首页 > 其他分享 >自命为缓存之王的Caffeine(1)

自命为缓存之王的Caffeine(1)

时间:2023-02-07 18:00:12浏览次数:38  
标签:基于 缓存 过期 Caffeine 自命为 引用 进程

您好,我是湘王,这是我的51CTO博客,欢迎您来,欢迎您再来~




SpringBoot在2.0之前,可以使用Google Guava和Ehcache实现进程内缓存功能。Google Guava是基于LRU机制实现的进程内缓存,而EhCache是纯Java实现的进程内缓存(Hibernate默认的缓存实现就是它)。

什么是进程内缓存?和进程外缓存相比,有什么不同?

进程内缓存在分布式环境下,数据会存多份,一致性比较难保障。可以使用进程内缓存的时机:

1、只读数据;

2、超高并发的,后端压力极大的场景;

3、一定程度上允许数据不一致。

自命为缓存之王的Caffeine(1)_Caffeine


Caffeine完全继承自Google Guava的衣钵,青出于蓝而胜于蓝。而且SpringBoot在2.0之后,默认的缓存就是Caffeine。据说速度很快,性能很好,不管是读还是写,号称「拿望远镜都看不到对手」!

自命为缓存之王的Caffeine(1)_缓存_02


可以把它当成是:

1、可以自动过期的ConcurrentMap;

2、半持久化的Redis(需要手动写入外部资源)。

引入依赖:

<dependency>

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

    <artifactId>caffeine</artifactId>

</dependency>


先运行起来看看效果:

自命为缓存之王的Caffeine(1)_Caffeine_03


initialCapacity(1):初始缓存条数;

maximumSize(100):最大缓存条数;

expireAfterWrite:最后一次写入多久后过期;

build(CacheLoader<? super K1, V1> loader):自定义缓存加载方式,如指定一个默认值。

所有的缓存都有类似LRU的过期清理机制、数据刷新与填充,Caffeine也是一样。先来看看它的过期机制。Caffeine有这么几种过期策略:

1、基于大小:数量大小与权重大小(指定最大权重后,过期会删除最小的);

2、基于时间:expireAfterWrite、expireAfterAccess、expireAfter;

3、基于引用:强引用、软引用、弱引用;

4、还有一种「无界模式」,其实就是把基于时间的过期方法去掉,永不过期,但仍然会遵循其他的过期策略,如大小和引用。

基于数量大小:

自命为缓存之王的Caffeine(1)_缓存_04

基于权重:

自命为缓存之王的Caffeine(1)_Java_05

基于时间expireAfterAccess:

自命为缓存之王的Caffeine(1)_缓存_06

可以看到,最后一次读取并经过指定时间后失效,如果一直访问就不会失效。

基于时间expireAfterWrite:

自命为缓存之王的Caffeine(1)_Caffeine_07


后一次写入并经过指定时间后失效,如果一直访问就不会失效。同样的代码,可以观察到效果明显不同。

基于引用的过期策略和GC关联比较紧密:

1、强引用对象不会轻易被JVM回收;

2、软引用对象在内存不足或LRU时被JVM回收;

3、弱引用对象在JVM执行GC时就会被回收。

这种过期策略一般用得并不多,且大多情况下都是强引用,否则缓存就失去意义了。




感谢您的大驾光临!咨询技术、产品、运营和管理相关问题,请关注后留言。欢迎骚扰,不胜荣幸~


标签:基于,缓存,过期,Caffeine,自命为,引用,进程
From: https://blog.51cto.com/u_15817148/6042605

相关文章

  • 聊一聊安全且正确使用缓存的那些事 —— 关于缓存可靠性、关乎数据一致性
    大家好,又见面了。本文是笔者作为掘金技术社区签约作者的身份输出的缓存专栏系列内容,将会通过系列专题,讲清楚缓存的方方面面。如果感兴趣,欢迎关注以获取后续更新。在......
  • “堆外缓存”这玩意是真不错,我要写进简历了。
    你好呀,我是歪歪。之前在《3招将吞吐量提升了100%,现在它是我的了》这篇文章中,我在OHC堆外缓存上插了个眼:这次就把这个眼给回收了吧,给你盘一下OHC。之前的文章里面......
  • 【工具】PrimoCache和Qiling:快速缓存优化加速软件
            才发现原来还有这种软件!这两个软件通过快速缓存可以提高整体系统性能。系统或其他应用程序频繁访问的临时文件,以及读取RAM内存的速度远远大于真实硬盘,因此......
  • 如何保证数据库与缓存中数据的一致性?
    首先,我觉得只要用到了缓存,是没有办法达到强一致性的,尤其是在高并发场景下面。当我们对数据进行修改的时候,到底是先删缓存,还是先写数据库?1、如果先删缓存,再写数据库:在高......
  • 5.2磁盘缓存加快了磁盘访问速度
    磁盘缓存(diskcache):磁盘缓存的缓存(cache)是高速缓存、仓库的意思。磁盘缓存指的是把从磁盘中读出的数据存储到内存空间中的方式。这样一来,当接下来需要读取同一数据时,......
  • Redis中的缓存穿透、雪崩、击穿的原因以及解决方案(详解)
    一、概述①缓存穿透:大量请求根本不存在的key(下文详解)②缓存雪崩:redis中大量key集体过期(下文详解)③缓存击穿:redis中一个热点key过期(大量用户访问该热点key,但是热点key......
  • 缓存异常
    缓存异常解决这三个问题,说句实在话,一般中小型传统软件企业,很难碰到这个问题。如果有大并发的项目,流量有几百万左右。这三个问题一定要深刻考虑。缓存击穿缓存击穿,是指一......
  • vuejs从入门到精通——计算属性缓存 vs 方法
    计算属性缓存vs方法https://cn.vuejs.org/guide/essentials/computed.html#basic-exampletemplate:<p>{{calculateBooksMessage()}}</p>js://组件中fun......
  • Redis 缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿
    Redis缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿 上一篇压力测试、性能优化、jvm调优下一篇缓存数据一致问题解决方案本文作者:Little_Monster-lhq本文链接:https://www.cn......
  • 79、缓存---SpringCache---原理与不足
    /***Spring-Cache的不足:*1)读模式:*缓存穿透:查询一个null的数据;====》解决:缓存空数据:spring.cache.redis.cache-null-values=true*缓存击穿:大量并发进......