进行整体的清理，比如有一些数据过期了，但是并不会立马被清除，所以执行一次 cleanUp 方法，会对缓存进行一次检查，清除那些应该清除的数据。
     * V get( K var1, Function<? super K, ? extends V> var2)：第一个参数是想要获取的 key，第二个参数是函数
     **/
    @Component
    public class CaffeineUtils {
    
        @Autowired
        Cache<String, Object> caffeineCache;
    
        /**
         * 添加或更新缓存
         *
         * @param key
         * @param value
         */
        public void putAndUpdateCache(String key, Object value) {
            caffeineCache.put(key, value);
        }
    
    
        /**
         * 获取对象缓存
         *
         * @param key
         * @return
         */
        public <T> T getObjCacheByKey(String key, Class<T> t) {
            caffeineCache.getIfPresent(key);
            return (T) caffeineCache.asMap().get(key);
        }
    
        /**
         * 根据key删除缓存
         *
         * @param key
         */
        public void removeCacheByKey(String key) {
            // 从缓存中删除
            caffeineCache.asMap().remove(key);
        }
    }

import com.caffeine.lean.entity.UserInfo;
    import com.caffeine.lean.service.UserInfoService;
    import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
    import org.springframework.web.bind.annotation.*;
    
    /**
     * 用户模块入口
     */
    @RestController
    @RequestMapping
    public class UserInfoController {
    
        @Autowired
        private UserInfoService userInfoService;
    
        @GetMapping("/getUserInfo/{id}")
        public Object getUserInfo(@PathVariable Integer id) {
            UserInfo userInfo = userInfoService.getByName(id);
            if (userInfo == null) {
                return "没有该用户";
            }
            return userInfo;
        }
    
        @PostMapping("/createUserInfo")
        public Object createUserInfo(@RequestBody UserInfo userInfo) {
            userInfoService.addUserInfo(userInfo);
            return "SUCCESS";
        }
    
        @PutMapping("/updateUserInfo")
        public Object updateUserInfo(@RequestBody UserInfo userInfo) {
            UserInfo newUserInfo = userInfoService.updateUserInfo(userInfo);
            if (newUserInfo == null) {
                return "不存在该用户";
            }
            return newUserInfo;
        }
    
        @DeleteMapping("/deleteUserInfo/{id}")
        public Object deleteUserInfo(@PathVariable Integer id) {
            userInfoService.deleteById(id);
            return "SUCCESS";
        }
    
    }

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## 三、GuavaCache ##

Google Guava Cache是本地缓存,提供了基于容量、时间、引用的缓存回收方式,内部实现采用**LRU算法,基于引用回收很好的利用了java虚拟机的垃圾回收机制.**

设计灵感来源ConcurrentHashMap，使用多个segments方式的细粒度锁，在保证线程安全的同时，支持高并发场景需求，同时支持多种类型的缓存清理策略，包括**基于容量的清理、基于时间的清理、基于引用的清理**等。

Guava Cache和ConcurrentHashMap很相似,但也不完全一样.最基本的区别是ConcurrentHashMap会一直保存所有添加的元素,直至显示地移除.Guava Cache为了限制内存占用,通常都设定为自动回收元素。

**注意：springboot 2.x以上就踢出了guava cache.**

### 使用场景 ###

1.  愿意消耗一些内存空间来提升速度
2.  预料到某些键会被多次查询
3.  缓存中存放的数据总量不会超出内存容量

### 功能： ###

自动将节点加载至缓存结构中，当缓存的数据超过最大值时，使用LRU算法替换；它具备根据节点上一次被访问或写入时间计算缓存过期机制，缓存的key被封装在WeakReference引用中，缓存的value被封装在WeakReference或SoftReference引用中；还可以统计缓存使用过程中的命中率、异常率和命中率等统计数据。

