本地缓存Caffeine
介绍
Caffeine 是基于Java 1.8 的高性能本地缓存库，由 Guava 改进而来，而且在 Spring5 开始的默认缓存实现就将 Caffeine 代替原来的Google Guava，官方说明指出，其缓存命中率已经接近最优值。
实际上Caffeine这样的本地缓存和 ConcurrentMap 很像，即支持并发，并且支持O(1)时间复杂度的数据存取。二者的主要区别在于：
- ConcurrentMap 将存储所有存入的数据，直到你显式将其移除
- Caffeine将通过给定的配置，自动移除“不常用”的数据，以保持内存的合理占用。
因此，一种更好的理解方式是：Cache是一种带有存储和移除策略的Map。
Caffeine 基础
使用Caffeine，需要在工程中引入如下依赖
<dependency>
<groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId>
<artifactId>caffeine</artifactId>
<!--https://mvnrepository.com/artifact/com.github.ben-manes.caffeine/caffeinez找最新版-->
<version>3.0.5</version>
</dependency>1. 缓存加载策略
1.1 Cache手动创建
最普通的一种缓存，无需指定加载方式，需要手动调用 put()进行加载。需要注意的是 put() 方法对于已存在的 key 将进行覆盖，这点和 Map 的表现是一致的。
在获取缓存值时，如果想要在缓存值不存在时，原子地将值写入缓存，则可以调用 get(key, k -> value) 方法，该方法将避免写入竞争。在多线程情况下，当使用 get(key, k -> value) 时，如果有另一个线程同时调用本方法进行竞争，则后一线程会被阻塞，直到前一线程更新缓存完成；而若另一线程调用getIfPresent()方法，则会立即返回null，不会被阻塞。
调用 invalidate() 方法，将手动移除缓存。
Cache<Object, Object> cache = Caffeine.newBuilder()
//初始数量
.initialCapacity(10)
//最大条数
.maximumSize(10)
//expireAfterWrite 和 expireAfterAccess同时存在时，以 expireAfterWrite 为准
//最后一次写操作后经过指定时间过期
.expireAfterWrite(1, TimeUnit.SECONDS)
//最后一次读或写操作后经过指定时间过期
.expireAfterAccess(1, TimeUnit.SECONDS)
//监听缓存被移除
.removalListener((key, val, removalCause) -> { })
//记录命中
.recordStats()
.build();
cache.put("1","张三");
//张三
System.out.println(cache.getIfPresent("1"));
//存储的是默认值
System.out.println(cache.get("2", o -> "默认值"));/**
* 手动加载
* @param key
* @return
*/
public Object manulOperator(String key) {
Cache<String, Object> cache = Caffeine.newBuilder()
.expireAfterWrite(1, TimeUnit.SECONDS)
.expireAfterAccess(1, TimeUnit.SECONDS)
.maximumSize(10)
.build();
//如果一个key不存在，那么会进入指定的函数生成value
Object value = cache.get(key, t -> setValue(key).apply(key));
cache.put("hello",value);
//判断是否存在如果不存返回null
Object ifPresent = cache.getIfPresent(key);
//移除一个key
cache.invalidate(key);
return value;
}
public Function<String, Object> setValue(String key){
return t -> key + "value";
}1.2 Loading Cache自动创建
LoadingCache 是一种自动加载的缓存。其和普通缓存不同的地方在于，当缓存不存在/缓存已过期时，若调用 get() 方法，则会自动调用 CacheLoader.load() 方法加载最新值。调用getAll() 方法将遍历所有的 key 调用 get()，除非实现了 CacheLoader.loadAll() 方法。
使用 LoadingCache 时，需要指定 CacheLoader ，并实现其中的 load() 方法供缓存缺失时自动加载。
在多线程情况下，当两个线程同时调用 get()，则后一线程将被阻塞，直至前一线程更新缓存完成。
LoadingCache<String, String> loadingCache = Caffeine.newBuilder()
//创建缓存或者最近一次更新缓存后经过指定时间间隔，刷新缓存；refreshAfterWrite 仅支持 LoadingCache
.refreshAfterWrite(10, TimeUnit.SECONDS)
.expireAfterWrite(10, TimeUnit.SECONDS)
.expireAfterAccess(10, TimeUnit.SECONDS)
