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这有帮助吗?
Caffeine提供了四种缓存添加策略:手动加载,自动加载,手动异步加载和自动异步加载。
Cache
接口提供了显式搜索查找、更新和移除缓存元素的能力。
缓存元素可以通过调用 cache.put(key, value)
方法被加入到缓存当中。如果缓存中指定的key已经存在对应的缓存元素的话,那么先前的缓存的元素将会被直接覆盖掉。因此,通过 cache.get(key, k -> value)
的方式将要缓存的元素通过原子计算的方式 插入到缓存中,以避免和其他写入进行竞争。值得注意的是,当缓存的元素无法生成或者在生成的过程中抛出异常而导致生成元素失败,cache.get
也许会返回 null
。
当然,也可以使用Cache.asMap()
所暴露出来的的方法对缓存进行操作。
一个LoadingCache
是一个Cache
附加上 CacheLoader
能力之后的缓存实现。
通过 getAll
可以达到批量查找缓存的目的。 默认情况下,在getAll
方法中,将会对每个不存在对应缓存的key调用一次 CacheLoader.load
来生成缓存元素。 在批量检索比单个查找更有效率的场景下,你可以覆盖并开发CacheLoader.loadAll
方法来使你的缓存更有效率。
值得注意的是,你可以通过实现一个 CacheLoader.loadAll
并在其中为没有在参数中请求的key也生成对应的缓存元素。打个比方,如果对应某个key生成的缓存元素与包含这个key的一组集合剩余的key所对应的元素一致,那么在loadAll
中也可以同时加载剩下的key对应的元素到缓存当中。
synchronous()
方法给 Cache
提供了阻塞直到异步缓存生成完毕的能力。
一个 AsyncLoadingCache
是一个 AsyncCache
加上 AsyncCacheLoader
能力的实现。
在需要同步的方式去生成缓存元素的时候,CacheLoader
是合适的选择。而在异步生成缓存的场景下, AsyncCacheLoader
则是更合适的选择并且它会返回一个 [CompletableFuture][future]。
一个AsyncCache
是 Cache
的一个变体,AsyncCache
提供了在 上生成缓存元素并返回 [CompletableFuture][future]的能力。这给出了在当前流行的响应式编程模型中利用缓存的能力。
当然,也可以使用 AsyncCache.asMap()
所暴露出来的的方法对缓存进行操作。
默认的线程池实现是 ,当然你也可以通过覆盖并实现 Caffeine.executor(Executor)
方法来自定义你的线程池选择。
[future]: