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Caffeine是使用Java8对Guava缓存的重写版本,在Spring 5.0或者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。 那么为什么这么好的东西需要被淘汰呢,如果对于本地Cache有过深入研究的人应该知道LRU算法基本可以满足大部分的场景,但是很多人为了精益求精,基于LRU的算法,又在此基础上提出了一系列更好的,更有效果的淘汰策略。比如有ARC,LIRS和W-TinyLFU等都提供了接近最理想的命中率,他们这些算法进一步提高了本地缓存的效率。 Caffeine配置说明: initialCapacity=[integer]: 初始的缓存空间大小 maximumSize=[long]: 缓存的最大条数 maximumWeight=[long]: 缓存的最大权重 expireAfterAccess=[duration]: 最后一次写入或访问后经过固定时间过期 expireAfterWrite=[duration]: 最后一次写入后经过固定时间过期 refreshAfterWrite=[duration]: 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 weakKeys: 打开key的弱引用 weakValues:打开value的弱引用 softValues:打开value的软引用 recordStats:开发统计功能 注意: expireAfterWrite和expireAfterAccess同时存在时,以expireAfterWrite为准。 maximumSize和maximumWeight不可以同时使用 weakValues和softValues不可以同时使用
springbootApplication开启缓存支持:@EnableCaching// 开启缓存,需要显示的指定 maven 引入:
org.springframework.boot spring-boot-starter-cache com.github.ben-manes.caffeine caffeine
demo:
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine; import org.springframework.cache.caffeine.CaffeineCacheManager; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.concurrent.TimeUnit; @Configuration public class CacheConfig { private static final int DEFAULT_MAXSIZE = 10; private static final int DEFAULT_TTL = 15 * 60; /** * 个性化配置缓存 */ @Bean(name = "caffeineCache") public CaffeineCacheManager cacheManager() { CaffeineCacheManager cacheManager = new CaffeineCacheManager(); Caffeine caffeine = Caffeine.newBuilder() //cache的初始容量值 .initialCapacity(10) .expireAfterWrite(DEFAULT_TTL,TimeUnit.SECONDS) //maximumSize用来控制cache的最大缓存数量,maximumSize和maximumWeight不可以同时使用, .maximumSize(DEFAULT_MAXSIZE); cacheManager.setCaffeine(caffeine); cacheManager.setCacheNames(getNames()); return cacheManager; } private static ListgetNames(){ List names = new ArrayList<>(2); names.add("datainterface"); return names; } }
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