点击上方“芋道源码”，选择“”
管她前浪，还是后浪？
能浪的浪，才是好浪！
每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发…
源码精品专栏
我想把记忆缓存起来，等再次见到你，就能够很快认出你。 能够说出这么有哲理的话，得益于我对缓存的理解，以及对它的看重。没有了缓存，我的人生就没有了意义。
缓存是非常重要的，工作中大部分工作可以说是和缓存打交道。由于使用广泛，所以针对缓存系统的任何优化，如果能够提高一丁点儿性能，就会让人无比兴奋。
很长一段时间，我都在用Guava的LoadingCache。它和ConcurrentHashMap是非常像的，但在其上封装了一些好用的逐出策略和并发优化，就显得好用的多。
今天主要说的是Caffeine，中文名就是咖啡因，一种容易让人精神亢奋的物质。它可以说是Guava的重写，但是效率却非常的高，青出于蓝而胜于蓝。
下图是Caffeine的一张性能测试图。可以看到它的性能，甩了GuavaCache老远。
这是为什么呢？
后浪Caffeine一来，GuavaCache就已经OUT了。
Caffeine支持异步加载方式，直接返回CompletableFutures，相对于GuavaCache的同步方式，它不用阻塞等待数据的载入。另外，它的编程模型是友好的，省去了很多重复的工作。
GuavaCache是基于LRU的，而Caffeine是基于LRU和LFU的，结合了两者的优点。对这两个算法不太清楚的同学，可以参考xjjdog之前的文章：《3种堆内缓存算法，赠源码和设计思路》
两者合体之后，变成了新的W-TinyLFU算法，它的命中率非常高，内存占用更加的小，这是主要原因所在。
Caffeine另外一个比较快的原因，就是很多操作都使用了异步，把这些事件提交到队列里。队列使用的RingBuffer，看到这个名词，我不自觉的想到了lmax的Disruptor，它已经成了无锁高并发的代名词。
基于 Spring Boot + MyBatis Plus + Vue & Element 实现的后台管理系统 + 用户小程序，支持 RBAC 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城等功能 项目地址：https://gitee.com/zhijiantianya/ruoyi-vue-pro 视频教程：https://doc.iocoder.cn/video/
我们决定拿线上的数据进行验证一下。事实上，大部分比较重要的Cache，我都已经使用Caffeine替换了，完成了骚气的升级。
由于它们的API长得非常像，这个过程是无痛的，连麻药都不需要打。
其中有个业务，有一个大的堆内缓存，缓存了用户数据。里面包含用户名、性别、地址、积分等属性，形成了一个JSON对象，但大小不超过1KB。通过灰度，根据不同的策略，我们测试了它的实际命中率。
策略1
- 最大缓存1w用户 数据进入缓存后，5分钟失效（需要重新读取）
命中率：
- Caffeine 29.22 % Guava 21.95%
策略2
- 加大缓存数据量到6w用户 数据进入缓存后，20分钟失效，这个和Session有的一拼了
命中率 （依然是高一筹）：
- Caffeine 56.04 % Guava 50.01%
策略3
- 直接加大缓存到15w用户 数据进入缓存后，30分钟失效
此时的命中率 ：
- Caffeine 71.10 % Guava 62.76%
Caffeine的命中率一直是领先的。命中率高，效率自然也就高。调整到50%以上，我们的缓存作用就很大了。
基于 Spring Cloud Alibaba + Gateway + Nacos + RocketMQ + Vue & Element 实现的后台管理系统 + 用户小程序，支持 RBAC 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城等功能 项目地址：https://gitee.com/zhijiantianya/yudao-cloud 视频教程：https://doc.iocoder.cn/video/
再放上官方的两张测试图：
(1) Read (75%) / Write (25%)
(2)Write (100%)
(3) Read (100%)
我们一直在提Caffeine的异步加载。那代码到底长什么样子呢？异步加载缓存使用了响应式编程模型，返回的是CompletableFuture对象。说实话，代码长得和Guava很像。
public static void main(String[] args) {
AsyncLoadingCache<String, String> asyncLoadingCache = Caffeine.newBuilder()
.maximumSize(1000)
.buildAsync(key -> slowMethod(key));
CompletableFuture<String> g = loadingCache.get("test");
String value = g.get();
}
static String slowMethod(String key) throws Exception {
Thread.sleep(1000);
return key + ".result";
}
我记得前段时间翻Spring的源码时，也看到过它。
在SpringBoot里，通过提供一个CacheManager的Bean，即可与Springboot-cache进行集成，可以说是很方便了。
关键代码
//bean生成
@Bean("caffeineCacheManager")
public CacheManager cacheManager() {
CaffeineCacheManager cacheManager = new CaffeineCacheManager();
cacheManager.setCaffeine(Caffeine.newBuilder() .maximumSize(1000));
return cacheManager;
}
//使用注入
@CacheConfig(cacheNames = "caffeineCacheManager")
//信息缓存
@Cacheable(key = "#id")
欢迎加入我的知识星球，一起探讨架构，交流源码。加入方式，长按下方二维码噢：
已在知识星球更新源码解析如下：
最近更新《芋道 SpringBoot 2.X 入门》系列，已经 101 余篇，覆盖了 MyBatis、Redis、MongoDB、ES、分库分表、读写分离、SpringMVC、Webflux、权限、WebSocket、Dubbo、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka、性能测试等等内容。
提供近 3W 行代码的 SpringBoot 示例，以及超 4W 行代码的电商微服务项目。
