Spring Boot中集成Guava Cache或者Caffeine

一、在Spring Boot(1.x版本)中集成Guava Cache

  • 注意： Spring Boot 2.x+用戶：優先使用Caffeine，性能更優且維護活躍。

1. 添加依賴

在pom.xml中添加Guava依賴：

<dependency><groupId>com.google.guava</groupId><artifactId>guava</artifactId><version>31.0.1-jre</version> <!-- 使用最新版本 -->
</dependency>

2. 啟用緩存支持

在啟動類上添加@EnableCaching注解：

@SpringBootApplication
@EnableCaching
public class Application {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(Application.class, args);}
}

3. 配置Guava緩存管理器

創建配置類定義CacheManager Bean：

@Configuration
public class CacheConfig {@Beanpublic CacheManager cacheManager() {GuavaCacheManager cacheManager = new GuavaCacheManager();cacheManager.setCacheBuilder(CacheBuilder.newBuilder().expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES) // 寫入10分鐘后過期.maximumSize(100) // 最大緩存數量.recordStats()); // 開啟統計信息return cacheManager;}
}

4. 使用緩存注解

在Service層使用@Cacheable、@CacheEvict等注解：

@Service
public class UserService {// 緩存查詢結果，key為id@Cacheable(value = "USER_CACHE", key = "#id")public User getUserById(Long id) {return userRepository.findById(id).orElse(null);}// 更新緩存@CachePut(value = "USER_CACHE", key = "#user.id")public User updateUser(User user) {return userRepository.save(user);}// 刪除緩存@CacheEvict(value = "USER_CACHE", key = "#id")public void deleteUser(Long id) {// 刪除用戶邏輯userRepository.deleteById(id);}}

5. 驗證緩存效果

編寫測試類或調用接口驗證緩存是否生效：

@SpringBootTest
public class UserServiceTest {@Autowiredprivate UserService userService;@Testpublic void testCache() {// 第一次調用，執行方法User user1 = userService.getUserById("123");// 第二次調用，從緩存獲取User user2 = userService.getUserById("123");// 驗證是否為同一對象（緩存生效）assertThat(user1).isSameAs(user2);}
}

高級配置

  • 多緩存配置：為不同緩存設置不同策略：

    @Bean
public CacheManager cacheManager() {GuavaCacheManager cacheManager = new GuavaCacheManager();cacheManager.setCacheBuilder(CacheBuilder.newBuilder().expireAfterWrite(30, TimeUnit.MINUTES).maximumSize(500));cacheManager.setCacheBuilder("userCache", CacheBuilder.newBuilder().expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES).maximumSize(100));return cacheManager;
}

  • 刷新策略：使用refreshAfterWrite定時刷新（需配合LoadingCache）：

    CacheBuilder.newBuilder().refreshAfterWrite(5, TimeUnit.MINUTES).build(CacheLoader.from(key -> loadData(key)));

  • 統計信息：通過recordStats()啟用統計，使用cache.getStatistics()獲取命中率等信息。

常見問題

  1. 緩存未生效：

    • 確保啟動類有@EnableCaching。
    • 檢查方法是否為public（注解在私有方法上無效）。

  2. 配置未應用：

    • 確認CacheManager Bean正確注冊。
    • 檢查緩存名稱是否匹配@Cacheable(value = "cacheName")。

  3. 內存溢出：

    • 合理設置maximumSize或expireAfterAccess/Write。

通過以上步驟，即可在Spring Boot中高效使用Guava Cache實現本地緩存，提升應用性能。

二、Spring Boot 2.x及以上版本（推薦使用Caffeine）

在Spring Boot 2.x及以上版本中，Caffeine作為默認的本地緩存組件，取代了Guava Cache，提供了更高的性能和更靈活的配置。

1. 添加依賴

需引入spring-boot-starter-cache和caffeine依賴：

<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId>
</dependency>
<dependency><groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId><artifactId>caffeine</artifactId><version>3.1.8</version> <!-- 推薦使用最新版本 -->
</dependency>

