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caffeine緩存怎么操作

caffeine緩存匿名提問(wèn)者 2023-07-31 15:50:43

caffeine緩存怎么操作

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小鋒 2023-07-31 15:50:43

本回答由問(wèn)問(wèn)達(dá)人推薦

　　Caffeine是一種基于Java的高性能緩存庫(kù)，它提供了簡(jiǎn)單易用的API來(lái)實(shí)現(xiàn)緩存功能。以下是使用Caffeine緩存進(jìn)行數(shù)據(jù)操作的一般步驟：

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　　引入Caffeine庫(kù)：首先，在項(xiàng)目中引入Caffeine庫(kù)。你可以使用Maven或Gradle等構(gòu)建工具將Caffeine庫(kù)添加到項(xiàng)目依賴中。

　　創(chuàng)建緩存對(duì)象：使用Caffeine類(lèi)的newBuilder()方法創(chuàng)建一個(gè)Caffeine實(shí)例，并通過(guò)方法鏈設(shè)置緩存的配置參數(shù)，如過(guò)期時(shí)間、最大緩存大小等。

　　添加數(shù)據(jù)到緩存：使用put(key, value)方法將數(shù)據(jù)添加到緩存中。key是數(shù)據(jù)的鍵，value是數(shù)據(jù)的值。

　　從緩存中獲取數(shù)據(jù)：使用get(key)方法從緩存中獲取數(shù)據(jù)。如果緩存中存在對(duì)應(yīng)的鍵值對(duì)，則返回對(duì)應(yīng)的值;否則返回null。

　　清除緩存：使用invalidate(key)方法手動(dòng)清除緩存中指定的鍵值對(duì)。

　　以下是一個(gè)簡(jiǎn)單示例代碼，演示了如何使用Caffeine緩存來(lái)保存和獲取數(shù)據(jù)：

　　javaCopy codeimport com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;

　　import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;

　　public class CaffeineCacheExample {

　　public static void main(String[] args) {

　　// 創(chuàng)建緩存對(duì)象

　　Cache<string, string=""> cache = Caffeine.newBuilder()

　　.maximumSize(100)

　　.expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)

　　.build();

　　// 添加數(shù)據(jù)到緩存

　　cache.put("key1", "value1");

　　cache.put("key2", "value2");

　　// 從緩存中獲取數(shù)據(jù)

　　String value1 = cache.getIfPresent("key1");

　　String value2 = cache.getIfPresent("key2");

　　String value3 = cache.getIfPresent("key3"); // 返回null

　　System.out.println("Value1: " + value1); // 輸出：Value1: value1

　　System.out.println("Value2: " + value2); // 輸出：Value2: value2

　　System.out.println("Value3: " + value3); // 輸出：Value3: null

　　}

其他答案

匿名用戶 2023-07-31 15:50:43

　　除了基本的緩存操作，Caffeine還提供了許多高級(jí)配置選項(xiàng)，用于進(jìn)一步優(yōu)化緩存性能和功能。以下是一些常見(jiàn)的高級(jí)配置：

　　刷新策略：使用refreshAfterWrite(duration, timeUnit)方法設(shè)置緩存項(xiàng)的刷新策略。當(dāng)獲取緩存值時(shí)，如果緩存項(xiàng)已過(guò)期，則返回舊值，并異步更新緩存項(xiàng)的新值。

　　緩存加載器：使用build(key -> valueLoader.load(key))方法設(shè)置緩存的加載器。當(dāng)獲取緩存值時(shí)，如果緩存項(xiàng)不存在，則會(huì)通過(guò)加載器加載新值并放入緩存。

　　剔除策略：使用evictionListener((key, value, cause) -> { ... })方法設(shè)置緩存項(xiàng)被剔除時(shí)的監(jiān)聽(tīng)器?？梢愿鶕?jù)剔除原因進(jìn)行相應(yīng)的處理。

　　統(tǒng)計(jì)信息：使用recordStats()方法啟用緩存的統(tǒng)計(jì)信息，可以通過(guò)cache.stats()方法獲取緩存的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，如命中率、加載次數(shù)等。

