概述
Caffeine是一个基于Java8的高性能缓存框架,号称趋于完美。Caffeine受启发于Guava Cache的API,使用API和Guava是一致的。它借鉴了Guava Cache和ConcurrentLinkedHashMap的设计经验。
在Springboot中使用Caffeine
在工程的pom文件引入caffeine的依赖,如下:
<dependency>
<groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId>
<artifactId>caffeine</artifactId>
<version>2.6.2</version>
</dependency>
创建一个抽象类AbstractCaffineCache,该类使用范型来约束缓存的数据类型,并实现了三个方法,put、get、clear。
/**
* @Author ZhuZiKai
* @Description
* @date 2022/3/7 10:44
*/
public abstract class AbstractCaffeineCache<T> {
protected LoadingCache<String, T> loadingCache;
abstract LoadingCache<String, T> createLoadingCache();
public boolean put(String key, T value) {
if (loadingCache == null) {
loadingCache = createLoadingCache();
}
loadingCache.put(key, value);
return Boolean.TRUE;
}
public T get(String key) {
if (loadingCache == null) {
loadingCache = createLoadingCache();
}
try {
return loadingCache.get(key);
} catch (Exception e) {
return null;
}
}
public boolean clear(String key) {
if (loadingCache == null) {
loadingCache = createLoadingCache();
}
loadingCache.invalidate(key);
return Boolean.TRUE;
}
}
创建MyCaffeineCache的缓存类,该类缓存类。创建LoadingCache类,该类设置了缓存过期的时间,最大的缓存个数。
/**
* @Author ZhuZiKai
* @Description
* @date 2022/3/7 10:44
*/
public class MyCaffeineCache extends AbstractCaffeineCache {
/**
* 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
* recordStats:开发统计功能
*
* @return
*/
@Override
LoadingCache createLoadingCache() {
loadingCache = Caffeine.newBuilder()
.expireAfterWrite(1000L, TimeUnit.MILLISECONDS)
.initialCapacity(10)
.maximumSize(100)
.recordStats()
.build((CacheLoader<String, String>) key -> null);
return loadingCache;
}
}
将MyCaffeineCache注入到spring ioc中,代码如下:
/**
* @Author ZhuZiKai
* @Description
* @date 2022/3/7 10:45
*/
@Configuration
public class CaffeineCacheConfig {
@Bean
public MyCaffeineCache MyCaffeineCache(){
return new MyCaffeineCache();
}
}
如何使用。
/**
* @Author ZhuZiKai
* @Description
* @date 2022/1/6 9:45
*/
@Aspect
@Component
@Slf4j
public class IdempotentAspect extends BaseController {
@Resource
private MyCaffeineCache cache;
private static final ThreadLocalUtil threadLocalUtil = new ThreadLocalUtil();
@Around(value = "@annotation(idempotent)")
public Object around(ProceedingJoinPoint joinPoint, Idempotent idempotent) throws Throwable {
UserBO user = getUserBO(request);
Integer userId = user.getUserId();
String userRequest = userId + request.getRequestURI();
threadLocalUtil.setLocalUserRequest(userRequest);
Object uuid = cache.get(userRequest);
VerifyUtils.throwWhen(uuid != null, idempotent.value());
return joinPoint.proceed();
}
@AfterReturning(value = "@annotation(idempotent)")
public void afterReturning(JoinPoint point, Idempotent idempotent) {
try {
cache.put(threadLocalUtil.getLocalUserRequest(), UUIDUtil.simpleUUID());
} finally {
threadLocalUtil.clearLocalUserRequest();
}
}
}
使用本地缓存可以加快页面响应速度,缓存分布式缓存读压力,大量、高并发请求的网站比较适用
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
- recordStats:开发统计功能
注意:
expireAfterWrite和expireAfterAccess同时存在时,以expireAfterWrite为准。
最后
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