.maximumSize(10)
//根据key查询数据库里面的值，这里是个lamba表达式
.build(key -> new Date().toString());/**
* 同步加载
* @param key
* @return
*/
public Object syncOperator(String key){
LoadingCache<String, Object> cache = Caffeine.newBuilder()
.maximumSize(100)
.expireAfterWrite(1, TimeUnit.MINUTES)
.build(k -> setValue(key).apply(key));
return cache.get(key);
}
public Function<String, Object> setValue(String key){
return t -> key + "value";
}1.3 Async Cache异步获取
AsyncCache 是 Cache 的一个变体，其响应结果均为 CompletableFuture，通过这种方式，AsyncCache 对异步编程模式进行了适配。
默认情况下，缓存计算使用 ForkJoinPool.commonPool() 作为线程池，如果想要指定线程池，则可以覆盖并实现 Caffeine.executor(Executor) 方法。
synchronous() 提供了阻塞直到异步缓存生成完毕的能力，它将以Cache进行返回。
在多线程情况下，当两个线程同时调用 get(key, k -> value)，则会返回同一个 CompletableFuture 对象。由于返回结果本身不进行阻塞，可以根据业务设计自行选择阻塞等待或者非阻塞。
AsyncLoadingCache<String, String> asyncLoadingCache = Caffeine.newBuilder()
//创建缓存或者最近一次更新缓存后经过指定时间间隔刷新缓存；仅支持LoadingCache
.refreshAfterWrite(1, TimeUnit.SECONDS)
.expireAfterWrite(1, TimeUnit.SECONDS)
.expireAfterAccess(1, TimeUnit.SECONDS)
.maximumSize(10)
//根据key查询数据库里面的值
.buildAsync(key -> {
Thread.sleep(1000);
return new Date().toString();
});
//异步缓存返回的是CompletableFuture
CompletableFuture<String> future = asyncLoadingCache.get("1");
future.thenAccept(System.out::println);/**
* 异步加载
*
* @param key
* @return
*/
public Object asyncOperator(String key){
AsyncLoadingCache<String, Object> cache = Caffeine.newBuilder()
.maximumSize(100)
.expireAfterWrite(1, TimeUnit.MINUTES)
.buildAsync(k -> setAsyncValue(key).get());
return cache.get(key);
}
public CompletableFuture<Object> setAsyncValue(String key){
return CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
return key + "value";
});
}2. 驱逐策略
驱逐策略(回收策略)在创建缓存的时候进行指定。
常用的有基于容量的驱逐和基于时间的驱逐。
- 基于容量的驱逐需要指定缓存容量的最大值，当缓存容量达到最大时，Caffeine将使用LRU策略对缓存进行淘汰；
- 基于时间的驱逐策略如字面意思，可以设置在最后访问/写入一个缓存经过指定时间后，自动进行淘汰。
驱逐策略可以组合使用，任意驱逐策略生效后，该缓存条目即被驱逐。
- FIFO：先进先出
- LRU：最近最少使用，淘汰最长时间没有被使用的条目
- LFU：最不经常使用，淘汰一段时间内使用次数最少的条目
Caffeine有4种缓存淘汰设置:
- 大小 （LFU算法进行淘汰）
- 权重 （大小与权重 只能二选一）
- 时间
- 引用 （不常用，本文不介绍）
2.1 基于大小的过期
Cache<Integer, Integer> cache = Caffeine.newBuilder()
//超过10个后会使用W-TinyLFU算法进行淘汰
.maximumSize(10)
.evictionListener((key, val, removalCause) -> {
log.info("淘汰缓存：key:{} val:{}", key, val);
})
.build();
for (int i = 1; i < 20; i++) {
cache.put(i, i);
}
Thread.sleep(500);//缓存淘汰是异步的
// 打印还没被淘汰的缓存
System.out.println(cache.asMap());// 根据缓存的计数进行驱逐
LoadingCache<String, Object> cache = Caffeine.newBuilder()
.maximumSize(10000)
.build(key -> function(key));2.2 基于权重的过期