Guava Cache实质是一个在本地缓存KV数据的LocalCache。而LocalCache的数据结构和ConcurrentHashMap一样，都是采用分segment来细化管理HashMap中的节点Entry。不同的是LocalCahce中的ReferenceEntry节点更为复杂。

### 常用方法: ###

1.  **get :** 要么返回已经缓存的值，要么使用CacheLoader向缓存原子地加载新值；
2.  **getUnchecked**：CacheLoader 会抛异常，定义的CacheLoader没有声明任何检查型异常，则可以 getUnchecked 查找缓存；**反之不能；**
3.  **getAll ：**方法用来执行批量查询；
4.  **put :** 向缓存显式插入值，Cache.asMap()也能修改值，但不具原子性；
5.  **getIfPresent ：**该方法只是简单的把Guava Cache当作Map的替代品，不执行load方法；
6.  put(K key, V value) if cached, return; otherwise create, cache , and return.
7.  invalidate(Object key); 删除缓存
8.  invalidateAll(); 清楚所有的缓存，相当远map的clear操作。
9.  long size(); 获取缓存中元素的大概个数。为什么是大概呢？元素失效之时，并不会实时的更新size，所以这里的size可能会包含失效元素。
10. CacheStats stats(); 缓存的状态数据，包括(未)命中个数，加载成功/失败个数，总共加载时间，删除个数等。
11. ConcurrentMap<K, V> asMap(); 将缓存存储到一个线程安全的map中。

### 特性： ###

#### (1) 创建缓存的方式 ####

1.**CacheLoader**

//LoadingCache类型的缓存，可以使用get（K）或get（K，Callable）方法，并且如果使用的是get（K，Callable）方法，
    // 当K值不存在时，使用的是Callable计算值，不走load方法计算，然后将值放入缓存。
    LoadingCache<String, String> cache = CacheBuilder
            .newBuilder().maximumSize(100)
            .expireAfterWrite(100, TimeUnit.SECONDS) // 根据写入时间过期
            .build(new CacheLoader<String, String>() {
                @Override
                public String load(String key) {
                    return getSchema(key);
                }
            });
    
    private static String getSchema(String key) {
            System.out.println("load...");
            return key + "schema";
    }

2.**callable**

//Cache类型的缓存只能使用Callable的方式get（K，Callable）方法
    Cache<String, String> cache2 = CacheBuilder.newBuilder()
            .maximumSize(1000)
            .expireAfterWrite(100, TimeUnit.SECONDS) // 根据写入时间过期
            .build();
    try {
        String value = cache2.get("key4", new Callable<String>() {
            @Override
            public String call() throws Exception {
                System.out.println("i am callable...");
                return "i am callable...";
            }
        });
        System.out.println(value);
    } catch (ExecutionException e1) {
        e1.printStackTrace();
    }
    private static String getSchema(String key) {
            System.out.println("load...");
            return key + "schema";
    }

#### 2）缓存淘汰策略： ####

提供了三种缓存淘汰策略，分别是基于大小、权重、时间、引用方式、手动清除。

基于大小的方式：

1、可以使用CacheBuilder.maximumSize(long)方法来指定缓存的最大容量。

CacheBuilder.newBuilder()
                    // 缓存的最大条数
                    .maximumSize(1000)
                    .build();

2、可以使用权重的策略来进行驱逐,

CacheBuilder.newBuilder()
       .maximumWeight(10_000)
       .build();
    
    
    CacheBuilder.newBuilder()
      .maximumWeight(30)
      .weigher((String key, UserInfo value)-> value.getAge());

2、expireAfterWrite(long, TimeUnit): 在最后一次写入缓存后开始计时，在指定的时间后过期。

**注意：expireAfterWrite时guava重新加载数据时使用的是load方法，不会调用loadAll。**

CacheBuilder
          .newBuilder()
          // 二十分钟之内没有被写入,则回收
          .expireAfterWrite(20, TimeUnit.MINUTES)
          // 二十分钟之内没有被访问,则回收
          .expireAfterAccess(20, TimeUnit.MINUTES)
          .build();

