Caffeine内存缓存使用实践详解

一、Caffeine缓存概述

Caffeine是一种高性能的缓存库，是基于Java 8的最佳（最优）缓存框架。

基于Google的Guava Cache，Caffeine提供一个性能卓越的本地缓存(local cache) 实现, 也是SpringBoot内>置的本地缓存实现。(Caffeine性能是Guava Cache的6倍)

Caffeine提供灵活的结构来创建缓存，并且有以下特性：
1、自动加载条目到缓存中，可选异步方式
2、可以基于大小剔除
3、可以设置过期时间，时间可以从上次访问或上次写入开始计算
4、异步刷新
5、keys自动包装在弱引用中
6、values自动包装在弱引用或软引用中
7、条目剔除通知
8、缓存访问统计

Caffeine整合SpringBoot

1、引入Maven依赖

        
            com.github.ben-manes.caffeine
            caffeine
            2.9.2

2、整合代码示例

使用方式一

import com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;
import org.springcenter.basemgt.center.wx.module.common.vo.WxDictVo;
import org.springcenter.basemgt.center.wx.module.menu.vo.WxBaseInfoVo;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

import java.util.concurrent.TimeUnit;


@Configuration
public class CacheConfig {


    @Bean(name = "caffeineCache")
    public Cache caffeineCache() {
        return Caffeine.newBuilder()
                // 设置最后一次写入或访问后经过固定时间过期
                .expireAfterWrite(60, TimeUnit.DAYS)
                // 初始的缓存空间大小
                .initialCapacity(100)
                // 缓存的最大条数
                .maximumSize(500)
                .build();
    }

    @Bean(name = "caffeinemManagerDictCache")
    public Cache caffeineAppidDictCache() {
        return Caffeine.newBuilder()
                // 设置最后一次写入或访问后经过固定时间过期
                .expireAfterWrite(60, TimeUnit.HOURS)
                // 初始的缓存空间大小
                .initialCapacity(100)
                // 缓存的最大条数
                .maximumSize(500)
                .build();
    }
}

@Resource(name = "caffeinemManagerDictCache")
private Cache caffeineCache;

// 手动添加数据
cache.put("java-study", "java-study");
System.out.println(cache.getIfPresent("java-study"));

自动添加（自定义添加函数）

// 1.如果缓存中能查到，则直接返回
// 2.如果查不到，则从我们自定义的getValue方法获取数据，并加入到缓存中
String val = cache.get("java-study", k -> getValue(k));
System.out.println(val);
/**
* 缓存中找不到，则会进入这个方法。一般是从数据库获取内容
* @param k
* @return
*/
private static String getValue(String k) {
return k + ":value";
}

@Component
@Slf4j
public class WxDataCache {

    private final WxDataService wxDataService;

    @Autowired
    public WxDataCache (WxDataService wxDataService) {
        this.wxDataService= wxDataService;
    }

    /**
     * 时间差值标准
     */
    private static final Integer MINUTES_STANDARD = 15;

    /**
     * 缓存最大数量
     */
    private final Integer MAX_SIZE = 50;

    /**
     * 缓存有效期值10
     */
    private final Long DURATION = 15L;

    private static final String TOKEN_PREFIX = "APPID_ACCESS_TOKEN_PREFIX_";

    /**
     * 定义及配置Caffeine本地缓存
     */
    private final LoadingCache cache = Caffeine.newBuilder()
            // 配置淘汰最大条数策略
            .maximumSize(MAX_SIZE)
            // 配置有效期时间/单位
            .expireAfterWrite(DURATION, TimeUnit.MINUTES)
            // 加载缓存，当在本地缓存中找不到的时候，通过load方法将数据加载到缓存中，并返回给需要的地方
            .build(new CacheLoader() {
                @Override
                public DataTokenVo load(@NonNull String appid) {

                    log.info("===  执行load将Caffeine缓存查询新数据appid：{} === ", appid);
                    return getDataTokenVo(appid);
                }

                private DataTokenVo getDataTokenVo (String appid) {
                    // 查询数据库
                    final QueryDataTokenParam param = new QueryDataTokenParam ();
                    param.setAppId(appid.replace(TOKEN_PREFIX , ""));
                    final DataTokenVo tokenInfo = wxDataService.findDataTokenInfo(param);
                    if (tokenInfo == null) {
                        throw new RuntimeException(String.format("Caffeine本地缓存Token获取失败,APPID:%s", param.getAppId()));
                    }
                    log.info("=== 新Token入缓存 appid：{} ===", appid);
                    // 新Token入缓存
                    final Date expireTime = tokenInfo.getExpireTime();
                    long minutes = (System.currentTimeMillis() - expireTime.getTime()) / (60 * 1000);
                    if (minutes > MINUTES_STANDARD) {
                        return tokenInfo;
                    }
                    log.info("=== 当前新Token入缓存插值不满足{}，返回Null ===", DURATION);
                    return null;
                }
            });