maximumWeight与maximumSize不可以同时使用
Cache<Integer, Integer> cache = Caffeine.newBuilder()
//限制总权重，若所有缓存的权重加起来>总权重就会淘汰权重小的缓存
.maximumWeight(100)
.weigher((Weigher<Integer, Integer>) (key, value) -> key)
.evictionListener((key, val, removalCause) -> {
log.info("淘汰缓存：key:{} val:{}", key, val);
})
.build();
//总权重其实是=所有缓存的权重加起来
int maximumWeight = 0;
for (int i = 1; i < 20; i++) {
cache.put(i, i);
maximumWeight += i;
}
System.out.println("总权重=" + maximumWeight);
Thread.sleep(500);//缓存淘汰是异步的
// 打印还没被淘汰的缓存
System.out.println(cache.asMap());// 根据缓存的权重来进行驱逐（权重只是用于确定缓存大小，不会用于决定该缓存是否被驱逐）
LoadingCache<String, Object> cache1 = Caffeine.newBuilder()
.maximumWeight(10000)
.weigher(key -> function1(key))
.build(key -> function(key));2.3 基于时间的过期
/**
* 访问后到期（每次访问都会重置时间，也就是说如果一直被访问就不会被淘汰）
*/
@Test
public void expireAfterAccessTest() throws InterruptedException {
Cache<Integer, Integer> cache = Caffeine.newBuilder()
.expireAfterAccess(1, TimeUnit.SECONDS)
//可以指定调度程序来及时删除过期缓存项，而不是等待Caffeine触发定期维护
//若不设置scheduler，则缓存会在下一次调用get的时候才会被动删除
.scheduler(Scheduler.systemScheduler())
.evictionListener((key, val, removalCause) -> {
log.info("淘汰缓存：key:{} val:{}", key, val);
})
.build();
cache.put(1, 2);
System.out.println(cache.getIfPresent(1));
Thread.sleep(3000);
System.out.println(cache.getIfPresent(1));//null
}
/**
* 写入后到期
*/
@Test
public void expireAfterWriteTest() throws InterruptedException {
Cache<Integer, Integer> cache = Caffeine.newBuilder()
.expireAfterWrite(1, TimeUnit.SECONDS)
//可以指定调度程序来及时删除过期缓存项，而不是等待Caffeine触发定期维护
//若不设置scheduler，则缓存会在下一次调用get的时候才会被动删除
.scheduler(Scheduler.systemScheduler())
.evictionListener((key, val, removalCause) -> {
log.info("淘汰缓存：key:{} val:{}", key, val);
})
.build();
cache.put(1, 2);
Thread.sleep(3000);
System.out.println(cache.getIfPresent(1));//null
}// 基于固定的到期策略进行退出
LoadingCache<String, Object> cache = Caffeine.newBuilder()
.expireAfterAccess(5, TimeUnit.MINUTES)
.build(key -> function(key));
LoadingCache<String, Object> cache1 = Caffeine.newBuilder()
.expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)
.build(key -> function(key));
// 基于不同的到期策略进行退出
LoadingCache<String, Object> cache2 = Caffeine.newBuilder()
.expireAfter(new Expiry<String, Object>() {
@Override
public long expireAfterCreate(String key, Object value, long currentTime) {
return TimeUnit.SECONDS.toNanos(seconds);
}
@Override
public long expireAfterUpdate(@Nonnull String s, @Nonnull Object o, long l, long l1) {
return 0;
}
@Override
public long expireAfterRead(@Nonnull String s, @Nonnull Object o, long l, long l1) {
