简介

Caffeine是一个基于Java8开发的提供了近乎最佳命中率的高性能缓存库，它源自Google Guava的Cache设计，但提供了更多的优化和特性。以下是对Caffeine的详细解析：

Caffeine的特点

  1. 高性能：Caffeine通过优化的算法和设计，实现了接近最优的缓存性能。它支持高效的并发访问，能够在大规模数据和高并发访问的场景下保持良好的性能。
  2. 灵活性：Caffeine提供了多种配置选项，允许开发者根据具体需求定制缓存行为。这包括缓存大小限制、过期时间、自动加载策略等。
  3. 智能淘汰策略：Caffeine采用了基于TinyLFU（Least Frequently Used）的新型淘汰算法，该算法在保持高命中率的同时有效控制缓存大小。这意味着Caffeine能够自动移除“不常用”的数据，以保持内存的合理占用。
  4. 易于集成：Caffeine提供了简单易用的API，并且与Guava的Cache有良好的兼容性，支持JSR-107（JCache）规范，可以与其他Java框架无缝融合。
  5. 统计和监控：Caffeine还提供了缓存的统计信息，帮助开发者进行性能监控和调优。

Caffeine的基本用法

  1. 构建缓存：
    使用Caffeine.newBuilder()方法构建缓存配置，并通过链式调用设置缓存的各项参数，如过期时间、最大容量等。最后，调用build()方法创建缓存实例。

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    Cache<Key, Graph> cache = Caffeine.newBuilder()  
        .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)  
        .maximumSize(10_000)  
        .build();

  2. 缓存操作：

    • 添加或更新缓存：使用cache.put(key, value)方法添加或更新缓存元素。
    • 获取缓存元素：
      • cache.getIfPresent(key)：如果缓存中存在该key对应的元素，则返回该元素；否则返回null。
      • cache.get(key, k -> value)：如果缓存中不存在该key对应的元素，则调用给定的函数生成该元素，并将其加入缓存后返回。
    • 移除缓存元素：使用cache.invalidate(key)方法移除缓存中指定key的元素。

  3. 自动加载缓存：

    • LoadingCache：当调用get()方法且缓存不存在时，自动调用CacheLoader的load()方法加载缓存元素。
    • AsyncLoadingCache：支持异步加载缓存元素，返回CompletableFuture对象。

Caffeine的缓存策略

基于大小的驱逐策略

定义：
当缓存中的条目数量达到预设的最大阈值时，自动从缓存中移除一部分数据以维持缓存大小不超过限制。

优点：

  • 直接控制缓存占用空间：可以确保缓存不会无限制地增长，避免占用过多的系统资源。
  • 简单易懂：配置和理解起来相对简单，不需要复杂的算法支持。

缺点：

  • 可能移除常用数据：如果缓存大小限制设置得太小，可能会导致一些频繁访问的数据被错误地移除。
  • 不够智能：无法根据数据的访问频率或重要性来智能地选择移除对象。

基于时间的驱逐策略

定义：
包括两种主要类型：基于写入时间的驱逐（expireAfterWrite）和基于访问时间的驱逐（expireAfterAccess）。前者是指数据在写入后经过一定时间未被访问则被淘汰，后者是指数据在最后一次访问后经过一定时间未被再次访问则被淘汰。

优点：

  • 自动过期处理：能够自动清理过期数据，保持缓存数据的时效性。
  • 适用于特定场景：如需要定期更新数据的场景，可以确保缓存中的数据不会过时。

缺点：

  • 可能导致数据频繁过期：如果过期时间设置得太短，可能会导致大量数据频繁过期，增加缓存的维护成本。
  • 不适用于所有场景：有些场景下数据的有效期可能很难确定，或者需要长期保留。

基于频率的驱逐策略（W-TinyLFU）

定义：
W-TinyLFU是Caffeine默认采用的驱逐算法，它是对传统LFU（Least Frequently Used）算法的优化。该算法通过维护一个频率表来记录每个数据的访问频率，并根据频率来决定数据的淘汰优先级。

