Caffeine 笔记

expireAfterAccess、expireAfterWrite、expireAfter

// 基于固定的过期时间驱逐策略
LoadingCache graphs = Caffeine.newBuilder()
    .expireAfterAccess(5, TimeUnit.MINUTES)
    .build(key -> createExpensiveGraph(key));
LoadingCache graphs = Caffeine.newBuilder()
    .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)
    .build(key -> createExpensiveGraph(key));

// 基于不同的过期驱逐策略
LoadingCache graphs = Caffeine.newBuilder()
    .expireAfter(new Expiry() {
      public long expireAfterCreate(Key key, Graph graph, long currentTime) {
        // Use wall clock time, rather than nanotime, if from an external resource
        long seconds = graph.creationDate().plusHours(5)
            .minus(System.currentTimeMillis(), MILLIS)
            .toEpochSecond();
        return TimeUnit.SECONDS.toNanos(seconds);
      }
      public long expireAfterUpdate(Key key, Graph graph,
          long currentTime, long currentDuration) {
        return currentDuration;
      }
      public long expireAfterRead(Key key, Graph graph,
          long currentTime, long currentDuration) {
        return currentDuration;
      }
    })
    .build(key -> createExpensiveGraph(key));

expireAfterAccess 表示上次读写超过一定时间后过期，expireAfterWrite 表示上次创建或更新超过一定时间后过期。expireAfter 允许复杂的表达式，过期时间可以通过 entry 等外部参数确定。

修改缓存配置

   // 在代码里面动态的指定最大Size
        cache.policy().eviction().ifPresent(eviction -> {
            eviction.setMaximum(4 * eviction.getMaximum());
        });

分析缓存内数据

        cache.policy().eviction().ifPresent(eviction -> {
            // 获取热点数据Map
            Map hottestMap = eviction.hottest(10);
            // 获取冷数据Map
            Map coldestMap = eviction.coldest(10);

            System.out.println("热点数据:" + JSON.toJSON(hottestMap).toString());
            System.out.println("冷数据:" + JSON.toJSON(coldestMap).toString());
        });

手动异步加载

AsyncCache cache = Caffeine.newBuilder()
    .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)
    .maximumSize(10_000)
    .buildAsync();

// 查找一个缓存元素， 没有查找到的时候返回null
CompletableFuture graph = cache.getIfPresent(key);
// 查找缓存元素，如果不存在，则异步生成
graph = cache.get(key, k -> createExpensiveGraph(key));
// 添加或者更新一个缓存元素
cache.put(key, graph);
// 移除一个缓存元素
cache.synchronous().invalidate(key);

一个AsyncCache 是 Cache 的一个变体，AsyncCache提供了在 Executor上生成缓存元素并返回 CompletableFuture的能力。这给出了在当前流行的响应式编程模型中利用缓存的能力。

synchronous()方法给 Cache提供了阻塞直到异步缓存生成完毕的能力。

当然，也可以使用 AsyncCache.asMap()所暴露出来的ConcurrentMap的方法对缓存进行操作。

默认的线程池实现是 ForkJoinPool.commonPool() ，当然你也可以通过覆盖并实现 Caffeine.executor(Executor)方法来自定义你的线程池选择。