return 0;
}
}).build(key -> function(key));Caffeine提供了三种定时驱逐策略:
- expireAfterAccess(long, TimeUnit):在最后一次访问或者写入后开始计时，在指定的时间后过期。假如一直有请求访问该key，那么这个缓存将一直不会过期。
- expireAfterWrite(long, TimeUnit): 在最后一次写入缓存后开始计时，在指定的时间后过期。
- expireAfter(Expiry): 自定义策略，过期时间由Expiry实现独自计算。
缓存的删除策略使用的是惰性删除和定时删除。这两个删除策略的时间复杂度都是o(1)。
3. 刷新机制
refreshAfterWrite() 表示x秒后自动刷新缓存的策略可以配合淘汰策略使用，注意的是刷新机制只支持 LoadingCache 和 AsyncLoadingCache
private static int NUM = 0;
@Test
public void refreshAfterWriteTest() throws InterruptedException {
LoadingCache<Integer, Integer> cache = Caffeine.newBuilder()
.refreshAfterWrite(1, TimeUnit.SECONDS)
//模拟获取数据，每次获取就自增1
.build(integer -> ++NUM);
//获取ID=1的值，由于缓存里还没有，所以会自动放入缓存
System.out.println(cache.get(1));// 1
// 延迟2秒后，理论上自动刷新缓存后取到的值是2
// 但其实不是，值还是1，因为refreshAfterWrite并不是设置了n秒后重新获取就会自动刷新
// 而是x秒后&&第二次调用getIfPresent的时候才会被动刷新
Thread.sleep(2000);
System.out.println(cache.getIfPresent(1));// 1
//此时才会刷新缓存，而第一次拿到的还是旧值
System.out.println(cache.getIfPresent(1));// 2
}4. 移除事件监听
Cache<String, Object> cache = Caffeine.newBuilder()
.removalListener((String key, Object value, RemovalCause cause) ->
System.out.printf("Key %s was removed (%s)%n", key, cause))
.build();5. 写入外部存储
CacheWriter 方法可以将缓存中所有的数据写入到第三方。
LoadingCache<String, Object> cache2 = Caffeine.newBuilder()
.writer(new CacheWriter<String, Object>() {
@Override public void write(String key, Object value) {
// 写入到外部存储
}
@Override public void delete(String key, Object value, RemovalCause cause) {
// 删除外部存储
}
})
.build(key -> function(key));如果你有多级缓存的情况下，这个方法还是很实用。注意：CacheWriter不能与弱键或AsyncLoadingCache一起使用。
6. 统计
LoadingCache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder()
//创建缓存或者最近一次更新缓存后经过指定时间间隔，刷新缓存；refreshAfterWrite仅支持LoadingCache
.refreshAfterWrite(1, TimeUnit.SECONDS)
.expireAfterWrite(1, TimeUnit.SECONDS)
.expireAfterAccess(1, TimeUnit.SECONDS)
.maximumSize(10)
//开启记录缓存命中率等信息
.recordStats()
//根据key查询数据库里面的值
.build(key -> {
Thread.sleep(1000);
return new Date().toString();
});
cache.put("1", "shawn");
cache.get("1");
/*
* hitCount :命中的次数
* missCount:未命中次数
* requestCount:请求次数
* hitRate:命中率
* missRate:丢失率
* loadSuccessCount:成功加载新值的次数
* loadExceptionCount:失败加载新值的次数
* totalLoadCount:总条数
* loadExceptionRate:失败加载新值的比率
* totalLoadTime:全部加载时间
* evictionCount:丢失的条数
*/
System.out.println(cache.stats());5. 总结
上述一些策略在创建时都可以进行自由组合，一般情况下有两种方法
- 设置 maxSize、refreshAfterWrite，不设置 expireAfterWrite/expireAfterAccess。设置 expireAfterWrite 当缓存过期时会同步加锁获取缓存，所以设置 expireAfterWrite 时性能较好，但是某些时候会取旧数据，适合允许取到旧数据的场景