    /**
     * 获取缓存数据
     *
     * @param appid 参数
     * @return 结果
     */
    public DataTokenVo getData(String appid) {
        return cache.get(TOKEN_PREFIX + appid);
    }

    /**
     * 往缓存中存值，存入后可通过getData获取缓存数据
     *
     * @param wxAccessTokenVo 对象数据
     */
    public void putDataTokenVo(DataTokenVo dataTokenVo ) {
        cache.put(TOKEN_PREFIX + dataTokenVo .getAppId(), dataTokenVo );
    }
}

Caffeine 配置说明：

initialCapacity: 初始的缓存空间大小。

maximumSize: 缓存的最大数量。

maximumWeight: 缓存的最大权重。

expireAfterAccess: 最后一次读或写操作后经过指定时间过期。

expireAfterWrite: 最后一次写操作后经过指定时间过期。

refreshAfterWrite: 创建缓存或者最近一次更新缓存后经过指定时间间隔，刷新缓存。

weakKeys: 打开key的弱引用。弱引用的对象拥有更短暂的生命周期。在垃圾回收器线程扫描它所管辖的内存区域的过程中，一旦发现了只具有弱引用的对象，不管当前内存空间足够与否，都会回收它的内存。

weakValues：打开value的弱引用。

softValues：打开value的软引用。软引用：如果一个对象只具有软引用，则内存空间足够，垃圾回收器就不会回收它；如果内存空间不足了，就会回收这些对象的内存。

recordStats：开发统计功能。

注意：

weakValues 和 softValues 不可以同时使用

maximumSize 和 maximumWeight 不可以同时使用

expireAfterWrite 和 expireAfterAccess 同事存在时，以 expireAfterWrite 为准

二、Caffeine缓存代码使用示例

Caffeine提供以下四种类型的加载策略

1、Manual手动设置数据，Cache接口可以显式地控制检索、更新和删除Entry

public static void demo(){
        Cache cache = Caffeine.newBuilder()
            .expireAfterWrite(20, TimeUnit.SECONDS)
            .maximumSize(5000)
            .build();

        // 1.Insert or update an entry
        cache.put("hello","world");

        // 2. Lookup an entry, or null if not found
        String val1 = cache.getIfPresent("hello");

        // 3. Lookup and compute an entry if absent, or null if not computable
        cache.get("msg", k -> createExpensiveGraph(k));

        // 4. Remove an entry
        cache.invalidate("hello");
    }

    private static String createExpensiveGraph(String key){
        System.out.println("begin to query db..."+Thread.currentThread().getName());
        try {
            Thread.sleep(2000);
        } catch (InterruptedException e) {
        }
        System.out.println("success to query db...");
        return UUID.randomUUID().toString();
    }

2、Loading自动LoadingCache通过关联一个CacheLoader来构建Cache, 当缓存未命中会调用CacheLoader的load方法生成

private static void demo() {

        LoadingCache cache = Caffeine.newBuilder()
            .expireAfterWrite(5, TimeUnit.SECONDS)
            .maximumSize(500)
            .build(new CacheLoader() {

                @Override
                public String load(String key) throws Exception {
                    return createExpensiveGraph(key);
                }

                @Override
                public Map  loadAll(Iterable keys) {
                    System.out.println("build keys");
                    Map map = new HashMap<>();
                    for(String k : keys){
                        map.put(k,k+"-val");
                    }
                    return map;
                }
            });

        String val1 = cache.get("hello");
        Map values = cache.getAll(Lists.newArrayList("key1", "key2"));

    }

    private static String createExpensiveGraph(String key){
        System.out.println("begin to query db..."+Thread.currentThread().getName());
        try {
            Thread.sleep(2000);
        } catch (InterruptedException e) {
        }
        System.out.println("success to query db...");
        return UUID.randomUUID().toString();
    }

还可以通过LoadingCache的getAll方法批量查询, 当CacheLoader未实现loadAll方法时,

会批量调用load方法聚合会返回

当CacheLoader实现loadAll方法时, 则直接调用loadAll返回

public interface CacheLoader{
  
    V load(@NonNull K var1) throws Exception;
  