**注：Guava Cache不会专门维护一个线程来回收这些过期的缓存项，只有在读/写访问时，才去判断该缓存项是否过期，如果过期，则会回收。而且注意，回收后会同步调用load方法来加载新值到cache中。**

4.基于引用的方式：

CacheBuilder.newBuilder().weakKeys(); 使用弱引用存储键.当key没有其他引用时,缓存项可以被垃圾回收  
CacheBuilder.newBuilder().weakValues(); 使用弱引用存储值.当value没有其他引用时,缓存项可以被垃圾回收  
CacheBuilder.newBuilder().softValues(); 使用软引用存储值.按照全局最近最少使用的顺序回收。

![30b902abe5c34955bcc32d664519d1f5.png][]

CacheBuilder
         .newBuilder()
         // 使用弱引用存储键.当key没有其他引用时,缓存项可以被垃圾回收
         .weakKeys()
          // 使用弱引用存储值.当value没有其他引用时,缓存项可以被垃圾回收
          .weakValues()
          // 使用软引用存储值.按照全局最近最少使用的顺序回收
           .softValues().build();

**注意**：CacheBuilder.weakValues()和CacheBuilder.softValues()不可以一起使用。

5.手动清除：

Cache<String, Object> cache = CacheBuilder.newBuilder().maximumSize(5).build();
    // 单个清除
    cache.invalidate("key");
    // 批量清除
    cache.invalidateAll(Arrays.asList("key", "key1"));
    // 清空
    cache.invalidateAll();

#### （3）**监听** ####

**在guava cache中移除key可以设置相应得监听操作，**以便key被移除时做一些额外操作。缓存项被移除时，RemovalListener会获取移除通知\[RemovalNotification\]，其中包含移除原因\[RemovalCause\]、键和值。监听有同步监听和异步监听两种 :

**同步监听：**

CacheLoader<String, String> cacheLoader = CacheLoader.from(String::toUpperCase);
            LoadingCache<String, String> loadingCache = CacheBuilder.newBuilder().maximumSize(4)
                    .removalListener((notification) -> {
                        if (notification.wasEvicted()) {
                            RemovalCause cause = notification.getCause();
                            System.out.println("remove cacase is:" + cause.toString());
                            System.out.println("key:" + notification.getKey() + "value:" + notification.getValue());
                        }
                    }).build(cacheLoader);
    
            loadingCache.getUnchecked("a");
            loadingCache.getUnchecked("b");
            loadingCache.getUnchecked("c");
            loadingCache.getUnchecked("d");//容量是4 吵了自动清除，监听程序清除是单线程。
            loadingCache.getUnchecked("e");

**异步监听：**

CacheLoader<String, String> cacheLoader = CacheLoader.from(String::toUpperCase);
           RemovalListener<String,String> listener =(notification) -> {
                if (notification.wasEvicted()) {
                    RemovalCause cause = notification.getCause();
                    System.out.println("remove cacase is:" + cause.toString());
                    System.out.println("key:" + notification.getKey() + "value:" + notification.getValue());
                }
            };
            //同步监听
            LoadingCache<String, String> loadingCache = CacheBuilder.newBuilder().maximumSize(4)
                    //异步监控
                    .removalListener(RemovalListeners.asynchronous(listener, Executors.newSingleThreadExecutor()))
                    .build(cacheLoader);
    
            loadingCache.getUnchecked("a");
            loadingCache.getUnchecked("b");
            loadingCache.getUnchecked("c");
            loadingCache.getUnchecked("d");//容量是4 吵了自动清除，监听程序清除是单线程。
            loadingCache.getUnchecked("e");

#### （4）统计 ####

**CacheBuilder.recordStats()用来开启Guava Cache的统计功能**。统计打开后Cache.stats()方法返回如下统计信息：

*  hitRate()：缓存命中率；
 *  hitMiss(): 缓存失误率；
 *  loadcount() ; 加载次数；
 *  averageLoadPenalty()：加载新值的平均时间，单位为纳秒；
 *  evictionCount()：缓存项被回收的总数，不包括显式清除。