- 设置 maxSize、expireAfterWrite/expireAfterAccess，不设置 refreshAfterWrite。数据一致性好，不会获取到旧数据，但是性能没那么好（对比起来），适合获取数据时不耗时的场景
SpringBoot整合Caffeine
1. 相关注解
1.1 相关依赖
如果要使用@Cacheable注解，需要引入相关依赖，并在任一配置类文件上添加@EnableCaching注解
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId>
</dependency>1.2 常用注解
- @Cacheable ：表示该方法支持缓存。当调用被注解的方法时，如果对应的键已经存在缓存，则不再执行方法体，而从缓存中直接返回。当方法返回null时，将不进行缓存操作。
- @CachePut ：表示执行该方法后，其值将作为最新结果更新到缓存中，每次都会执行该方法。
- @CacheEvict ：表示执行该方法后，将触发缓存清除操作。
- @Caching ：用于组合前三个注解，例如
@Caching(cacheable = @Cacheable("CacheConstants.GET_USER"),
evict = {@CacheEvict("CacheConstants.GET_DYNAMIC",allEntries = true)}
public User find(Integer id) {
return null;
}1.3 常用注解属性
- cacheNames/value ：缓存组件的名字，即cacheManager中缓存的名称。
- key ：缓存数据时使用的key。默认使用方法参数值，也可以使用SpEL表达式进行编写。
- keyGenerator ：和key二选一使用。
- cacheManager ：指定使用的缓存管理器。
- condition ：在方法执行开始前检查，在符合condition的情况下，进行缓存
- unless ：在方法执行完成后检查，在符合unless的情况下，不进行缓存
- sync ：是否使用同步模式。若使用同步模式，在多个线程同时对一个key进行load时，其他线程将被阻塞。
1.4 缓存同步模式
sync 开启或关闭，在 Cache 和 LoadingCache 中的表现是不一致的：
- Cache中，sync表示是否需要所有线程同步等待
- LoadingCache中，sync表示在读取不存在/已驱逐的key时，是否执行被注解方法
2. 实战
2.1 引入依赖
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId>
<artifactId>caffeine</artifactId>
</dependency>2.2 添加注解开启缓存支持
添加@EnableCaching注解：
@SpringBootApplication
@EnableCaching
public class SingleDatabaseApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(SingleDatabaseApplication.class, args);
}
}2.3 配置文件的方式注入相关参数
properties文件
spring.cache.cache-names=cache1
spring.cache.caffeine.spec=initialCapacity=50,maximumSize=500,expireAfterWrite=10s或Yaml文件
spring:
cache:
type: caffeine
cache-names:
- userCache
caffeine:
spec: maximumSize=1024,refreshAfterWrite=60s如果使用refreshAfterWrite配置,必须指定一个CacheLoader.不用该配置则无需这个bean,如上所述,该CacheLoader将关联被该缓存管理器管理的所有缓存，所以必须定义为CacheLoader<Object, Object>，自动配置将忽略所有泛型类型。
import com.github.benmanes.caffeine.cache.CacheLoader;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
/**
* @author: rickiyang
* @date: 2019/6/15
* @description:
*/
@Configuration
public class CacheConfig {
/**
* 相当于在构建LoadingCache对象的时候 build()方法中指定过期之后的加载策略方法
* 必须要指定这个Bean，refreshAfterWrite=60s属性才生效
* @return
*/
@Bean
public CacheLoader<String, Object> cacheLoader() {
CacheLoader<String, Object> cacheLoader = new CacheLoader<String, Object>() {
@Override
public Object load(String key) throws Exception {
return null;
}
// 重写这个方法将oldValue值返回回去，进而刷新缓存
@Override
public Object reload(String key, Object oldValue) throws Exception {
return oldValue;
}
};
return cacheLoader;
}
}Caffeine常用配置说明：
