高性能缓存 Caffeine 原理及实战

Caffeine 是基于Java 8 开发的、提供了近乎最佳命中率的高性能本地缓存组件，Spring5 开始不再支持 Guava Cache，改为使用 Caffeine。

1 算法原理
对于 Java 进程内缓存我们可以通过 HashMap 来实现。不过，Java 进程内存是有限的，不可能无限地往里面放缓存对象。这就需要有合适的算法辅助我们淘汰掉使用价值相对不高的对象，为新进的对象留有空间。常见的缓存淘汰算法有 FIFO、LRU、LFU。

FIFO(First In First Out)：先进先出。

它是优先淘汰掉最先缓存的数据、是最简单的淘汰算法。缺点是如果先缓存的数据使用频率比较高的话，那么该数据就不停地进进出出，因此它的缓存命中率比较低。

LRU(Least Recently Used)：最近最久未使用。

它是优先淘汰掉最久未访问到的数据。缺点是不能很好地应对偶然的突发流量。比如一个数据在一分钟内的前59秒访问很多次，而在最后1秒没有访问，但是有一批冷门数据在最后一秒进入缓存，那么热点数据就会被冲刷掉。

LFU(Least Frequently Used)：

最近最少频率使用。它是优先淘汰掉最不经常使用的数据，需要维护一个表示使用频率的字段。

主要有两个缺点：

一、如果访问频率比较高的话，频率字段会占据一定的空间；

二、无法合理更新新上的热点数据，比如某个歌手的老歌播放历史较多，新出的歌如果和老歌一起排序的话，就永无出头之日。

2.1.2 W-TinyLFU 算法

Caffeine 使用了 W-TinyLFU 算法，解决了 LRU 和LFU上述的缺点。W-TinyLFU 算法由论文《TinyLFU: A Highly Efficient Cache Admission Policy》提出。

它主要干了两件事：

一、采用 Count–Min Sketch 算法降低频率信息带来的内存消耗；

二、维护一个PK机制保障新上的热点数据能够缓存。