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高性能缓存 Caffeine 原理及实战
阅读量:778 次
发布时间:2019-03-24

本文共 1600 字,大约阅读时间需要 5 分钟。

Caffeine 高绩优化 本地缓存手册

一、简介

Caffeine 是基于 Java 8 开发的本地缓存组件,因其高效的性能和最佳的命中率在近年来成为 Java 开源社区的宠儿。自从 Spring 5 发布以来,Caffeine 取代 Guava Cache,凭借其强大的性能优势越来越多地被应用于高并发场景。

二、Caffeine 原理

Caffeine 内置了一种高效的缓存淘汰算法 W-TinyLFU(小型最近最少频率使用),该算法优化了传统 LRU(最近最久未使用)和 LFU(最近最少频率使用)的不足。W-TinyLFU 由 Count–Min Sketch 算法降低内存占用,同时通过 ProbationDeque、ProtectedDeque 和 WindowDeque 组成的三级队列机制,确保新热点数据不会被过早淘汰。

2.1.1 常见算法
  • FIFO:先进先出,简单易行但命中率低。
  • LRU:最近最久未使用,无法应对突发流量。
  • LFU:最近最少频率使用,需频率字段冗余。

W-TinyLFUEliminate � devise-queue 三级队列机制显著提升性能,通过动态调整淘汰策略,平衡热点数据和冷数据管理。

2.1.2 W-TinyLFU 实现
  • Count–Min Sketch:通过概率化降低频率记录的内存占用。
  • ProbationDeque:新数据进入的ibble区,负责检测异常热点。
  • ProtectedDeque:稳定状态的数据区。
  • WindowDeque:/'

通过动态调整机制,W-TinyLFU 实现了低内存占用、高命中率和快速访问速度。

2.2 性能优化

Caffeine 采用异步线程池处理读写操作,利用 RingBuffer 和 MpscGrowableArrayQueue 进行优化:

  • 读缓冲:按序存入 RingBuffer定长缓冲区,以少量锁块并发读取。

  • 写缓冲:采用 MpscGrowableArrayQueue 阻塞队列,确保多线程写入时内存安全。

2.3 高性能设计
  • Expiration.policy:支持基于时间的过期策略,可与 refreshAfterWrite 结合使用。
  • EagerLoad:异步线程主动更新访问频率,提前加热数据。

通过优化访问队列结构,Caffeine 实现了毫秒级响应速度和高并发处理能力。

III. 项目实战

3.1 配置参数

Caffeine 配置基于建造者模式,支持多种缓存策略:

  • maximumSize:缓存容量上限。
  • expireAfterWrite:写入后过期时间。
  • softValues:使用软引用优化内存管理。

代码示例:

Cache cache = Caffeine.newBuilder()    .maximumSize(1000)    .expireAfterWrite(6, TimeUnit.MINUTES)    .softValues()    .build();

3.2 应用场景

Caffeine 高效处理本地缓存需求,可根据项目需要配置存储策略。

  • 配置中心:统一管理Cache配置,平滑过渡到动态环境。
  • 分布式锁:配合 Redis 实现分布式场景下的缓存锁。
3.2.1 回源机制
cache.get(key, () -> {    // 回源逻辑});

通过 Manual缓存机制,确保进程内单线程访问,减少锁竞争。

IV. 实战经验

Caffeine 在项目实践中表现优异,尤其在高并发场景下。

  • 性能提升:TPS 增加 25% 左右。
  • 响应时间:平均降低24%。
  • 资源占用:CPU 利用率降低10%。

推荐对比 Ehcache,实验数据表明 Caffeine 性能更优,同时内存占用更低。

通过合理配置,Caffeine 可快速实践于项目中,提升开发效率和系统性能。

转载地址:http://qhlkk.baihongyu.com/

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