目錄

前言

算法原理

Caffeine算法的背景和優(yōu)勢

什么是Caffeine算法

Caffeine算法的工作原理

常見的緩存數(shù)據(jù)淘汰算法

FIFO

LRU

LFU

W-TinyLFU

Caffeine W-TinyLFU 實現(xiàn)

元素驅逐

元素訪問

 Caffeine 的四種緩存添加策略

1. 手動加載

 2. 自動加載

3. 手動異步加載

4. 自動異步加載

Caffeine算法的應用場景

---

 

前言

緩存，在我們的日常開發(fā)中用的非常多，是我們應對各種性能問題支持高并發(fā)的一大利器。我們熟知的緩存有堆緩存（Ehcache3.x、Guava Cache等）、堆外緩存（Ehcache3.x、MapDB等）、分布式緩存（Redis、 memcached等）等等。今天要上場的主角是Caffeine，它其實是Google基于Java8對GuavaCache的重寫升級版本，支持豐富的緩存過期策略，尤其是TinyLfu 淘汰算法，提供了一個近乎最佳的命中率。從性能上（讀、寫、讀/寫）也足以秒殺其他一堆進程內緩存框架。Spring5更是直接放棄了使用了多年的Guava，而采用了Caffeine。

Google Caffeine算法?是一種緩存淘汰算法，主要用于Caffeine緩存庫。Caffeine是由Google基于Java 8開發(fā)的，旨在提供高性能的本地緩存解決方案。它采用了W-TinyLFU（Weighted Tiny LFU）算法，結合了LFU（Least Frequently Used）