Cache<String, String> cache = CacheBuilder.newBuilder()
                    // 基于时间失效,写入之后开始计时失效
                    .expireAfterWrite(2000, TimeUnit.MILLISECONDS)
                    // 缓存容量
                    .maximumSize(5)
                    .recordStats()
                    .build();
            cache.put("key", "value");
            CacheStats cacheStats = cache.stats();
            System.out.println(cacheStats.toString());

#### （5）并发操作 ####

GuavaCache通过设置 concurrencyLevel 使得缓存支持并发的写入和读取

LoadingCache<Long, UserInfo> build = CacheBuilder.newBuilder()
    // 最大3个 同时支持CPU核数线程写缓存
    .maximumSize(3).concurrencyLevel(Runtime.getRuntime().availableProcessors()).build(new CacheLoader<Long, UserInfo>() {
        @Override
        public UserInfo load(Long id) throws Exception {
            // 读取 db 数据
            return null;
        }
    });

#### （6）更新策略 ####

更新策略：在设定多长时间后会自动刷新缓存。

LoadingCache<String, String> build = CacheBuilder.newBuilder().
                  //1s内阻塞会返回旧数据
                    refreshAfterWrite(1, TimeUnit.SECONDS).build(new CacheLoader<String, String>() {
                @Override
                public String load(String key) {
                    // TODO 此处可以查询数据库 更新该key对应的value数据
                    return null;
                }
            });

案例：

使用方式一、

<dependency>
       <groupId>com.google.guava</groupId>
       <artifactId>guava</artifactId>
       <version>27.0.1-jre</version>
    </dependency>

import com.google.common.cache.Cache;
    import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
    import org.springframework.stereotype.Component;
    @Component
    public class GuavaCacheUtils {
    
        @Autowired
        Cache<String, Object> guavaCache;
    
        /**
         * 添加或更新缓存
         *
         * @param key
         * @param value
         */
        public void putAndUpdateCache(String key, Object value) {
            guavaCache.put(key, value);
        }
    
    
        /**
         * 获取对象缓存
         *
         * @param key
         * @return
         */
        public <T> T getObjCacheByKey(String key, Class<T> t) {
            //通过key获取缓存中的value，若不存在直接返回null
            guavaCache.getIfPresent(key);
            return (T) guavaCache.asMap().get(key);
        }
    
        /**
         * 根据key删除缓存
         *
         * @param key
         */
        public void removeCacheByKey(String key) {
            // 从缓存中删除
            guavaCache.asMap().remove(key);
        }
    
    }

import com.guava.cache.lean.entity.UserInfo;
    import com.guava.cache.lean.utils.GuavaCacheUtils;
    import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
    import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
    import org.springframework.stereotype.Service;
    import org.springframework.util.StringUtils;
    
    import java.util.Map;
    import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
    
    /**
     * 用户模块接口
     */
    @Service
    @Slf4j
    public class UserInfoService {
    
        //模拟数据库存储数据
        private Map<Integer, UserInfo> userInfoMap = new ConcurrentHashMap<>();
    
        @Autowired
        private GuavaCacheUtils guavaCacheUtils;
    
        public void addUserInfo(UserInfo userInfo) {
            log.info("create");
            userInfoMap.put(userInfo.getId(), userInfo);
            // 加入缓存
            guavaCacheUtils.putAndUpdateCache(String.valueOf(userInfo.getId()), userInfo);
        }
    
