Caffeine Cache 简介 和 Google Guava EhCache 性能比较

1. 前言

互联网软件神速发展,用户的体验度是判断一个软件好坏的重要原因,所以缓存就是必不可少的一个神器。在多线程高并发场景中往往是离不开cache的,需要根据不同的应用场景来需要选择不同的cache,比如分布式缓存如redis、memcached,还有本地(进程内)缓存如ehcache、GuavaCache、Caffeine。

说起Guava Cache,很多人都不会陌生,它是Google Guava工具包中的一个非常方便易用的本地化缓存实现,基于LRU算法实现,支持多种缓存过期策略。由于Guava的大量使用,Guava Cache也得到了大量的应用。但是,Guava Cache的性能一定是最好的吗?也许,曾经,它的性能是非常不错的。但所谓长江后浪推前浪,总会有更加优秀的技术出现。今天,我就来介绍一个比Guava Cache性能更高的缓存框架:Caffeine。

2. 比较

Google Guava工具包中的一个非常方便易用的本地化缓存实现,基于LRU算法实现,支持多种缓存过期策略。

EhCache 是一个纯Java的进程内缓存框架,具有快速、精干等特点,是Hibernate中默认的CacheProvider。

Caffeine是使用Java8对Guava缓存的重写版本,在Spring Boot 2.0中将取代,基于LRU算法实现,支持多种缓存过期策略。

2.1 官方性能比较

场景1:8个线程读,100%的读操作

场景二:6个线程读,2个线程写,也就是75%的读操作,25%的写操作

 

场景三:8个线程写,100%的写操作

可以清楚的看到Caffeine效率明显的高于其他缓存。

3. 如何使用

3.1手动加载(Manual)

1public static void main(String[] args) { 2 Cache<String, String> manualCache = Caffeine.newBuilder() 3 .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MILLISECONDS) //设置过期时间 4 .maximumSize(100) //设置最大缓存个数 5 .build(); 6 String key = "name"; 7 // 根据key查询一个缓存,如果没有返回NULL 8 String value = manualCache.getIfPresent(key); 9 System.out.println("key "+ value); //key null 10 // 将一个值放入缓存,如果以前有值就覆盖以前的值 11 manualCache.put(key,"reed"); 12 String value1 = manualCache.getIfPresent(key); 13 System.out.println("key1 "+value1); //key1 reed 14 // 删除一个缓存 15 manualCache.invalidate(key); 16 String value2 = manualCache.getIfPresent(key); 17 System.out.println("key2 "+value2); //key2 null 18 // 根据Key查询一个缓存,如果没有调用createExpensiveGraph方法,并将返回值保存到缓存。 19 String value3 =manualCache.get(key,k->"fan"); 20 System.out.println("key3 "+value3); //key3 fan 21 String value4 = manualCache.get(key,k->"reed"); 22 System.out.println("key4 "+value4); //key4 fan 23 } 24

3.2同步加载(Loading)

1@Test 2 public void test(){ 3 LoadingCache<String, String> loadingCache = Caffeine.newBuilder() 4 .maximumSize(10_000) 5 .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES) 6 .build(key -> getName(key)); 7 8 List<String> keys = new ArrayList<>(); 9 keys.add("reed"); 10 keys.add("fan"); 11 12 Map<String,String> map = loadingCache.getAll(keys); 13 14 for(Map.Entry<String,String> m:map.entrySet()){ 15 System.out.println("key:" + m.getKey() + " value:" + m.getValue()); 16 /*key:reed value:reed 17 key:fan value:fan*/ 18 } 19 } 20 private String getName(String str){ 21 return str; 22 } 23

3.3异步加载(Asynchronously Loading)

1@Test 2 public void test() throws Exception { 3 AsyncLoadingCache<String, String> asyncLoadingCache = Caffeine.newBuilder() 4 .maximumSize(10_000) 5 .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES) 6 .buildAsync(key -> getName(key)); 7 8 List<String> keys = new ArrayList<>(); 9 keys.add("reed"); 10 keys.add("fan"); 11 CompletableFuture<Map<String, String>> names = asyncLoadingCache.getAll(keys); 12 Map<String, String> map = names.get(); 13 14 for (Map.Entry<String, String> m : map.entrySet()) { 15 System.out.println("key:" + m.getKey() + " value:" + m.getValue()); 16 /*key:reed value:reed 17 key:fan value:fan*/ 18 } 19 } 20 21 private String getName(String str) { 22 return str; 23 } 24

 

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