Caffeine缓存框架简介
Caffeine是一个高性能的Java缓存库，它基于Java 8及以上版本构建，提供了丰富的特性和灵活的配置选项，以支持各种复杂的缓存需求。在本教程中，我们将详细介绍Caffeine的使用方法和最佳实践，帮助您在实际项目中高效地使用Caffeine。
为什么选择Caffeine？
选择Caffeine作为缓存解决方案的理由有很多，以下是一些关键点：
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强大的过期策略：
- 与谷歌提供的ConcurrentLinkedHashMap相比，Caffeine提供了多种基于时间的淘汰机制。这意味着您可以根据实际需求，设置缓存数据的自动过期时间，无论是基于数据的访问时间、写入时间还是自定义的时间规则。
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高命中率：
- Caffeine采用了Window TinyLfu（ Least Frequently Used）算法来自动调整缓存的大小，以实现接近最佳的命中率。这一特性使得Caffeine在许多场景下比传统的Guava Cache更加高效。
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Spring框架推荐：
- 从Spring Framework 5.0（Spring Boot 2.0）开始，Spring官方推荐使用Caffeine作为缓存解决方案，取代了之前的Guava Cache。
Caffeine的主要特点
Caffeine的以下特点使其成为现代Java应用的理想缓存库：
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基于Java 8的高性能缓存库：Caffeine利用Java 8的新特性，如Lambda表达式和Stream API，提供了高性能的缓存操作。
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灵活的缓存构建：Caffeine提供了多种灵活的构造方法，允许开发者创建具有不同特性的本地缓存，例如自动加载数据、基于数量和失效时间的剔除策略、异步刷新等。
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丰富的特性：
- 数据剔除提醒：Caffeine允许您在数据被淘汰时接收通知，这使得您可以在数据被移除前执行一些操作，如数据持久化。
- 写入广播机制：Caffeine支持在数据写入时触发事件，这有助于实现复杂的业务逻辑。
- 缓存访问统计：Caffeine提供了缓存访问的统计信息，帮助您监控和优化缓存性能。
通过本教程，您将学习如何利用Caffeine的这些特性，构建高效、可扩展的缓存解决方案，以满足您的业务需求。
缓存策略
Caffeine支持多种缓存策略，以下是一些主要的策略：
最大容量（Maximum Size）
限制缓存中可以存储的最大条目数。当达到这个上限时，缓存会根据其淘汰算法自动移除一些条目。
Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder()
.maximumSize(100)
.build();
基于时间的过期策略
访问后过期（Expire After Access）
指定一个时间间隔，在该时间内如果没有访问某个缓存项，则认为它已过期，并在下次尝试访问时将其移除。
Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder()
.expireAfterAccess(10, TimeUnit.MINUTES)
.build();
写入后过期（Expire After Write）
指定一个时间间隔，从写入（创建或更新）缓存项开始计时，超过该时间间隔后认为它已过期。
Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder()
.expireAfterWrite(5, TimeUnit.HOURS)
.build();
基于频率的淘汰策略
最近最少使用（LRU）
保留最近使用的条目，而移除最久未使用的条目。
最不经常使用（LFU）
保留最常使用的条目，而移除使用频率最低的条目。
Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder()
.maximumSize(100)
.expireAfterAccess(10, TimeUnit.MINUTES)
.build();
自动刷新（Refresh After Write）
允许你定义一个时间间隔，当超过这个时间间隔时，即使缓存项没有过期，也会尝试重新加载数据。
LoadingCache<String, String> loadingCache = Caffeine.newBuilder()
.refreshAfterWrite(1, TimeUnit.HOURS)
.build(key -> fetchDataFromDatabase(key));
权重（Weigher）
允许每个缓存条目具有不同的权重，这对于存储大小各异的对象特别有用。
Cache<String, byte[]> cache = Caffeine.newBuilder()
.maximumWeight(1_000_000)
.weigher((Weigher<String, byte[]>) (key, value) -> value.length)
.build();
加载器
Caffeine提供了同步和异步两种加载器，用于在缓存中没有找到指定的键时自动加载数据。
同步加载器（Synchronous Loader）
LoadingCache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder()
.build(new CacheLoader<String, String>() {
@Override
public String load(String key) throws Exception {
return fetchDataFromDatabase(key);
}
});
异步加载器（Asynchronous Loader）
AsyncLoadingCache<String, String> asyncCache = Caffeine.newBuilder()
.buildAsync(new AsyncCacheLoader<String, String>() {
@Override
public CompletableFuture<String> asyncLoad(String key, Executor executor) {
return CompletableFuture.supplyAsync(() -> fetchDataFromDatabase(key), executor);
}
});
异步缓存（Asynchronous Cache）
异步缓存允许以非阻塞的方式从缓存中获取数据。
AsyncLoadingCache<String, String> asyncCache = Caffeine.newBuilder()
.expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)
.buildAsync((key, executor) -> CompletableFuture.supplyAsync(() -> fetchDataFromDatabase(key), executor));
刷新策略（Refresh Policy）
刷新策略用于在缓存项仍然有效的情况下主动更新其值。
LoadingCache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder()
.refreshAfterWrite(1, TimeUnit.HOURS)
.build(new CacheLoader<String, String>() {
@Override
public String load(String key) throws Exception {
return fetchDataFromDatabase(key);
}
});
统计信息（Statistics）
Caffeine允许你收集缓存操作的统计信息。
LoadingCache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder()
.maximumSize(100)
.expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)
.recordStats()
.build(key -> fetchDataFromDatabase(key));
CacheStats stats = cache.stats();
System.out.println("Hit count: " + stats.hitCount());
回收（Eviction）
回收是指当缓存达到其容量限制或其他条件触发时，自动移除一些条目的过程。
Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder()
.maximumSize(100)
.build();
