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  匿名用户

  2023-07-31

  　　除了基本的缓存操作，Caffeine还提供了许多高级配置选项，用于进一步优化缓存性能和功能。以下是一些常见的高级配置：

  　　刷新策略：使用refreshAfterWrite(duration, timeUnit)方法设置缓存项的刷新策略。当获取缓存值时，如果缓存项已过期，则返回旧值，并异步更新缓存项的新值。

  　　缓存加载器：使用build(key -> valueLoader.load(key))方法设置缓存的加载器。当获取缓存值时，如果缓存项不存在，则会通过加载器加载新值并放入缓存。

  　　剔除策略：使用evictionListener((key, value, cause) -> { ... })方法设置缓存项被剔除时的监听器。可以根据剔除原因进行相应的处理。

  　　统计信息：使用recordStats()方法启用缓存的统计信息，可以通过cache.stats()方法获取缓存的统计数据，如命中率、加载次数等。

  　　以下是一个示例代码，展示了如何使用Caffeine的高级配置：

  　　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));

  　　// 添加数据到缓存

  　　cache.put("key1", "value1");

  　　// 获取数据并触发缓存刷新

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

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

  　　// 输出缓存统计信息

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

  　　}

  　　// 模拟从数据库加载数据的方法

  　　private static String loadValueFromDatabase(String key) {

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

  　　// 此处省略实际的数据库加载过程

  　　return "value_from_database_for_" + key;

  　　}

  　　}

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  匿名用户

  2023-07-31

  　　Caffeine缓存库在设计时考虑了并发性能，提供了多种方式来处理并发访问情况：

  　　缓存数据一致性：Caffeine使用类似"Write Through"和"Write Back"等策略，确保在缓存数据变更时，同步更新后端数据存储。

  　　并发加载：在高并发情况下，多个线程可能同时发现某个键不存在于缓存中，而需要加载新值。Caffeine会保证只有一个线程会加载新值，其他线程等待并获取已加载的值。

  　　写入并发保护：当缓存项的值需要异步更新(比如刷新策略)，Caffeine使用内部机制来保护并发写入，确保在刷新时只有一个线程更新缓存项。

  　　高效的数据结构：Caffeine使用了一些高效的数据结构，如ConcurrentHashMap和链表等，来实现高并发访问下的快速数据访问。

  　　以下是一个简单的示例代码，演示了Caffeine缓存的并发处理：

  　　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();

  　　// 多线程同时访问缓存

  　　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();

  　　}

  　　// 模拟从数据库加载数据的方法

  　　private static String loadValueFromDatabase(String key) {

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

  　　// 此处省略实际的数据库加载过程

  　　return "value_from_database_for_" + key;

  　　}

  　　}

  　　在以上示例中，我们模拟了多个线程同时访问缓存的情况，并通过Caffeine的并发处理机制保证了数据的一致性和正确性。这样的设计确保了Caffeine在高并发场景下的稳定性和高性能。