Java Caffeine 高性能缓存库详解与使用案例详解_Java

java caffeine 高性能缓存库详解与使用案例

一、caffeine 简介

1.1 什么是 caffeine？

caffeine 是一个基于 java 8 的高性能本地缓存库，由 ben manes 开发，旨在提供比 guava cache 更高效的缓存实现。其核心特性包括：

基于大小的驱逐（size-based eviction）
基于时间的过期（time-based expiry）
弱引用/软引用支持
统计功能（命中率、访问次数等）
异步加载（async loading）

caffeine 的设计目标是最小化延迟和内存占用，适用于需要高吞吐量和低延迟的场景（如 web 应用、微服务）。

二、核心特性详解

2.1 缓存驱逐策略

2.1.1 基于大小的驱逐（size-based eviction）

caffeine 使用 window tinylfu 算法，动态管理缓存大小，确保最常用的元素保留在缓存中。

cache<string, string> cache = caffeine.newbuilder()
.maximumsize(100)// 最大缓存大小为100
.build();

2.1.2 基于时间的过期

基于访问时间（access time）：元素在最后一次访问后过期。
基于写入时间（write time）：元素在插入后过期。

cache<string, string> cache = caffeine.newbuilder()
.expireafterwrite(10, timeunit.minutes)// 写入后10分钟过期
.expireafteraccess(5, timeunit.minutes)// 最后一次访问后5分钟过期
.build();

2.1.3 弱引用/软引用

弱引用（weak keys/values）：当 jvm 内存不足时自动回收。
软引用（soft values）：在 oom（内存溢出）前回收。

cache<string, string> cache = caffeine.newbuilder()
.weakkeys()// 键使用弱引用
.softvalues()// 值使用软引用
.build();

2.2 统计功能

caffeine 提供详细的缓存统计信息，包括命中率、未命中次数、加载次数等。

cache<string, string> cache = caffeine.newbuilder()
.recordstats()// 启用统计
.maximumsize(100)
.build();
// 获取统计信息
cachestats stats = cache.stats();
system.out.println("命中率: " + stats.hitrate());

2.3 异步加载（async loading）

通过 asyncloadingcache 实现异步缓存加载，避免阻塞主线程。

asyncloadingcache<string, string> asynccache = caffeine.newbuilder()
.maximumsize(100)
.buildasync(key -> {
// 模拟耗时操作
return completablefuture.supplyasync(() -> fetchfromdb(key));
});
// 获取缓存（异步）
completablefuture<string> future = asynccache.get("key");

三、使用案例详解

3.1 单体应用缓存

场景：用户信息缓存

public class userservice {
private final cache<string, user> usercache = caffeine.newbuilder()
.maximumsize(1000)
.expireafterwrite(10, timeunit.minutes)
.build();
public user getuser(string userid) {
return usercache.get(userid, id -> fetchuserfromdb(id));
}
private user fetchuserfromdb(string id) {
// 模拟数据库查询
return new user(id, "user_" + id);
}
}

优势：

减少数据库压力：高频查询直接命中缓存。
动态刷新：caffeine 自动管理缓存更新。

3.2 分布式系统中的缓存

场景：分布式缓存同步

caffeine 本身是本地缓存，但可通过与 redis 结合实现分布式缓存。

public class distributedcache {
private final cache<string, string> localcache = caffeine.newbuilder()
.maximumsize(1000)
.expireafterwrite(5, timeunit.minutes)
.build();
public string get(string key) {
return localcache.get(key, k -> {
string value = fetchfromredis(k);
if (value == null) {
value = fetchfromdb(k);
savetoredis(k, value); // 写回 redis
}
return value;
});
}
}

优势：

本地缓存加速：减少对 redis 的直接访问。
降级容错：redis 不可用时可直接访问数据库。

3.3 spring boot 集成

1. 添加依赖

<dependency>
<groupid>com.github.ben-manes.caffeine</groupid>
<artifactid>caffeine</artifactid>
<version>3.1.8</version>
</dependency>

2. 配置缓存

@configuration
public class cacheconfig {
@bean
public cache<string, string> mycache() {
return caffeine.newbuilder()
.maximumsize(1000)
.expireafterwrite(10, timeunit.minutes)
.build();
}
}

3. 使用缓存

@service
public class myservice {
@autowired
private cache<string, string> mycache;
public string getdata(string key) {
return mycache.get(key, k -> fetchfromexternalservice(k));
}
}

四、性能优化技巧

4.1 避免缓存雪崩

随机过期时间：为缓存设置随机过期时间，避免大量缓存同时失效。
热点数据预加载：对高频访问的数据主动加载到缓存。

// 随机过期时间
caffeine.newbuilder()
.expireafterwrite(10, timeunit.minutes)
.scheduler(scheduler.systemscheduler())
.build();

4.2 缓存命中率优化

合理设置大小：根据业务访问模式调整 maximumsize。
监控统计：定期分析 hitrate() 和 evictioncount()，调整策略。

4.3 内存管理

软引用值（softvalues）：在 jvm 内存不足时自动回收缓存。
定期清理：使用 cleanup() 手动触发清理。

cache.cleanup(); // 手动清理过期缓存

五、常见问题与解决方案

5.1 缓存穿透（cache penetration）

问题：查询不存在的数据导致频繁访问数据库。
解决方案：

布隆过滤器（bloom filter）：拦截不存在的键。
空值缓存：对查询结果为空的键设置短暂缓存。

string value = cache.get(key, k -> {
string result = fetchfromdb(k);
if (result == null) {
cache.put(k, "");// 缓存空值
}
return result;
});

5.2 缓存击穿（cache breakdown）

问题：热点数据过期后大量请求直接访问数据库。
解决方案：

互斥锁（mutex lock）：仅允许一个线程重建缓存。
永不过期：热点数据设置永不过期，定时异步更新。

string value = cache.get(key, k -> {
synchronized (lock) {
if (cache.getifpresent(k) == null) {
string result = fetchfromdb(k);
cache.put(k, result);
return result;
}
}
return cache.getifpresent(k);
});

5.3 缓存雪崩（cache avalanche）

问题：大量缓存同时失效，导致数据库压力激增。
解决方案：

随机过期时间：为缓存设置随机过期时间。
分层缓存：本地缓存 + redis 分布式缓存。

六、caffeine 与 guava cache 对比

特性	caffeine	guava cache
算法	window tinylfu（高命中率）	window tinylfu（与 caffeine 相同）
异步加载	支持（asyncloadingcache）	不支持
统计功能	详细统计（命中率、加载次数等）	基本统计
性能	更高吞吐量和更低延迟	稍逊于 caffeine
维护状态	活跃维护	已停止更新

七、总结

caffeine 是 java 生态中最先进的本地缓存库，其 高性能、低延迟 的设计使其成为现代应用的首选。通过灵活的配置和强大的统计功能，开发者可以轻松实现高效的缓存策略，显著提升系统性能。结合异步加载和分布式缓存方案，caffeine 能够满足从单体应用到微服务架构的多样化需求。

八、参考资料

caffeine 官方文档：https://github.com/ben-manes/caffeine
java 缓存最佳实践：https://www.baeldung.com/java-cache-best-practices
caffeine 与 redis 集成示例：https://github.com/ben-manes/caffeine-spring-boot-starter

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Java Caffeine 高性能缓存库详解与使用案例详解

2025年10月09日 • Java •我要评论