Caffeine LoadingCache用法詳解

阿新 • • 發佈：2019-12-31

作用

快取
非同步持續更新快取

構造LoadingCache物件

LoadingCache<Integer,String> loadingCache = Caffeine.newBuilder()
                .expireAfterWrite(1,TimeUnit.SECONDS)
                .refreshAfterWrite(500,TimeUnit.MILLISECONDS)
                .maximumSize(10) // 快取最大數量
                .removalListener((RemovalListener<Integer,String>) (integer 
,s,removalCause) -> {
                    System.out.println("key:" + integer + " value:" + s + " cause:"+removalCause);
                })
                .build(new CacheLoader<Integer,String>() {
                    @Nullable
                    @Override
                    public String load(@NonNull Integer i) throws Exception {
                        return 
 i.toString();
                    }

                    @Override
                    public Map<Integer,String> loadAll(Iterable<? extends Integer> keys) {
                        Map<Integer,String> map = new HashMap<>();
                        for (Integer i : keys) {
                            map.put(i,i.toString());
                        }
                        return 
 map;
                    }
                });
複製程式碼

引數解析

expireAfterWrite：失效策略，類似引數還有expireAfterAccess，key的快取時間到期以後並不會被立即刪除，caffeine使用惰性刪除的策略，在LoadingCache被修改，如新增，更新等，或者該失效的key被訪問的時候才會刪除。
refreshAfterWrite：重新整理策略，設定為比寫入時間小可以保證快取永不失效，對於某些場景，比如請求頻率低但是耗時長的業務來說，自動重新整理能夠顯著提升效率和體驗
maximumSize：快取的item的最大數目，如果超過這個數， caffeine將根據Window TinyLfu策略淘汰一些key，類似的引數還有maximumWeight，示例程式碼如下，設定maximumWeight的同時，要設定weigher引數，根據key生成對應的weight，如果累計weight達到了maximumWeight，將會進行key的淘汰，淘汰策略與maximumSize一樣，與weight無關。另外，maximumSize與maximumWeight不能同時使用，否則會報IllegalStateException。

LoadingCache<Integer,String> weightLoadingCache = Caffeine.newBuilder()
                .maximumWeight(1000)
                .weigher((Weigher<Integer,s) -> integer)
                .build(new CacheLoader<Integer,String>() {
                    @Nullable
                    @Override
                    public String load(@NonNull Integer integer) throws Exception {
                        return null;
                    }
                });
複製程式碼

removalListener：當快取被移除的時候執行的策略，例如打日誌等
build引數CacheLoader：用於refresh時load快取的策略，根據具體業務而定，建議在實現load方法的同時實現loadAll方法loadAll方法適用於批量查快取的需求，或者重新整理快取涉及到網路互動等耗時操作。比如你的快取資料需要從redis裡獲取，如果不實現loadAll，則需要多次load操作，也就需要多次redis互動，非常耗時，而實現loadAll，則可以在loadAll裡向redis傳送一條批量請求，顯著降低網路互動次數和時間，顯著提升效率。