        public UserInfo getByName(Integer userId) {
            // 先从缓存读取
            UserInfo userInfo = guavaCacheUtils.getObjCacheByKey(String.valueOf(userId), UserInfo.class);
            if (userInfo != null) {
                return userInfo;
            }
            // 如果缓存中不存在，则从库中查找
            log.info("get");
            userInfo = userInfoMap.get(userId);
            // 如果用户信息不为空，则加入缓存
            if (userInfo != null) {
                guavaCacheUtils.putAndUpdateCache(String.valueOf(userInfo.getId()), userInfo);
            }
            return userInfo;
        }
    
        public UserInfo updateUserInfo(UserInfo userInfo) {
            log.info("update");
            if (!userInfoMap.containsKey(userInfo.getId())) {
                return null;
            }
            // 取旧的值
            UserInfo oldUserInfo = userInfoMap.get(userInfo.getId());
            // 替换内容
            if (!StringUtils.isEmpty(oldUserInfo.getName())) {
                oldUserInfo.setName(userInfo.getName());
            }
            if (!StringUtils.isEmpty(oldUserInfo.getSex())) {
                oldUserInfo.setSex(userInfo.getSex());
            }
            oldUserInfo.setAge(userInfo.getAge());
            // 将新的对象存储，更新旧对象信息
            userInfoMap.put(oldUserInfo.getId(), oldUserInfo);
            // 替换缓存中的值
            guavaCacheUtils.putAndUpdateCache(String.valueOf(oldUserInfo.getId()), oldUserInfo);
            return oldUserInfo;
        }
    
        public void deleteById(Integer id) {
            log.info("delete");
            userInfoMap.remove(id);
            // 从缓存中删除
            guavaCacheUtils.removeCacheByKey(String.valueOf(id));
        }
    
    }

import com.guava.cache.lean.entity.UserInfo;
    import com.guava.cache.lean.service.UserInfoService;
    import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
    import org.springframework.web.bind.annotation.*;
    
    /**
     * 用户模块入口
     */
    @RestController
    @RequestMapping
    public class UserInfoController {
    
        @Autowired
        private UserInfoService userInfoService;
    
        @GetMapping("/getUserInfo/{id}")
        public Object getUserInfo(@PathVariable Integer id) {
            UserInfo userInfo = userInfoService.getByName(id);
            if (userInfo == null) {
                return "没有该用户";
            }
            return userInfo;
        }
    
        @PostMapping("/createUserInfo")
        public Object createUserInfo(@RequestBody UserInfo userInfo) {
            userInfoService.addUserInfo(userInfo);
            return "SUCCESS";
        }
    
        @PutMapping("/updateUserInfo")
        public Object updateUserInfo(@RequestBody UserInfo userInfo) {
            UserInfo newUserInfo = userInfoService.updateUserInfo(userInfo);
            if (newUserInfo == null) {
                return "不存在该用户";
            }
            return newUserInfo;
        }
    
        @DeleteMapping("/deleteUserInfo/{id}")
        public Object deleteUserInfo(@PathVariable Integer id) {
            userInfoService.deleteById(id);
            return "SUCCESS";
        }
    
    }

import com.google.common.cache.*;
    import org.springframework.context.annotation.Bean;
    import org.springframework.context.annotation.Configuration;
    import java.util.concurrent.TimeUnit;
    
    @EnableCaching
    @Configuration
    public class GuavaCacheConfig {
        @Bean
        public Cache<String, Object> guavaCache() {
            return CacheBuilder.newBuilder()
                    // 设置最后一次写入或访问后经过固定时间过期
                    .expireAfterWrite(6000, TimeUnit.SECONDS)
                    // 初始的缓存空间大小
                    .initialCapacity(100)
                    // 缓存的最大条数
                    .maximumSize(1000)
                    .build();
        }
    
    }

使用方式二、

<dependency>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId>
            </dependency>
    
            
            <dependency>
                <groupId>com.google.guava</groupId>
                <artifactId>guava</artifactId>
                <version>27.0.1-jre</version>
            </dependency>

import com.google.common.cache.*;
    import org.springframework.cache.CacheManager;
    import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;
    import org.springframework.cache.guava.GuavaCacheManager;
    import org.springframework.context.annotation.Bean;
    import org.springframework.context.annotation.Configuration;
    import java.util.concurrent.TimeUnit;
    