    Map loadAll(@NonNull Iterable keys);
}

3、Asynchronous Manual异步手动

AsyncCache是另一种Cache，它基于Executor计算Entry，并返回一个CompletableFuture
和Cache的区别是, AsyncCache计算Entry的线程是ForkJoinPool线程池. 手动Cache缓存是调用线程进行计算

private static void demo() throws ExecutionException, InterruptedException {
        AsyncCache cache = Caffeine.newBuilder()
            .maximumSize(500)
            .expireAfterWrite(10, TimeUnit.SECONDS)
            .buildAsync();

        // Lookup and asynchronously compute an entry if absent
        CompletableFuture future = cache.get("hello", k -> createExpensiveGraph(k));
        System.out.println(future.get());
    }

    private static String createExpensiveGraph(String key){
        System.out.println("begin to query db..."+Thread.currentThread().getName());
        try {
            Thread.sleep(2000);
        } catch (InterruptedException e) {
        }
        System.out.println("success to query db...");
        return UUID.randomUUID().toString();
    }

4、Asynchronously Loading异步自动，AsyncLoadingCache 是关联了 AsyncCacheLoader 的 AsyncCache

public static void demo() throws ExecutionException, InterruptedException {
        AsyncLoadingCache cache = Caffeine.newBuilder()
            .expireAfterWrite(10, TimeUnit.SECONDS)
            .maximumSize(500)
            .buildAsync(k -> createExpensiveGraph(k));
        CompletableFuture future = cache.get("hello");
        System.out.println(future.get());
    }

    private static String createExpensiveGraph(String key){
        System.out.println("begin to query db..."+Thread.currentThread().getName());
        try {
            Thread.sleep(2000);
        } catch (InterruptedException e) {
        }
        System.out.println("success to query db...");
        return UUID.randomUUID().toString();
    }

三、数据驱逐

Caffeine提供以下几种剔除方式：

基于大小、基于权重、基于时间、基于引用

1、基于容量，又包含两种, 基于size和基于weight权重

A、基于size

如果缓存的条目数量不应该超过某个值，那么可以使用Caffeine.maximumSize(long)。如果超过这个值，则会剔除很久没有被访问过或者不经常使用的那个条目。
上述测试并不是i=500时, 而是稍微延迟于i的增加, 说明驱逐是另外一个线程异步进行的

LoadingCache cache = Caffeine.newBuilder()
            .maximumSize(500)
            .recordStats()
            .build( k -> UUID.randomUUID().toString());

        for (int i = 0; i < 600; i++) {
            cache.get(String.valueOf(i));
            if(i> 500){
                CacheStats stats = cache.stats();
                System.out.println("evictionCount:"+stats.evictionCount());
                System.out.println("stats:"+stats.toString());
            }
        }

B、基于权重

如果，不同的条目有不同的权重值的话(不同的实例占用空间大小不一样)，那么你可以用Caffeine.weigher(Weigher)来指定一个权重函数，并且使用Caffeine.maximumWeight(long)来设定最大的权重值。
上述测试并不是i=200时, 而是稍微延迟于i的增加, 说明驱逐是另外一个线程异步进行的
简单的来说，要么限制缓存条目的数量，要么限制缓存条目的权重值，二者取其一。

LoadingCache cache = Caffeine.newBuilder()
            .maximumWeight(300)
            .recordStats()
            .weigher((Weigher) (key, value) -> {
                if(key % 2 == 0){
                    return 2;
                }
                return 1;
            })
            .build( k -> UUID.randomUUID().toString());

        for (int i = 0; i < 300; i++) {
            cache.get(i);
            if(i> 200){
                System.out.println(cache.stats().toString());
            }
        }

2、基于时间

基于时间又分为四种:
expireAfterAccess、expireAfterWrite、refreshAfterWrite、expireAfter

1、expireAfterAccess：超时未访问则失效: 访问包括读和写

    private static LoadingCache cache = Caffeine.newBuilder()
        .expireAfterAccess(1, TimeUnit.SECONDS)
        .build(key -> UUID.randomUUID().toString());

特征：

1、访问包括读和写入
2、数据失效后不会主动重新加载, 必须依赖下一次访问. (言外之意: 失效和回源是两个动作)
3、key超时失效或不存在，若多个线程并发访问, 只有1个线程回源数据，其他线程阻塞等待数据返回
4、对同一数据一直访问, 且间隔小于失效时间, 则不会去load数据, 一直读到的是脏数据

