caffeine缓存 是什么

Caffeine缓存是一个基于Java的高性能缓存库，它提供了一种可扩展的并发性策略，可以在不牺牲性能的情况下处理大量并发请求。它可以用于将经常访问的数据存储在内存中，以便快速访问，从而提高应用程序的性能。Caffeine缓存库具有多种缓存策略，例如基于时间、大小、引用、热度等等，可以根据具体的应用场景选择合适的策略。此外，Caffeine还提供了统计数据、异步加载、过期、回收等功能，使得缓存的使用更加灵活和高效。

相关问题

springboot集成caffeine缓存

非常感谢您的提问！关于springboot集成caffeine缓存的问题，我可以提供以下思路：

1. 首先，在pom.xml中添加caffeine依赖：

<dependency>
    <groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId>
    <artifactId>caffeine</artifactId>
    <version>2.6.0</version>
</dependency>

2. 接着，在application.yml中配置caffeine缓存，默认的caffeine配置如下：

spring.cache.type=caffeine
spring.cache.caffeine.spec=maximumSize=500, expireAfterAccess=5m, expireAfterWrite=5m, recordStats

其中，maximumSize表示缓存最大容量，expireAfterAccess表示访问后缓存的过期时间，expireAfterWrite表示写入后缓存的过期时间。

3. 最后，在代码中使用@Cacheable注解即可使用caffeine缓存，示例如下：

@Cacheable(value = "myCache", key = "#userId")
public User getUserById(String userId) {
    // 缓存中不存在，则从数据库中查询
    User user = userRepository.findByUserId(userId);
    return user;
}

希望以上思路对您有帮助！ありがとうございました！

caffeine缓存工具类

Caffeine是一款高性能、最优缓存库，受到了Google Guava缓存和ConcurrentLinkedHashMap的启发而设计。它提供了多种加载方式，包括手动加载、自动加载、手动异步加载和自动异步加载。你可以根据需求选择不同的加载方式，比如做降级或异步操作。

下面是一个使用Caffeine的本地缓存配置类的示例代码：

package demo.springboot.config;

import com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

@Slf4j
@Configuration
public class CaffeineConfig {
    @Bean
    public Cache<String, Object> cache() {
        final Cache<String, Object> cache = Caffeine.newBuilder()
                .expireAfterWrite(30, TimeUnit.SECONDS)
                .initialCapacity(10)
                .maximumSize(100)
                .recordStats()
                .build();
        log.info("本地缓存Caffeine初始化完成 ...");
        return cache;
    }
}

以上是一个简单的Caffeine缓存工具类的配置，它初始化了一个本地缓存并设置了相关的参数，包括过期时间、初始容量、最大条数等。你可以根据实际需求进行配置和使用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [本地缓存天花板-Caffeine](https://blog.csdn.net/weixin_37799575/article/details/128492436)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]