2. 啟用緩存支持

在啟動類添加@EnableCaching注解：

@SpringBootApplication
@EnableCaching
public class Application {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(Application.class, args);}
}

3. 配置Caffeine緩存

方式一：通過配置文件

在application.yml中定義全局緩存參數：

spring:cache:type: caffeinecaffeine:spec: maximumSize=500,expireAfterWrite=600s,initialCapacity=100cache-names: userCache, productCache  # 定義緩存名稱
  • 常用參數：
    • maximumSize：最大緩存條目數
    • expireAfterWrite：寫入后過期時間
    • initialCapacity：初始容量。
方式二：通過Java Config類

為不同緩存設置獨立策略（推薦多緩存場景）：

@Configuration
@EnableCaching
public class CacheConfig {public enum Caches {USER_CACHE(600, 1000),  // 有效期600秒，最大容量1000PRODUCT_CACHE(3600);private final int ttl;private final int maxSize;Caches(int ttl, int maxSize) {this.ttl = ttl;this.maxSize = maxSize;}public int getTtl() {return ttl;}public int getMaxSize() {return maxSize;}}@Beanpublic CacheManager cacheManager() {SimpleCacheManager manager = new SimpleCacheManager();List<CaffeineCache> caches = Arrays.stream(Caches.values()).map(c -> new CaffeineCache(c.name(), Caffeine.newBuilder().expireAfterWrite(c.getTtl(), TimeUnit.SECONDS).maximumSize(c.getMaxSize()).build())).collect(Collectors.toList());manager.setCaches(caches);return manager;}
}

此方式支持為每個緩存單獨配置過期時間和容量。

4. 使用緩存注解

在Service層通過注解操作緩存：

@Service
public class UserService {// 緩存查詢結果，key為id@Cacheable(value = "USER_CACHE", key = "#id")public User getUserById(Long id) {return userRepository.findById(id).orElse(null);}// 更新緩存@CachePut(value = "USER_CACHE", key = "#user.id")public User updateUser(User user) {return userRepository.save(user);}// 刪除緩存@CacheEvict(value = "USER_CACHE", key = "#id")public void deleteUser(Long id) {userRepository.deleteById(id);}
}
  • 注解說明：
    • @Cacheable：查詢時優先從緩存讀取
    • @CachePut：更新數據并刷新緩存
    • @CacheEvict：刪除數據時移除緩存。

5. 高級配置

刷新策略（RefreshAfterWrite）

需定義CacheLoader以支持自動刷新：

@Bean
public CacheLoader<Object, Object> cacheLoader() {return new CacheLoader<>() {@Overridepublic Object load(Object key) {return loadDataFromDB(key);  // 初始加載數據}@Overridepublic Object reload(Object key, Object oldValue) {return oldValue;  // 刷新時保留舊值，異步加載新值}};
}

配置文件中需添加refreshAfterWrite=5s，并關聯此Bean。

統計與監控

啟用統計功能：

Caffeine.newBuilder().recordStats().build();

通過cache.stats()獲取命中率、回收數量等指標。

6. 驗證緩存效果

通過測試類驗證緩存是否生效：

@SpringBootTest
public class CacheTest {@Autowiredprivate UserService userService;@Testpublic void testCache() {User user1 = userService.getUserById(1L);  // 首次查詢，存入緩存User user2 = userService.getUserById(1L);  // 二次查詢，命中緩存assertThat(user1).isSameAs(user2);}
}