2、expireAfterWrite 写后超时失效

    private static LoadingCache cache = Caffeine.newBuilder()
        .expireAfterWrite(1, TimeUnit.SECONDS)
        .build(key -> UUID.randomUUID().toString());

特征:

1、数据失效后不会主动重新加载, 必须依赖下一次访问. (言外之意: 失效和回源是两个动作)
2、key超时失效或不存在，若多个线程并发访问, 只有1个线程回源数据，其他线程阻塞等待数据返回
3、expire后来访问一定能保证拿到最新的数据

3、refreshAfterWrite 实际通过LoadingCache.refresh(K)进行异步刷新, 如果想覆盖默认的刷新行为, 可以实现CacheLoader.reload(K, V)方法

特征：

1、数据失效后不会主动重新加载, 必须依赖下一次访问. (言外之意: 失效和回源是两个动作)
2、当cache命中未命中时, 若多个线程并发访问时, 只有1个线程回源数据，其他线程阻塞等待数据返回
3、当cache命中失效数据时, 若多个线程并发访问时, 第一个访问的线程提交一个load数据的任务到公共线程>池，然后和所有其他访问线程一样直接返回旧值

4、expireAfter 比较少用

public static void demo(){

        MyTicker ticker = new MyTicker();

        LoadingCache cache = Caffeine.newBuilder()
            .maximumSize(500)
            .ticker(ticker)
            //此时的效果为expireAfterWrite(5,TimeUnit.SECONDS)
            .expireAfter(new Expiry() {
                //1.如果写入key时是第一次创建，则调用该方法返回key剩余的超时时间, 单位纳秒ns
                //currentTime为当前put时Ticket的时间，单位ns
                @Override
                public long expireAfterCreate(String key,String value, long currentTime) {
                    System.out.println("write first currentTime:"+currentTime/1_000_000_000L);
                    return 5_000_000_000L;//5s
                }
                //2.如果写入key时已经存在即更新key时，则调用该方法返回key剩余的超时时间, 单位纳秒ns
                //currentTime为当前put时Ticket的时间，单位ns，durationTime为旧值(上次设置)剩余的存活时间，单位是ns
                @Override
                public long expireAfterUpdate(String key,String value, long currentTime,long durationTime) {
                    System.out.println("update currentTime:"+currentTime/1_000_000_000L+",leftTime:"+durationTime/1_000_000_000L);
                    return 5_000_000_000L;//5s
                }
                //3.如果key被访问时,则调用该方法返回key剩余的超时时间, 单位纳秒ns
                //currentTime为read时Ticket的时间，单位ns，durationTime为旧值(上次设置)剩余的存活时间，单位是ns
                @Override
                public long expireAfterRead(String key,String value, long currentTime,long durationTime) {
                    System.out.println("read currentTime:"+currentTime/1_000_000_000L+",leftTime:"+durationTime/1_000_000_000L);
                    return durationTime;
                }
            })
            .build(k ->  UUID.randomUUID().toString());

        cache.get("key1");//触发expireAfterCreate
        ticker.advance(1, TimeUnit.SECONDS);//模拟时间消逝
        cache.get("key1");//触发expireAfterRead,剩余生存时间4s
        ticker.advance(2, TimeUnit.SECONDS);//模拟时间消逝
        cache.put("key1","value1");//触发expireAfterUpdate,重置生存时间为5s
        ticker.advance(3, TimeUnit.SECONDS);//模拟时间消逝
        cache.get("key1");//触发expireAfterCreate,剩余生存时间为2s

    }

public class MyTicker implements Ticker {
    private final AtomicLong nanos = new AtomicLong();
    //模拟时间消逝
    public void advance(long time, TimeUnit unit) {
        this.nanos.getAndAdd(unit.toNanos(time));
    }
    @Override
    public long read() {
        return this.nanos.get();
    }
}

注意点:

1、以上基于时间驱逐, 数据超时失效和回源是两个动作, 必须依赖下一次访问. 为了避免服务启动时大量缓存穿透, 可以通过提前项目启动时手动预热
2、一般expireAfterWrite和refreshAfterWrite结合使用, expire的时间t1大于refresh的时间t2, 在t2~t1内数据更新允许脏数据, t1之后必须要重新同步加载新数据

3、基于弱/软引用

/**
     * 允许GC时回收keys或values
     */
    public static void demo(){
        LoadingCache cache = Caffeine.newBuilder()
            .maximumSize(500)
            .expireAfterWrite(10, TimeUnit.SECONDS)
            .weakKeys()
            .weakValues()
            .build(k -> UUID.randomUUID().toString());