　　以下是一個(gè)示例代碼，展示了如何使用Caffeine的高級(jí)配置：

　　javaCopy codeimport com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;

　　import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;

　　import java.util.concurrent.TimeUnit;

　　public class CaffeineAdvancedConfigExample {

　　public static void main(String[] args) {

　　Cache cache = Caffeine.newBuilder()

　　.maximumSize(100)

　　.expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)

　　.refreshAfterWrite(5, TimeUnit.MINUTES)

　　.recordStats()

　　.build(key -> loadValueFromDatabase(key));

　　// 添加數(shù)據(jù)到緩存

　　cache.put("key1", "value1");

　　// 獲取數(shù)據(jù)并觸發(fā)緩存刷新

　　String value1 = cache.get("key1");

　　System.out.println("Value1: " + value1);

　　// 輸出緩存統(tǒng)計(jì)信息

　　System.out.println("Cache stats: " + cache.stats());

　　}

　　// 模擬從數(shù)據(jù)庫(kù)加載數(shù)據(jù)的方法

　　private static String loadValueFromDatabase(String key) {

　　System.out.println("Loading value from database for key: " + key);

　　// 此處省略實(shí)際的數(shù)據(jù)庫(kù)加載過(guò)程

　　return "value_from_database_for_" + key;

　　}

　　}
匿名用戶 2023-07-31 15:50:43

　　Caffeine緩存庫(kù)在設(shè)計(jì)時(shí)考慮了并發(fā)性能，提供了多種方式來(lái)處理并發(fā)訪問(wèn)情況：

　　緩存數(shù)據(jù)一致性：Caffeine使用類(lèi)似"Write Through"和"Write Back"等策略，確保在緩存數(shù)據(jù)變更時(shí)，同步更新后端數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。

　　并發(fā)加載：在高并發(fā)情況下，多個(gè)線程可能同時(shí)發(fā)現(xiàn)某個(gè)鍵不存在于緩存中，而需要加載新值。Caffeine會(huì)保證只有一個(gè)線程會(huì)加載新值，其他線程等待并獲取已加載的值。

　　寫(xiě)入并發(fā)保護(hù)：當(dāng)緩存項(xiàng)的值需要異步更新(比如刷新策略)，Caffeine使用內(nèi)部機(jī)制來(lái)保護(hù)并發(fā)寫(xiě)入，確保在刷新時(shí)只有一個(gè)線程更新緩存項(xiàng)。

　　高效的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：Caffeine使用了一些高效的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，如ConcurrentHashMap和鏈表等，來(lái)實(shí)現(xiàn)高并發(fā)訪問(wèn)下的快速數(shù)據(jù)訪問(wèn)。

　　以下是一個(gè)簡(jiǎn)單的示例代碼，演示了Caffeine緩存的并發(fā)處理：

　　javaCopy codeimport com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;

　　import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;

　　import java.util.concurrent.TimeUnit;

　　public class CaffeineConcurrentAccessExample {

　　public static void main(String[] args) throws InterruptedException {

　　Cache cache = Caffeine.newBuilder()

　　.maximumSize(100)

　　.expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)

　　.build();

　　// 多線程同時(shí)訪問(wèn)緩存

　　Runnable runnable = () -> {

　　for (int i = 0; i < 100; i++) {

　　String key = "key" + i;

　　String value = cache.get(key, k -> loadValueFromDatabase(k));

　　System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ": Value for " + key + " is " + value);

　　}

　　};

　　Thread thread1 = new Thread(runnable);

　　Thread thread2 = new Thread(runnable);

　　thread1.start();

　　thread2.start();

　　thread1.join();

　　thread2.join();

　　}

　　// 模擬從數(shù)據(jù)庫(kù)加載數(shù)據(jù)的方法

　　private static String loadValueFromDatabase(String key) {

　　System.out.println("Loading value from database for key: " + key);

　　// 此處省略實(shí)際的數(shù)據(jù)庫(kù)加載過(guò)程

　　return "value_from_database_for_" + key;

　　}

　　}

　　在以上示例中，我們模擬了多個(gè)線程同時(shí)訪問(wèn)緩存的情況，并通過(guò)Caffeine的并發(fā)處理機(jī)制保證了數(shù)據(jù)的一致性和正確性。這樣的設(shè)計(jì)確保了Caffeine在高并發(fā)場(chǎng)景下的穩(wěn)定性和高性能。