前言

大家好，我是田螺。

最近給我的知識星球手把手書城系統(tǒng)，引入了Caffeine本地緩存?？淳W(wǎng)上評價(jià)，它居然被稱為本地緩存無冕之王，本文給大家簡單介紹一下它吧~~

• Caffeine 是什么？
• Caffeine的優(yōu)點(diǎn)與缺點(diǎn)
• 實(shí)際業(yè)務(wù)的使用場景
• 使用Caffeine需要注意的問題
• Caffeine與Redis的區(qū)別及選擇
• 代碼實(shí)踐實(shí)現(xiàn)

1. Caffeine 是什么？

com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine.Caffeine 是一個(gè)由Google開源的高性能Java本地緩存庫。它提供了靈活的配置選項(xiàng)和強(qiáng)大的緩存淘汰策略，旨在滿足現(xiàn)代應(yīng)用程序?qū)Φ脱舆t和高吞吐量的需求。Caffeine通過精細(xì)的鎖優(yōu)化和無鎖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了極高的并發(fā)性能。

簡單一句話概括，就是Caffeine是具有高性能的Java本地緩存庫。

2. Caffeine的優(yōu)點(diǎn)與缺點(diǎn)

優(yōu)點(diǎn)：

• 高性能：使用基于 ConcurrentHashMap 的非阻塞算法，保證了并發(fā)情況下的高性能。
• 靈活配置：支持多種緩存淘汰策略，如LRU、LFU等，并允許自定義緩存大小、過期時(shí)間等參數(shù)。
• 豐富的統(tǒng)計(jì)信息：內(nèi)置統(tǒng)計(jì)功能，幫助開發(fā)者深入了解緩存的行為，從而進(jìn)行針對性的優(yōu)化。

缺點(diǎn)：

• 本地緩存限制：由于Caffeine是本地緩存，因此無法跨進(jìn)程共享數(shù)據(jù)，這在分布式系統(tǒng)中可能是一個(gè)限制。
• 僅適合短期緩存：不提供持久化機(jī)制，重啟后緩存會(huì)丟失。
• 緩存大小限制：Caffeine 適用于本地緩存場景，緩存大小受制于 JVM 可用內(nèi)存。

3. 實(shí)際業(yè)務(wù)的使用場景

有哪些場景適合使用它呢？

系統(tǒng)需要頻繁查的，數(shù)據(jù)變化頻率較低。

比如：

• 用戶信息緩存：將用戶的基本信息（如用戶名、角色、權(quán)限）緩存到本地。
• 配置項(xiàng)緩存：存儲(chǔ)系統(tǒng)的靜態(tài)配置信息（如字典表、產(chǎn)品分類信息）。
• 熱門內(nèi)容緩存：緩存熱門商品、推薦內(nèi)容或排行榜，避免頻繁從數(shù)據(jù)庫中讀取。

我們項(xiàng)目組，當(dāng)前實(shí)際開發(fā)的項(xiàng)目，產(chǎn)品配置參數(shù)表，就使用了本地緩存。

4. 使用Caffeine需要注意的問題

• 緩存一致性：在分布式系統(tǒng)中，需要確保多個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的緩存一致性。
• 內(nèi)存管理：合理配置緩存大小和淘汰策略，避免內(nèi)存溢出和性能下降。同時(shí)，定期監(jiān)控緩存使用情況，及時(shí)調(diào)整配置。
• 緩存擊穿：對于某些熱點(diǎn)數(shù)據(jù)，如果緩存失效且訪問量巨大，可能會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫壓力驟增。可以通過設(shè)置熱點(diǎn)數(shù)據(jù)的永不過期策略或使用互斥鎖來避免緩存擊穿。（如果只是單純用來做緩存配置表這些，則不用擔(dān)心這個(gè)問題）

5. Caffeine與Redis的區(qū)別及選擇

• 存儲(chǔ)位置：Caffeine是本地緩存，存儲(chǔ)在JVM內(nèi)存中；而Redis是遠(yuǎn)程緩存，存儲(chǔ)在內(nèi)存中，但可以通過網(wǎng)絡(luò)訪問。
• 性能：由于Caffeine是本地緩存，訪問速度更快，延遲更低；而Redis雖然性能也很高，但受限于網(wǎng)絡(luò)延遲。
• 持久化：Redis支持?jǐn)?shù)據(jù)持久化，即使服務(wù)器重啟也能恢復(fù)數(shù)據(jù)；而Caffeine是內(nèi)存緩存，數(shù)據(jù)在服務(wù)器重啟后會(huì)丟失。
• 分布式：Redis是分布式緩存，支持多個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的數(shù)據(jù)同步和共享；而Caffeine是本地緩存，無法跨進(jìn)程共享數(shù)據(jù)。

我們在哪些場景，選擇哪種緩存呢？

• 對于需要高性能和低延遲的應(yīng)用：如果數(shù)據(jù)量不大且不需要持久化，可以選擇Caffeine作為本地緩存。
• 對于需要跨進(jìn)程共享數(shù)據(jù)的應(yīng)用：如果數(shù)據(jù)量較大且需要持久化或跨進(jìn)程共享，可以選擇Redis作為遠(yuǎn)程緩存。

其實(shí)，實(shí)際開發(fā)中，我們都是結(jié)合兩者一起使用的。

它兩還可以實(shí)現(xiàn)多級緩存策略。例如，將熱點(diǎn)數(shù)據(jù)緩存到Caffeine中，以提高訪問速度；將非熱點(diǎn)數(shù)據(jù)緩存到Redis中，以實(shí)現(xiàn)跨進(jìn)程共享和持久化。 這個(gè)合理嘛？熱點(diǎn)數(shù)據(jù)不可以放redis？

6. 代碼實(shí)現(xiàn)

1）先引入maven包：

<!-- Spring Boot Starter Cache -->
            <dependency>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId>
            </dependency>
            <!-- Caffeine Cache -->
            <dependency>
                <groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId>
                <artifactId>caffeine</artifactId>
            </dependency>

2）實(shí)現(xiàn)CacheConfig緩存配置管理器

@Configuration
@EnableCaching
public class CacheConfig {

    @Bean
    public CacheManager cacheManager() {
        CaffeineCacheManager cacheManager = new CaffeineCacheManager("book");
        cacheManager.setCaffeine(caffeineCacheBuilder());
        return cacheManager;
    }
    
    Caffeine<Object, Object> caffeineCacheBuilder() {
        return Caffeine.newBuilder()
                .maximumSize(500) // 設(shè)置緩存的最大容量
                .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES); // 設(shè)置寫入后過期時(shí)間
    }
}

3）在需要添加緩存的地方加個(gè)注解即可，很簡單

@Override
    @Cacheable("book")
    public BookVO queryBookById(Integer bookId) {
        BookPO bookPO = bookRepository.queryBookById(bookId);
        BookVO bookVO = new BookVO();
        BeanUtils.copyProperties(bookPO, bookVO);
        log.info("查詢書本：{}", bookId);
        return bookVO;
    }