initialCapacity=[integer]: 初始的缓存空间大小
maximumSize=[long]: 缓存的最大条数
maximumWeight=[long]: 缓存的最大权重
expireAfterAccess=[duration]: 最后一次写入或访问后经过固定时间过期
expireAfterWrite=[duration]: 最后一次写入后经过固定时间过期
refreshAfterWrite=[duration]: 创建缓存或者最近一次更新缓存后经过固定的时间间隔，刷新缓存
weakKeys: 打开key的弱引用
weakValues：打开value的弱引用
softValues：打开value的软引用
recordStats：开发统计功能
注意：
expireAfterWrite和expireAfterAccess同时存在时，以expireAfterWrite为准。
maximumSize和maximumWeight不可以同时使用
weakValues和softValues不可以同时使用需要说明的是，使用配置文件的方式来进行缓存项配置，一般情况能满足使用需求，但是灵活性不是很高，如果我们有很多缓存项的情况下写起来会导致配置文件很长。所以一般情况下你也可以选择使用bean的方式来初始化Cache实例。
下面的演示使用bean的方式来注入：
package com.rickiyang.learn.cache;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.CacheLoader;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;
import org.apache.commons.compress.utils.Lists;
import org.springframework.cache.CacheManager;
import org.springframework.cache.caffeine.CaffeineCache;
import org.springframework.cache.support.SimpleCacheManager;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.context.annotation.Primary;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
/**
* @author: rickiyang
* @date: 2019/6/15
* @description:
*/
@Configuration
public class CacheConfig {
/**
* 创建基于Caffeine的Cache Manager
* 初始化一些key存入
* @return
*/
@Bean
@Primary
public CacheManager caffeineCacheManager() {
SimpleCacheManager cacheManager = new SimpleCacheManager();
ArrayList<CaffeineCache> caches = Lists.newArrayList();
List<CacheBean> list = setCacheBean();
for(CacheBean cacheBean : list){
caches.add(new CaffeineCache(cacheBean.getKey(),
Caffeine.newBuilder().recordStats()
.expireAfterWrite(cacheBean.getTtl(), TimeUnit.SECONDS)
.maximumSize(cacheBean.getMaximumSize())
.build()));
}
cacheManager.setCaches(caches);
return cacheManager;
}
/**
* 初始化一些缓存的 key
* @return
*/
private List<CacheBean> setCacheBean(){
List<CacheBean> list = Lists.newArrayList();
CacheBean userCache = new CacheBean();
userCache.setKey("userCache");
userCache.setTtl(60);
userCache.setMaximumSize(10000);
CacheBean deptCache = new CacheBean();
deptCache.setKey("userCache");
deptCache.setTtl(60);
deptCache.setMaximumSize(10000);
list.add(userCache);
list.add(deptCache);
return list;
}
class CacheBean {
private String key;
private long ttl;
private long maximumSize;
public String getKey() {
return key;
}
public void setKey(String key) {
this.key = key;
}
public long getTtl() {
return ttl;
}
public void setTtl(long ttl) {
this.ttl = ttl;
}
public long getMaximumSize() {
return maximumSize;
}
public void setMaximumSize(long maximumSize) {