    @EnableCaching
    @Configuration
    public class GuavaCacheConfig {
        @Bean(name = "guavaCacheManager")
        public CacheManager oneHourCacheManager(){
            CacheBuilder cacheBuilder = CacheBuilder.newBuilder()
                    .initialCapacity(10) //初始大小
                    .maximumSize(11)  //最大大小
                    //写入/更新之后1小时过期
                    .expireAfterWrite(1, TimeUnit.HOURS);
            //默认 使用CacheLoader
            GuavaCacheManager cacheManager = new GuavaCacheManager();
            cacheManager.setCacheBuilder(cacheBuilder);
            return cacheManager;
        }
    }

import com.guava.cache.lean.entity.UserInfo;
    import com.guava.cache.lean.service.GuavaCacheService;
    import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
    import org.springframework.cache.CacheManager;
    import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
    import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
    import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
    
    @RestController
    public class GuavaCacheController {
        @Autowired
        private GuavaCacheService guavaCacheService;
    
        @Autowired
        private CacheManager cacheManager;
    
        @GetMapping("/users/{name}")
        public UserInfo getUser(@PathVariable String name) {
            System.out.println("==================");
            UserInfo user = guavaCacheService.getUserByName(name);
            System.out.println(cacheManager.toString());
            return user;
        }
    }

import com.guava.cache.lean.entity.UserInfo;
    import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
    import org.springframework.cache.annotation.CacheConfig;
    import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
    import org.springframework.stereotype.Service;
    
    import java.util.List;
    import java.util.Objects;
    
    /**
     * @Cacheable 触发缓存入口（这里一般放在创建和获取的方法上）
     * @CacheEvict 触发缓存的eviction（用于删除的方法上）
     * @CachePut 更新缓存且不影响方法执行（用于修改的方法上，该注解下的方法始终会被执行）
     * @Caching 将多个缓存组合在一个方法上（该注解可以允许一个方法同时设置多个注解）
     * @CacheConfig 在类级别设置一些缓存相关的共同配置（与其它缓存配合使用）
     */
    @Service
    @CacheConfig(cacheManager = "guavaCacheManager")
    @Slf4j
    public class GuavaCacheService {
        /**
         * 获取用户信息(此处是模拟的数据)
         */
        /**
         * 缓存 key 是 username 的数据到缓存 users 中，
         * 如果没有指定 key，则方法参数作为 key 保存到缓存中
         */
        @Cacheable(value = "Userdata", key = "#username")
        public UserInfo getUserByName(String username) {
            UserInfo user = getUserFromList(username);
            return user;
        }
        /**
         * 从模拟的数据集合中筛选 username 的数据
         */
        private UserInfo getUserFromList(String username) {
            List<UserInfo> userDaoList = UserDataFactory.getUserDaoList();
            for (UserInfo user : userDaoList) {
                if (Objects.equals(user.getName(), username)) {
                    return user;
                }
            }
            return null;
        }
    
    }

import com.guava.cache.lean.entity.UserInfo;
    import java.util.ArrayList;
    import java.util.List;
    public class UserDataFactory {
        private UserDataFactory() {
        }
        private static List<UserInfo> userDtoList;
        static {
            // 初始化集合
            userDtoList = new ArrayList<>();
    
            UserInfo user = null;
            for (int i = 0; i < 5; i++) {
                user = new UserInfo();
                user.setName("star" + i);
                user.setAge(23);
                userDtoList.add(user);
            }
        }
        public static List<UserInfo> getUserDaoList() {
            return userDtoList;
        }
    }

@Data
    @ToString
    @AllArgsConstructor
    @NoArgsConstructor
    public class UserInfo {
        private Integer id;
        private String name;
        private String sex;
        private Integer age;
    }

