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Caffeine缓存库的LoadingCache：缓存计算或查询结果

news 2024/11/1 15:05:55

文章目录

1、Maven坐标
2、作用与使用场景
3、常用方法
4、使用
5、补充

Caffeine 是一个高性能的 Java 缓存库，旨在提供快速、灵活和高效的缓存解决方案。常用组件有：

LoadingCache
CacheLoader

下面整理LoadingCache的用法：

1、Maven坐标


<dependency><groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId><artifactId>caffeine</artifactId><version>3.0.5</version> <!-- 请根据最新版本进行替换 -->
</dependency>

2、作用与使用场景

作用：

自动加载：当请求的键在缓存中找不到时，自动调用指定的加载函数，计算并缓存结果
高性能：低延迟缓存，适用于高并发的场景
自定义失效策略：支持基于时间、大小、引用的缓存失效策略

使用场景：

缓存某个复杂计算的结果，避免重复计算：如缓存使用mqadmin查询到MQ集群信息
API调用缓存：减少API的实际调用频率
数据库查询结果缓存

3、常用方法

//获取指定键的值，如果不存在则加载
get(K key)

//获取指定键的值，如果存在则返回，否则返回 null
getIfPresent(K key)

//将指定的键值对放入缓存
put(K key, V value)

//从缓存中移除指定键的值
invalidate(K key)

//清空缓存
invalidateAll()

4、使用

import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.LoadingCache;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class CaffeineCacheExample {public static void main(String[] args) {// 创建一个 LoadingCacheLoadingCache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder().maximumSize(100) // 最大缓存条目数.expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES) // 写入后10分钟失效.build(key -> fetchDataFromFeignApi(key)); // 加载数据的方法// 使用缓存String result = cache.get("user:123"); // 若不存在，则自动加载System.out.println(result);// 获取已存在的值String cachedResult = cache.getIfPresent("user:123");System.out.println(cachedResult);}// 模拟从某个API获取数据private static String fetchDataFromFeignApi(String key) {// 实际的远程调用查询逻辑return "Data for " + key; // 示例返回数据}
}

当然，实际开发中，可以将LoadingCache定义成一个成员变量：

import com.github.benmanes.caffeine.cache.CacheLoader;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.LoadingCache;
import org.checkerframework.checker.nullness.qual.Nullable;
import org.springframework.stereotype.Service;import java.util.concurrent.TimeUnit;@Service
public class CacheService {/*** 缓存对象，用于缓存API调用的结果*/private final LoadingCache<String, Object> apiResultCache;/*** Feign对象*/private final BasicController feignClient;public CacheService(BasicController feignClient) {this.apiResultCache = Caffeine.newBuilder().maximumSize(1000).expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES).build(new CacheLoader<String, Object>() {/*** String类型的key，即你从loadingCache中查询时，传入的那个key*/@Overridepublic @Nullable Object load(String key) throws Exception {return feignClient.feignRequest(key);}@Overridepublic @Nullable Object reload(String key, Object oldValue) throws Exception {try {return this.load(key);		// 重新加载，失败则直接返回旧的缓存值} catch (Exception e) {return oldValue;}}});this.feignClient = feignClient;}
}

如上，build中是一个CacheLoader的接口对象，可实现的方法有以下几个：

在这里插入图片描述

load方法是必须重写的，其余方法有默认实现，根据需要，也可以选择去异步load

5、补充

有个问题：LoadingCache作为成员变量，且高并发时，多线程一起加载数据会导致重复加载吗？验证下：

@Data
public class LoadingCacheExample {private final LoadingCache<String, String> cache;public LoadingCacheExample() {cache = Caffeine.newBuilder().maximumSize(100).expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES).build(key -> loadValue(key));}// 加载函数private static String loadValue(String key) {// 模拟延迟加载try {Thread.sleep(2000); // 2秒延迟System.out.println(key + "被加载了一次！");} catch (InterruptedException e) {Thread.currentThread().interrupt();}return "Value for " + key;}}

测试类：启动5个线程，先去load同一个key：

public class CacheTest {private static LoadingCacheExample cache = new LoadingCacheExample();public static void main(String[] args) {for (int i = 0; i < 5; i++) {new Thread(() -> {// 多个线程请求相同的keycache.getCache().get("key");}).start();}}
}

结果：

在这里插入图片描述

调整测试类，多个线程，去load不同的key：

public class CacheTest {private static LoadingCacheExample cache = new LoadingCacheExample();public static void main(String[] args) {for (int i = 0; i < 5; i++) {new Thread(() -> {// 多个线程请求不一样的keycache.getCache().get("key" + new Random().nextInt(100));}).start();}}
}