this.maximumSize = maximumSize;
}
}
}创建了一个SimpleCacheManager作为Cache的管理对象，然后初始化了两个Cache对象，分别存储user，dept类型的缓存。当然构建Cache的参数设置我写的比较简单，你在使用的时候酌情根据需要配置参数。
2.4 使用注解来对 cache 增删改查
我们可以使用spring提供的 @Cacheable、@CachePut、@CacheEvict等注解来方便的使用caffeine缓存。
如果使用了多个cahce，比如redis、caffeine等，必须指定某一个CacheManage为@primary，在@Cacheable注解中没指定 cacheManager 则使用标记为primary的那个。
cache方面的注解主要有以下5个：
- @Cacheable 触发缓存入口（这里一般放在创建和获取的方法上，
- @Cacheable注解会先查询是否已经有缓存，有会使用缓存，没有则会执行方法并缓存）
- @CacheEvict 触发缓存的eviction（用于删除的方法上）
- @CachePut 更新缓存且不影响方法执行（用于修改的方法上，该注解下的方法始终会被执行）
- @Caching 将多个缓存组合在一个方法上（该注解可以允许一个方法同时设置多个注解）
- @CacheConfig 在类级别设置一些缓存相关的共同配置（与其它缓存配合使用）
说一下@Cacheable 和 @CachePut的区别：
- @Cacheable：它的注解的方法是否被执行取决于Cacheable中的条件，方法很多时候都可能不被执行。
- @CachePut：这个注解不会影响方法的执行，也就是说无论它配置的条件是什么，方法都会被执行，更多的时候是被用到修改上。
简要说一下Cacheable类中各个方法的使用
ublic @interface Cacheable {
/**
* 要使用的cache的名字
*/
@AliasFor("cacheNames")
String[] value() default {};
/**
* 同value()，决定要使用那个/些缓存
*/
@AliasFor("value")
String[] cacheNames() default {};
/**
* 使用SpEL表达式来设定缓存的key，如果不设置默认方法上所有参数都会作为key的一部分
*/
String key() default "";
/**
* 用来生成key，与key()不可以共用
*/
String keyGenerator() default "";
/**
* 设定要使用的cacheManager，必须先设置好cacheManager的bean，这是使用该bean的名字
*/
String cacheManager() default "";
/**
* 使用cacheResolver来设定使用的缓存，用法同cacheManager，但是与cacheManager不可以同时使用
*/
String cacheResolver() default "";
/**
* 使用SpEL表达式设定出发缓存的条件，在方法执行前生效
*/
String condition() default "";
/**
* 使用SpEL设置出发缓存的条件，这里是方法执行完生效，所以条件中可以有方法执行后的value
*/
String unless() default "";
/**
* 用于同步的，在缓存失效（过期不存在等各种原因）的时候，如果多个线程同时访问被标注的方法
* 则只允许一个线程通过去执行方法
*/
boolean sync() default false;
}基于注解的使用方法：
package com.rickiyang.learn.cache;
import com.rickiyang.learn.entity.User;
import org.springframework.cache.annotation.CacheEvict;
import org.springframework.cache.annotation.CachePut;
import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.stereotype.Service;
/**
* @author: rickiyang
* @date: 2019/6/15
* @description: 本地cache
*/
@Service
public class UserCacheService {
/**
* 查找
* 先查缓存，如果查不到，会查数据库并存入缓存
* @param id
*/
@Cacheable(value = "userCache", key = "#id", sync = true)
public void getUser(long id){
//查找数据库
}
/**
* 更新/保存
* @param user
*/
@CachePut(value = "userCache", key = "#user.id")
public void saveUser(User user){
//todo 保存数据库
}
/**
* 删除
* @param user
*/
@CacheEvict(value = "userCache",key = "#user.id")
public void delUser(User user){
//todo 保存数据库
}
}如果你不想使用注解的方式去操作缓存，也可以直接使用SimpleCacheManager获取缓存的key进而进行操作。注意: 上面的key使用了spEL 表达式，这个可以查阅spring的官方文档。
Caffine Cache 在算法上的优点：W-TinyLFU