    }

Caffeine.weakKeys() 使用弱引用存储key。如果没有强引用这个key，则GC时允许回收该条目

Caffeine.weakValues() 使用弱引用存储value。如果没有强引用这个value，则GC时允许回收该条目

Caffeine.softValues() 使用软引用存储value, 如果没有强引用这个value，则GC内存不足时允许回收该条目

public static void demo(){
        /**
         * 使用软引用存储value,GC内存不够时会回收
         */
        LoadingCache cache = Caffeine.newBuilder()
            .maximumSize(500)
            .expireAfterWrite(10, TimeUnit.SECONDS)
            .softValues()//注意没有softKeys方法
            .build(k -> UUID.randomUUID().toString());
    }

Java4种引用的级别由高到低依次为：强引用 > 软引用 > 弱引用 > 虚引用

四、驱逐监听

1、eviction 指受策略影响而被删除
2、invalidation 值被调用者手动删除
3、removal 值因eviction或invalidation而发生的一种行为

1. 手动触发删除

// individual key
cache.invalidate(key)
// bulk keys
cache.invalidateAll(keys)
// all keys
cache.invalidateAll()

2. 被驱逐的原因

1、EXPLICIT：如果原因是这个，那么意味着数据被我们手动的remove掉了
2、REPLACED：就是替换了，也就是put数据的时候旧的数据被覆盖导致的移除
3、COLLECTED：这个有歧义点，其实就是收集，也就是垃圾回收导致的，
一般是用弱引用或者软引用会导致这个情况
4、EXPIRED：数据过期，无需解释的原因。
5、SIZE：个数超过限制导致的移除

3. 监听器

public static void demo(){
        LoadingCache cache = Caffeine.newBuilder()
            .maximumSize(5)
            .recordStats()
            .expireAfterWrite(2, TimeUnit.SECONDS)
            .removalListener((String key, String value, RemovalCause cause) -> {
                System.out.printf("Key %s was removed (%s)%n", key, cause);
            })
            .build(key -> UUID.randomUUID().toString());
        for (int i = 0; i < 15; i++) {
            cache.get(i+"");
            try {
                Thread.sleep(200);
            } catch (InterruptedException e) {
            }
        }

        //因为evict是异步线程去执行，为了看到效果稍微停顿一下
        try {
            Thread.sleep(2000);
        } catch (InterruptedException e) {
        }
    }

日志打印如下:

Key 0 was removed (SIZE)
Key 1 was removed (SIZE)
Key 6 was removed (SIZE)
Key 7 was removed (SIZE)
Key 8 was removed (SIZE)
Key 9 was removed (SIZE)
Key 10 was removed (SIZE)
Key 2 was removed (EXPIRED)
Key 3 was removed (EXPIRED)
Key 4 was removed (EXPIRED)

五. 统计

public static void demo(){
        LoadingCache cache = Caffeine.newBuilder()
            .maximumSize(10)
            .expireAfterWrite(10, TimeUnit.SECONDS)
            .recordStats()
            .build(key -> {
                if(key % 6 == 0 ){
                    return null;
                }
                return  UUID.randomUUID().toString();
            });

        for (int i = 0; i < 20; i++) {
            cache.get(i);
            printStats(cache.stats());
        }
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            cache.get(i);
            printStats(cache.stats());
        }
    }

    private static void printStats(CacheStats stats){
        System.out.println("---------------------");
        System.out.println("stats.hitCount():"+stats.hitCount());//命中次数
        System.out.println("stats.hitRate():"+stats.hitRate());//缓存命中率
        System.out.println("stats.missCount():"+stats.missCount());//未命中次数
        System.out.println("stats.missRate():"+stats.missRate());//未命中率
        System.out.println("stats.loadSuccessCount():"+stats.loadSuccessCount());//加载成功的次数
        System.out.println("stats.loadFailureCount():"+stats.loadFailureCount());//加载失败的次数,返回null
        System.out.println("stats.loadFailureRate():"+stats.loadFailureRate());//加载失败的百分比
        System.out.println("stats.totalLoadTime():"+stats.totalLoadTime());//总加载时间,单位ns
        System.out.println("stats.evictionCount():"+stats.evictionCount());//驱逐次数
        System.out.println("stats.evictionWeight():"+stats.evictionWeight());//驱逐的weight值总和
        System.out.println("stats.requestCount():"+stats.requestCount());//请求次数
        System.out.println("stats.averageLoadPenalty():"+stats.averageLoadPenalty());//单次load平均耗时
    }