点击上方“芋道源码”，选择“” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发… 源码精品专栏 我想把记忆缓存起来，等再次见到你，就能够很快认出你。 能够说出这么有哲理的话，得益于我对缓存的理解，以及对它的看重。没有了缓存，我的人生就没有了意义。 缓存是非常重要的，工作中大部分工作可以说是和缓存打交道。由于使用广泛，所以针对缓存系统的任何优化，如果能够提高一丁点儿性能，就会让人无比兴奋。 很长一段时间，我都在用Guava的LoadingCache。它和ConcurrentHashMap是非常像的，但在其上封装了一些好用的逐出策略和并发优化，就显得好用的多。 今天主要说的是Caffeine，中文名就是咖啡因，一种容易让人精神亢奋的物质。它可以说是Guava的重写，但是效率却非常的高，青出于蓝而胜于蓝。 下图是Caffeine的一张性能测试图。可以看到它的性能，甩了GuavaCache老远。 这是为什么呢？ 后浪Caffeine一来，GuavaCache就已经OUT了。 Caffeine支持异步加载方式，直接返回CompletableFutures，相对于GuavaCache的同步方式，它不用阻塞等待数据的载入。另外，它的编程模型是友好的，省去了很多重复的工作。 GuavaCache是基于LRU的，而Caffeine是基于LRU和LFU的，结合了两者的优点。对这两个算法不太清楚的同学，可以参考xjjdog之前的文章：《3种堆内缓存算法，赠源码和设计思路》 两者合体之后，变成了新的W-TinyLFU算法，它的命中率非常高，内存占用更加的小，这是主要原因所在。 Caffeine另外一个比较快的原因，就是很多操作都使用了异步，把这些事件提交到队列里。队列使用的RingBuffer，看到这个名词，我不自觉的想到了lmax的Disruptor，它已经成了无锁高并发的代名词。 基于 Spring Boot + MyBatis Plus + Vue & Element 实现的后台管理系统 + 用户小程序，支持 RBAC 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城等功能 项目地址：https://gitee.com/zhijiantianya/ruoyi-vue-pro 视频教程：https://doc.iocoder.cn/video/ 我们决定拿线上的数据进行验证一下。事实上，大部分比较重要的Cache，我都已经使用Caffeine替换了，完成了骚气的升级。 由于它们的API长得非常像，这个过程是无痛的，连麻药都不需要打。 其中有个业务，有一个大的堆内缓存，缓存了用户数据。里面包含用户名、性别、地址、积分等属性，形成了一个JSON对象，但大小不超过1KB。通过灰度，根据不同的策略，我们测试了它的实际命中率。 策略1 最大缓存1w用户 数据进入缓存后，5分钟失效（需要重新读取） 命中率： Caffeine 29.22 % Guava 21.95% 策略2 加大缓存数据量到6w用户 数据进入缓存后，20分钟失效，这个和Session有的一拼了 命中率 （依然是高一筹）： Caffeine 56.04 % Guava 50.01% 策略3 直接加大缓存到15w用户 数据进入缓存后，30分钟失效 此时的命中率 ： Caffeine 71.10 % Guava 62.76% Caffeine的命中率一直是领先的。命中率高，效率自然也就高。调整到50%以上，我们的缓存作用就很大了。 基于 Spring Cloud Alibaba + Gateway + Nacos + RocketMQ + Vue & Element 实现的后台管理系统 + 用户小程序，支持 RBAC 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城等功能 项目地址：https://gitee.com/zhijiantianya/yudao-cloud 视频教程：https://doc.iocoder.cn/video/ 再放上官方的两张测试图： (1) Read (75%) / Write (25%) (2)Write (100%) (3) Read (100%) 我们一直在提Caffeine的异步加载。那代码到底长什么样子呢？异步加载缓存使用了响应式编程模型，返回的是CompletableFuture对象。说实话，代码长得和Guava很像。 public static void main(String[] args) { AsyncLoadingCache asyncLoadingCache = Caffeine.newBuilder() .maximumSize(1000) .buildAsync(key -> slowMethod(key)); CompletableFuture g = loadingCache.get("test"); String value = g.get(); } static String slowMethod(String key) throws Exception { Thread.sleep(1000); return key + ".result"; } 我记得前段时间翻Spring的源码时，也看到过它。 在SpringBoot里，通过提供一个CacheManager的Bean，即可与Springboot-cache进行集成，可以说是很方便了。 关键代码 //bean生成 @Bean("caffeineCacheManager") public CacheManager cacheManager() { CaffeineCacheManager cacheManager = new CaffeineCacheManager(); cacheManager.setCaffeine(Caffeine.newBuilder() .maximumSize(1000)); return cacheManager; } //使用注入 @CacheConfig(cacheNames = "caffeineCacheManager") //信息缓存 @Cacheable(key = "#id") 欢迎加入我的知识星球，一起探讨架构，交流源码。加入方式，长按下方二维码噢： 已在知识星球更新源码解析如下： 最近更新《芋道 SpringBoot 2.X 入门》系列，已经 101 余篇，覆盖了 MyBatis、Redis、MongoDB、ES、分库分表、读写分离、SpringMVC、Webflux、权限、WebSocket、Dubbo、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka、性能测试等等内容。 提供近 3W 行代码的 SpringBoot 示例，以及超 4W 行代码的电商微服务项目。
原创文章，作者：ItWorker，如若转载，请注明出处：https://blog.ytso.com/tech/pnotes/290247.html