优点：

  • 高命中率：能够有效保护频繁访问的数据，提高缓存的命中率。
  • 优化空间占用：使用Count-Min Sketch算法存储访问频率，极大地节省了空间。
  • 应对访问模式变化：通过定期衰减操作和Window机制来应对访问模式的变化，减少缓存污染。

缺点：

  • 算法复杂度较高：相比于简单的基于大小或时间的驱逐策略，W-TinyLFU算法的实现更为复杂。
  • 需要额外空间：虽然优化了空间占用，但仍然需要额外的空间来存储访问频率信息。

基于引用的缓存策略

这里的“基于引用的缓存策略”并非Caffeine直接提供的一种独立策略，而是可以通过其提供的缓存配置和特性来间接实现的一种管理方式。

在Java中，引用（Reference）主要分为强引用（Strong Reference）、软引用（Soft Reference）和弱引用（Weak Reference）三种。这些引用类型在JVM的垃圾回收过程中扮演着不同的角色，从而影响缓存中对象的生命周期。

  • 强引用：最常见的引用类型，只要强引用还存在，垃圾回收器就永远不会回收被引用的对象。
  • 软引用：非必须对象，在系统将要发生内存溢出异常之前，将会把这些对象列进回收范围之中进行第二次回收。如果这次回收还没有足够的内存，才会抛出内存溢出异常。
  • 弱引用：也是非必须对象，被弱引用关联的对象只能生存到下一次垃圾收集发生之前。当垃圾收集器工作时，无论当前内存是否足够，都会回收掉只被弱引用关联的对象。

虽然Caffeine没有直接提供设置引用类型的API，但你可以通过结合Java的引用类型和Caffeine的缓存过期策略、容量限制等特性来实现基于引用的缓存管理。例如，你可以使用软引用或弱引用来包装缓存中的对象，然后在JVM进行垃圾回收时，根据引用类型的不同，缓存中的对象可能会被自动清理。

然而，需要注意的是，这种方法可能会使得缓存的管理变得复杂和不可控，因为缓存的清理将依赖于JVM的垃圾回收机制，而这是不可预测的。因此，在实际应用中，更常见的是直接使用Caffeine提供的基于时间、大小或权重的驱逐策略来管理缓存。

此外，Caffeine还提供了丰富的API和配置选项，允许你根据实际需求定制缓存的行为，包括缓存的加载、写入、刷新、过期、淘汰等各个方面。这使得Caffeine成为了一个非常灵活和强大的缓存解决方案。

应用场景

Caffeine适用于各种需要高效缓存解决方案的场景，包括但不限于：

  • Web应用：在高流量的web服务中缓存经常访问的数据以减少数据库压力。
  • 大数据处理：在分布式数据存储系统中作为本地缓存层来加速读取操作。
  • 流式处理平台：在处理大量事件时缓存中间结果以提高吞吐量。
  • 搜索引擎：用于快速响应查询。
  • 微服务框架：为微服务提供内置缓存支持。

缓存一致性问题

由于Caffeine的缓存数据存储在JVM的堆内存中，这意味着他只能在其所在的JVM实例访问，而在分布式系统中，往往一个微服务会启动多个节点(JVM实例)来访问共同的资源，此时若其中一个节点修改了数据，但此时其他节点并未修改数据，就会导致缓存一致性问题

解决方案

可以使用redis的分布式缓存解决该问题，Redis分布式缓存中的发布订阅（Pub/Sub）机制是一种强大的通信模式，它允许发送者（发布者）将消息发送给订阅了特定频道的接收者（订阅者），而不需要知道订阅者的具体信息。这种机制在解决缓存不一致问题时具有显著的作用。

工作原理

Redis的发布订阅机制主要包括发布者（Publisher）、订阅者（Subscriber）和频道（Channel）三个部分。发布者将消息发送到指定的频道，所有订阅了该频道的订阅者都能接收到这条消息。这种机制与Redis的键值对存储机制是独立的，它不会影响Redis中的数据结构。

具体方式

当某个节点的应用更新了数据库中的数据，并希望同步更新到Redis缓存中时，该节点可以作为一个发布者，将缓存更新消息（如缓存键名、更新时间等）发送到特定的频道上。其他节点作为订阅者，订阅了这个频道后，就能实时接收到这个缓存更新消息。