六. 其他

1. Ticker 时钟方便测试模拟时间流逝

public static void demo(){

        MyTicker ticker = new MyTicker();

        LoadingCache cache = Caffeine.newBuilder()
            .maximumSize(500)
            .ticker(ticker)
            .expireAfterWrite(1, TimeUnit.SECONDS)
            .build(k ->  UUID.randomUUID().toString());

        cache.get("key1");//触发expireAfterCreate
        ticker.advance(1, TimeUnit.SECONDS);//模拟时间消逝
        cache.get("key1");//触发expireAfterRead,剩余生存时间4s
        ticker.advance(2, TimeUnit.SECONDS);//模拟时间消逝
        cache.put("key1","value1");//触发expireAfterUpdate,重置生存时间为5s
    }

public class MyTicker implements Ticker {
    private final AtomicLong nanos = new AtomicLong();
    //模拟时间消逝
    public void advance(long time, TimeUnit unit) {
        this.nanos.getAndAdd(unit.toNanos(time));
    }
    @Override
    public long read() {
        return this.nanos.get();
    }
}

Caffeine内存缓存使用实践详解

一、Caffeine缓存概述

Caffeine整合SpringBoot

1、引入Maven依赖

2、整合代码示例

使用方式一

自动添加（自定义添加函数）

Caffeine 配置说明：

initialCapacity: 初始的缓存空间大小。

maximumSize: 缓存的最大数量。

maximumWeight: 缓存的最大权重。

expireAfterAccess: 最后一次读或写操作后经过指定时间过期。

expireAfterWrite: 最后一次写操作后经过指定时间过期。

refreshAfterWrite: 创建缓存或者最近一次更新缓存后经过指定时间间隔，刷新缓存。

weakKeys: 打开key的弱引用。弱引用的对象拥有更短暂的生命周期。在垃圾回收器线程扫描它所管辖的内存区域的过程中，一旦发现了只具有弱引用的对象，不管当前内存空间足够与否，都会回收它的内存。

weakValues：打开value的弱引用。

softValues：打开value的软引用。软引用： 如果一个对象只具有软引用，则内存空间足够，垃圾回收器就不会回收它；如果内存空间不足了，就会回收这些对象的内存。

recordStats：开发统计功能。

注意：

weakValues 和 softValues 不可以同时使用

maximumSize 和 maximumWeight 不可以同时使用

expireAfterWrite 和 expireAfterAccess 同事存在时，以 expireAfterWrite 为准

二、Caffeine缓存代码使用示例

Caffeine提供以下四种类型的加载策略

1、Manual手动设置数据，Cache接口可以显式地控制检索、更新和删除Entry

2、Loading自动LoadingCache通过关联一个CacheLoader来构建Cache, 当缓存未命中会调用CacheLoader的load方法生成

还可以通过LoadingCache的getAll方法批量查询, 当CacheLoader未实现loadAll方法时,

会批量调用load方法聚合会返回

当CacheLoader实现loadAll方法时, 则直接调用loadAll返回

3、Asynchronous Manual异步手动

4、Asynchronously Loading异步自动，AsyncLoadingCache 是关联了 AsyncCacheLoader 的 AsyncCache

三、 数据驱逐

Caffeine提供以下几种剔除方式：

基于大小、基于权重、基于时间、基于引用

1、 基于容量，又包含两种, 基于size和基于weight权重

A、基于size

B、基于权重

2、基于时间

1、expireAfterAccess：超时未访问则失效: 访问包括读和写

特征：

2、expireAfterWrite 写后超时失效

特征:

3、refreshAfterWrite 实际通过LoadingCache.refresh(K)进行异步刷新, 如果想覆盖默认的刷新行为, 可以实现CacheLoader.reload(K, V)方法

特征：

4、expireAfter 比较少用

注意点:

3、 基于弱/软引用

四、 驱逐监听

1. 手动触发删除

2. 被驱逐的原因

3. 监听器

日志打印如下:

五. 统计

六. 其他

1. Ticker 时钟方便测试模拟时间流逝

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softValues：打开value的软引用。软引用：如果一个对象只具有软引用，则内存空间足够，垃圾回收器就不会回收它；如果内存空间不足了，就会回收这些对象的内存。

三、数据驱逐

1、基于容量，又包含两种, 基于size和基于weight权重

3、基于弱/软引用

四、驱逐监听