前言：介绍Caffeine Cache & Guava Cache
Google Guava Cache是一种非常优秀本地缓存解决方案，提供了基于容量，时间和引用的缓存回收方式。基于容量的方式内部实现采用LRU算法，基于引用回收很好的利用了Java虚拟机的垃圾回收机制。其中的缓存构造器CacheBuilder采用构建者模式提供了设置好各种参数的缓存对象，缓存核心类LocalCache里面的内部类Segment与jdk1.7及以前的ConcurrentHashMap非常相似，都继承于ReetrantLock，还有六个队列，以实现丰富的本地缓存方案。
通俗的讲，Guva是google开源的一个公共java库，类似于Apache Commons，它提供了集合，反射，缓存，科学计算，xml，io等一些工具类库。cache只是其中的一个模块。使用Guva cache能够方便快速的构建本地缓存。
Q1：为什么要用本地缓存？
相对于IO操作，速度快，效率高
相对于Redis，受限于网卡等原因，远水救不了近火
DB + Redis + LocalCache = 高效存储，高效访问
访问速度和花费的关系如下图所示：
Q2：什么时候用到本地缓存？
愿意消耗一些内存空间来提升速度
预料到某些键会被多次查询(高频热点数据)
缓存中存放的数据总量不会超出内存容量
Guava Cache 简单使用
1.引入依赖
<dependency>
<groupId>com.google.guava</groupId>
<artifactId>guava</artifactId>
<version>18.0</version>
</dependency>
2.简单使用
2.1提供简单的存取接口
public interface CacheService {
//存方法
void setCommonCache(String key,Object value);
//取方法
Object getFromCommonCache(String key);
}
2.2提供实现方法
@Service
public class CacheServiceImpl implements CacheService {
private Cache<String,Object> commonCache=null;
@PostConstruct
public void init(){
commonCache= CacheBuilder.newBuilder()
//缓存初始容量10
.initialCapacity(10)
//最多100个key，超过按LRU策略移除
.maximumSize(100)
//写入后多少秒过期
.expireAfterWrite(60, TimeUnit.SECONDS).build();
}
@Override
public void setCommonCache(String key, Object value) {
commonCache.put(key,value);
}
@Override
public Object getFromCommonCache(String key) {
return commonCache.getIfPresent(key);
}
}
2.2使用cacheService
@RequestMapping(value = "/get",method = {RequestMethod.GET})
@ResponseBody
public CommonReturnType getItem(@RequestParam(name = "id")Integer id){
//在本地缓存中查找
ItemModel itemModel= (ItemModel) cacheService.getFromCommonCache("item_"+id);
if(itemModel==null){
//本地缓存没有则到redis缓存中查找
itemModel= (ItemModel) redisTemplate.opsForValue().get("item_"+id);
if(itemModel==null){
//都没有则到数据库查找，找到后放入redis中
itemModel = itemService.getItemById(id);
redisTemplate.opsForValue().set("item_"+id,itemModel);
redisTemplate.expire("item_"+id,10, TimeUnit.MINUTES);
}
//本地缓存没有时，在redis或数据库找到后再放入本地缓存
cacheService.setCommonCache("item_"+id,itemModel);
}
ItemVO itemVO = convertVOFromModel(itemModel);
return CommonReturnType.create(itemVO);
}
Caffeine Cache 简单使用
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.引入 CaffeineCache的配置文件
@Configuration
@EnableCaching
public class CaffeineCacheConfig {
@Bean
public CacheManager cacheManager(){
CaffeineCacheManager cacheManager = new CaffeineCacheManager();
//Caffeine配置
Caffeine<Object, Object> caffeine = Caffeine.newBuilder()
//最后一次写入后经过固定时间过期
.expireAfterWrite(10, TimeUnit.SECONDS)
//缓存的最大条数
.maximumSize(1000);
cacheManager.setCaffeine(caffeine);
return cacheManager;
}
}
Caffeine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
3.简单使用
@Cacheable(value = "user",key = "#name")
public User getUserByName(String name) {
User user = userMapper.getUserByName(name);
System.err.println("从数据库获取");
return user;
}
说明：在 getUserByName
接口上添加了注解：@Cacheable
。这是缓存的使用注解之一，除此之外常用的还有 @CachePut
和 @CacheEvit
，分别简单介绍一下：
@Cacheable
：配置在getUserByName
方法上表示其返回值将被加入缓存。同时在查询时，会先从缓存中获取，若不存在才再发起对数据库的访问@CachePut
：配置于方法上时，能够根据参数定义条件来进行缓存，其与@Cacheable
不同的是使用@CachePut
标注的方法在执行前不会去检查缓存中是否存在之前执行过的结果，而是每次都会执行该方法，并将执行结果以键值对的形式存入指定的缓存中，所以主要用于数据新增和修改操作上@CacheEvict
：配置于方法上时，表示从缓存中移除相应数据。
4.测试
@GetMapping("/user/{name}")
public User listUser(@PathVariable("name") String name){
User userByName = userService.getUserByName(name);
System.err.println("接收请求"+userByName);
return userByName;
}
访问接口，可以看出在少于缓存失效时间时（上面设置的10s）只有第一次是从数据库中获取，缓存失效后又从数据库读取
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