![b0b098ec3c8841688cf2b0be4daf235a.png][]

![a7f38a381e19446d9001353c97aa53ca.png][]

## 四、EhCache ##

Ehcache：纯java进程内存缓存框架,具有快速、精干等特点。

核心组件：

1.  cache manager：缓存管理器
2.  cache：缓存管理器内可以放置若干cache，存放数据的实质，所有cache都实现了Ehcache接口
3.  element：单条缓存数据的组成单位
4.  system of record（SOR）：可以取到真实数据的组件，可以是真正的业务逻辑、外部接口调用、存放真实数据的数据库等等，缓存就是从SOR中读取或者写入到SOR中去的。

特点：

1.  快速、简单、支持多种缓存策略
2.  支持内存和磁盘缓存数据,因为无需担心容量问题
3.  缓存数据会在虚拟机重启的过程中写入磁盘
4.  可以通过RMI、可插入API等方式进行分布式缓存(比较弱)
5.  具有缓存和缓存管理器的侦听接口
6.  支持多缓存管理实例,以及一个实例的多个缓存区域
7.  提供Hibernate的缓存实现

![57b867b86d074da5851ccd545e211257.png][]

> **Ehcache的缓存数据过期策略**

Ehcache采用的是**懒淘汰机制**，每次往缓存放入数据的时候，都会存一个时间，在读取的时候要和设置的时间做TTL比较来判断是否过期。

使用介绍：

ehcache.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
    <ehcache>
        
        <diskStore path="java.io.tmpdir"/>
     
        
     
        
        <defaultCache
                maxElementsInMemory="10000"
                eternal="false"
                overflowToDisk="true"
                timeToIdleSeconds="10"
                timeToLiveSeconds="20"
                diskPersistent="false"
                diskExpiryThreadIntervalSeconds="120"/>
     
        <cache name="simpleCache"
               maxElementsInMemory="1000"
               eternal="false"
               overflowToDisk="true"
               timeToIdleSeconds="10"
               timeToLiveSeconds="20"/>
     
    </ehcache>

可以看看这个[文章][Link 2]，挺详细，并且写了关于其在分布式方面的应用

![3734c2a8761b42a6bd3cb92bfe22e199.png][]

[代码][Link 3]

[Link 1]: https://blog.csdn.net/qq_29051413/article/details/107869427
[30b902abe5c34955bcc32d664519d1f5.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/08/904cab0d4fd14e2e99ed8553c78f2e32.png
[0e58bdcc8121444899c5f3f2f9b50c28.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/08/44f02828f7a146f3bd5f934adb21cc2d.png
[94f8ff2d29e546d0804465621a9affee.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/08/671a29cc34234e3c9a4175e64992ef31.png
[799cd7077c3445eba9b31c435872102b.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/08/be80d68af3104a59a7c48646316a0831.png
[c9c867f012aa41dd989e09877f7bb01d.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/08/a77a5cd8f552486a9d945abcb4cb3ed9.png
[5c072f7d48494178b94a6909e9e12ec1.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/08/9a759d0b735a48999caba3512b0cb8cd.png
[37b17985ab974d73aa4f67a0a47d96fb.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/08/5b7a430b8c4f47669e1b7dc5bf8db49e.png
[0b1f8a19e63d4097b37c5b3da99e6301.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/08/b3eba34a37c14093a12b2dc199c903a9.png
[c25ee6ffa85a4e5988d5a48eb31769c0.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/08/a5946d6cb3694df8bb2a1b1d81853aa6.png
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[57b867b86d074da5851ccd545e211257.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/08/8445f4398aca4e2984005641c04f1be5.png
[Link 2]: https://www.cnblogs.com/jxldjsn/p/15223378.html
[3734c2a8761b42a6bd3cb92bfe22e199.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/08/e51760cbd1624a478dff13440380fac6.png
[Link 3]: https://gitee.com/zhw123/java-write-frame/tree/master/spring-lean-caffeine