常見問題

  1. 緩存未命中：

    • 檢查方法是否為public（注解在私有方法無效）
    • 確認緩存名稱與配置一致。

  2. 配置沖突：

    • 避免同時配置maximumSize和maximumWeight
    • expireAfterWrite優先級高于expireAfterAccess。

通過以上步驟，可在Spring Boot 2.x中高效集成Caffeine，實現高性能本地緩存，適用于高頻訪問但更新較少的數據場景（如配置信息、靜態數據）。

三、Caffeine使用場景

Caffeine 作為高性能本地緩存庫，適用于多種需要快速數據訪問和高效內存管理的場景。以下是其主要使用場景及對應的技術優勢分析：

1. 高并發請求緩存

  • 場景描述：適用于高頻訪問的接口或熱點數據，例如用戶信息查詢、商品詳情展示等。Caffeine 通過無鎖并發設計和 Window TinyLFU 算法，顯著提升緩存命中率，減少數據庫壓力。
  • 技術優勢：
    • 高性能：在高并發環境下，Caffeine 的吞吐量遠超 Guava Cache，其分段鎖機制避免了鎖競爭問題。
    • 高命中率：Window TinyLFU 算法結合 LRU 和 LFU 優點，有效保留高頻訪問數據，命中率比 Guava 提升 10%~20%。
  • 典型應用：Web 應用的 API 接口緩存，如電商平臺的商品詳情頁。

2. 數據庫查詢緩存

  • 場景描述：用于緩存頻繁查詢的數據庫結果，如用戶常用配置、熱門商品庫存等，減少重復數據庫訪問。
  • 技術優勢：
    • 自動過期策略：支持 expireAfterWrite（寫入后過期）和 expireAfterAccess（訪問后過期），防止數據過時。
    • 內存管理：通過 maximumSize 限制緩存條目數，避免內存溢出，結合惰性刪除和定時清理機制優化內存使用。
  • 典型應用：用戶登錄信息緩存、商品庫存實時查詢緩存。

3. 復雜計算結果緩存

  • 場景描述：緩存計算密集型操作的結果，如圖像處理、大數據聚合分析等，避免重復計算消耗資源。
  • 技術優勢：
    • 異步加載：通過 AsyncLoadingCache 異步加載數據，減少主線程阻塞，提升系統響應速度。
    • 刷新機制：使用 refreshAfterWrite 定時刷新緩存，保證數據更新后的及時性，同時保留舊數據直至新數據加載完成。
  • 典型應用：推薦系統的實時計算結果緩存、圖像處理后的縮略圖緩存。

4. 多級緩存架構（L1緩存）

  • 場景描述：在分布式系統中作為一級本地緩存（L1），結合 Redis（L2）和數據庫（L3）形成三級緩存，減少跨服務或跨節點的網絡延遲。
  • 技術優勢：
    • 低延遲訪問：本地內存訪問速度極快，適合對延遲敏感的場景。
    • 靈活集成：通過 CacheLoader 和 Writer 接口，可無縫與 Redis 等外部緩存聯動，實現數據回源和同步。
  • 典型應用：秒殺系統的庫存緩存、分布式服務中的配置信息緩存。

5. 需要高靈活性和統計監控的場景

  • 場景描述：對緩存策略有定制化需求（如動態調整過期時間、監聽緩存事件）或需監控緩存命中率的場景。
  • 技術優勢：
    • 靈活配置：支持基于大小、時間、引用等多種淘汰策略，并可自定義過期邏輯。
    • 統計功能：通過 recordStats() 啟用統計，獲取命中率、淘汰次數等指標，便于性能調優。
  • 典型應用：實時監控系統的緩存健康狀態、需要動態調整緩存策略的業務場景。

注意事項

  1. 非分布式場景：Caffeine 僅適用于本地緩存，跨節點數據需結合 Redis 等分布式緩存。
  2. 內存限制：需根據應用內存合理設置 maximumSize 或權重，避免 OOM 問題。
  3. 數據一致性：本地緩存可能導致多實例間數據不一致，需通過過期時間或事件通知機制解決。

總結

Caffeine 憑借其高性能、高命中率和靈活的配置，成為高并發、低延遲場景下的首選本地緩存庫。尤其適合作為一級緩存與 Redis 等組成多級緩存架構，或用于需要快速響應和復雜策略管理的業務場景。實際應用中需結合具體需求調整淘汰策略和內存配置，以最大化其優勢。

更多用法：

SpringBoot：第五篇 集成Guava(本地緩存+分布式緩存)

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