说到优化，Caffine Cache到底优化了什么呢？
常见的缓存淘汰算法还有FIFO，LRU，LFU：
- FIFO：先进先出，在这种淘汰算法中，先进入缓存的会先被淘汰，会导致命中率很低。
- LRU：最近最少使用算法，每次访问数据都会将其放在我们的队尾，如果需要淘汰数据，就只需要淘汰队首即可。仍然有个问题，如果有个数据在 1 分钟访问了 1000次，再后 1 分钟没有访问这个数据，但是有其他的数据访问，就导致了我们这个热点数据被淘汰。
- LFU：最近最少频率使用，利用额外的空间记录每个数据的使用频率，然后选出频率最低进行淘汰。这样就避免了 LRU 不能处理时间段的问题。
上面三种策略各有利弊，实现的成本也是一个比一个高，同时命中率也是一个比一个好。Guava Cache虽然有这么多的功能，但是本质上还是对LRU的封装，如果有更优良的算法，并且也能提供这么多功能，相比之下就相形见绌了。
LFU 的局限性 ：在 LFU 中只要数据访问模式的概率分布随时间保持不变时，其命中率就能变得非常高。比如有部新剧出来了，我们使用 LFU 给他缓存下来，这部新剧在这几天大概访问了几亿次，这个访问频率也在我们的 LFU 中记录了几亿次。但是新剧总会过气的，比如一个月之后这个新剧的前几集其实已经过气了，但是他的访问量的确是太高了，其他的电视剧根本无法淘汰这个新剧，所以在这种模式下是有局限性。
LRU 的优点和局限性 ：LRU可以很好的应对突发流量的情况，因为他不需要累计数据频率。但LRU通过历史数据来预测未来是局限的，它会认为最后到来的数据是最可能被再次访问的，从而给与它最高的优先级。
在现有算法的局限性下，会导致缓存数据的命中率或多或少的受损，而命中略又是缓存的重要指标。HighScalability网站刊登了一篇文章，由前Google工程师发明的W-TinyLFU——一种现代的缓存 。Caffine Cache就是基于此算法而研发。Caffeine 因使用 Window TinyLfu 回收策略，提供了一个近乎最佳的命中率。
当数据的访问模式不随时间变化的时候，LFU的策略能够带来最佳的缓存命中率。然而LFU有两个缺点：首先，它需要给每个记录项维护频率信息，每次访问都需要更新，这是个巨大的开销；其次，如果数据访问模式随时间有变，LFU的频率信息无法随之变化，因此早先频繁访问的记录可能会占据缓存，而后期访问较多的记录则无法被命中。因此，大多数的缓存设计都是基于LRU或者其变种来进行的。相比之下，LRU并不需要维护昂贵的缓存记录元信息，同时也能够反应随时间变化的数据访问模式。然而，在许多负载之下，LRU依然需要更多的空间才能做到跟LFU一致的缓存命中率。因此，一个“现代”的缓存，应当能够综合两者的长处。
TinyLFU维护了近期访问记录的频率信息，作为一个过滤器，当新记录来时，只有满足TinyLFU要求的记录才可以被插入缓存。如前所述，作为现代的缓存，它需要解决两个挑战：
- 一个是如何避免维护频率信息的高开销；
- 另一个是如何反应随时间变化的访问模式。
首先来看前者，TinyLFU借助了数据流Sketching技术，Count-Min Sketch显然是解决这个问题的有效手段，它可以用小得多的空间存放频率信息，而保证很低的False Positive Rate。但考虑到第二个问题，就要复杂许多了，因为我们知道，任何Sketching数据结构如果要反应时间变化都是一件困难的事情，在Bloom Filter方面，我们可以有Timing Bloom Filter，但对于CMSketch来说，如何做到Timing CMSketch就不那么容易了。TinyLFU采用了一种基于滑动窗口的时间衰减设计机制，借助于一种简易的reset操作：每次添加一条记录到Sketch的时候，都会给一个计数器上加1，当计数器达到一个尺寸W的时候，把所有记录的Sketch数值都除以2，该reset操作可以起到衰减的作用。
W-TinyLFU 主要用来解决一些稀疏的突发访问元素。在一些数目很少但突发访问量很大的场景下，TinyLFU将无法保存这类元素，因为它们无法在给定时间内积累到足够高的频率。因此W-TinyLFU就是结合LFU和LRU，前者用来应对大多数场景，而LRU用来处理突发流量。
在处理频率记录的方案中，你可能会想到用hashMap去存储，每一个key对应一个频率值。那如果数据量特别大的时候，是不是这个hashMap也会特别大呢。由此可以联想到 Bloom Filter，对于每个key，用n个byte每个存储一个标志用来判断key是否在集合中。原理就是使用k个hash函数来将key散列成一个整数。
在W-TinyLFU中使用Count-Min Sketch记录我们的访问频率，而这个也是布隆过滤器的一种变种.
如果需要记录一个值，那我们需要通过多种Hash算法对其进行处理hash，然后在对应的hash算法的记录中+1，为什么需要多种hash算法呢？由于这是一个压缩算法必定会出现冲突，比如我们建立一个byte的数组，通过计算出每个数据的hash的位置。比如张三和李四，他们两有可能hash值都是相同，比如都是1那byte[1]这个位置就会增加相应的频率，张三访问1万次，李四访问1次那byte[1]这个位置就是1万零1，如果取李四的访问评率的时候就会取出是1万零1，但是李四命名只访问了1次啊，为了解决这个问题，所以用了多个hash算法可以理解为long[][]二维数组的一个概念，比如在第一个算法张三和李四冲突了，但是在第二个，第三个中很大的概率不冲突，比如一个算法大概有1%的概率冲突，那四个算法一起冲突的概率是1%的四次方。通过这个模式我们取李四的访问率的时候取所有算法中，李四访问最低频率的次数。所以他的名字叫Count-Min Sketch。
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