Caffeine与Spring cache的各种注解操作
前言
Caffeine 是一个基于 Java 8 的进程内缓存框架，它使用乐观锁技术来提高并发吞吐量，并被誉为最快的缓存之一。Caffeine 是内存型缓存，即缓存与调用者属于同一个应用，具体地说是属于同一个 JVM。它的设计目标是提供高性能、高命中率以及低内存占用的本地缓存解决方案，被描述为 Guava Cache 的加强版和“新一代缓存”。
关于 Caffeine 的使用，其提供了多种灵活的配置选项：
- 自动加载数据：可以配置缓存在数据不存在时自动加载到本地缓存中，支持异步加载方式。
- 淘汰策略：可以根据缓存的数量或者数据的存活时间进行淘汰。
- 异步刷新：当访问已过期的元素时，可以进行异步刷新。
- 引用封装：Key 会被包装成弱引用，而 Value 可以被包装成弱引用或软引用，以避免内存泄漏。
- 监听通知：可以配置在数据过期或被删除时收到提醒，还可以设置写入广播机制，将更新通知传播到其他数据源。
- 统计监控：Caffeine 允许对缓存访问进行统计，帮助开发者了解缓存的使用情况。
Spring Cache是Spring框架提供的一种缓存解决方案，它通过代理模式来简化应用程序中缓存机制的实现。当引入相应的缓存框架时，Spring会自动配置相应的缓存管理器和缓存实现。例如，如果项目中引入了spring-data-redis，Spring会使用RedisCacheManager和RedisCache；如果选择了Caffeine，Spring Cache会默认使用Caffeine作为缓存实现
添加依赖
在pom.xml文件中添加以下依赖项：
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId>
<artifactId>caffeine</artifactId>
<version>2.9.2</version>
</dependency>
配置属性
在Spring Boot的application.properties或application.yml文件中，你可以添加一些配置来自定义Caffeine的行为。比如：
spring:
cache:
type: caffeine
caffeine:
spec: maximumSize=500,expireAfterAccess=600s
这段配置设定了缓存的最大条目数为500，且每个条目在访问后600秒内有效。
启用缓存
在你的Spring Boot应用的主类或者配置类上添加@EnableCaching注解来启用缓存功能。
@SpringBootApplication
@EnableCaching
public class MyApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(MyApplication.class, args);
}
}
使用缓存
在需要使用缓存的方法上添加@Cacheable注解。例如，假设你有一个查询用户信息的方法：
import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
public class UserService {
@Cacheable(value = "user", key = "#id")
public User findUserById(String userId) {
// 这里是获取用户信息的逻辑
}
}
这里的@Cacheable注解表示该方法的结果将被缓存，value属性指定了缓存名称，key属性指定了缓存键。当调用getUserById方法时，如果缓存中存在对应的数据，则直接返回缓存数据；否则，执行方法体中的代码，并将结果存入缓存中。
通过这些简单的步骤，咱们就能在Spring Boot项目中轻松集成Caffeine缓存了。这样做的好处是显而易见的：利用了Caffeine的高性能缓存特性。
Spring Cache还提供了一系列的注解，用于声明缓存操作。以下是常用的几个注解：
- @Cacheable：用于标记一个方法的返回值将被缓存。当多次调用相同的方法时，如果缓存中有数据，则直接从缓存中获取，而不需要执行方法体。
- @CachePut：用于标记一个方法的返回值将被放入缓存。每次调用方法时，都会将结果放入缓存中，覆盖原有数据。
- @CacheEvict：用于标记一个方法执行后需要移除缓存中的元素。可以通过指定key或者配置清除策略来删除缓存。
- @Caching：用于组合多个缓存操作，可以同时使用@Cacheable、@CachePut和@CacheEvict等注解。
- @CacheConfig：用于定义缓存的配置信息，例如缓存的名称、过期时间等。
性能优化
- 合理设置缓存大小和过期策略
缓存的大小和过期策略直接影响着性能。如果缓存太小，可能无法覆盖到频繁访问的数据，导致高缓存穿透率。如果缓存太大，又可能占用过多内存，影响系统的其他部分。同样，合理设置数据的过期时间也非常关键，可以防止长时间不变的数据占用缓存空间。比如：
Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder()
.maximumSize(1000)
.expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)
.build();
- 根据实际场景选择合适的缓存策略
Caffeine提供了多种缓存策略，比如基于大小的淘汰、基于时间的过期等。理解每种策略的适用场景并选择最合适的，对性能优化至关重要。
最佳实践
- 避免缓存污染
缓存污染指的是缓存了大量不常访问的数据。为了避免这种情况，我们应该仔细分析和理解业务场景，确保只缓存那些经常被访问的数据。
- 并发控制
在高并发的环境下使用Caffeine，需要考虑线程安全和数据一致性的问题。Caffeine本身是线程安全的，但在更新缓存时，我们应该确保操作的原子性。
- 缓存预热
对于一些知道将会被频繁访问的数据，可以在应用启动时进行缓存预热，这样可以提前填充缓存，避免在高峰时段缓存未命中。
通过上述的性能优化技巧和最佳实践，咱们可以更好地利用Caffeine，提升应用的性能和稳定性。当然，每个应用的具体情况都不同，所以最重要的是根据实际情况去灵活调整和优化。记得，不断监控和评估缓存的效果，才能确保缓存策略始终处于最佳状态。