Caffeine - Caches - Population

本文主要是介绍Caffeine - Caches - Population，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

填充策略

Caffeine提供了4中填充策略：手动加载、同步加载以及异步变体（异步手工、异步加载）。

手动加载

Cache<Key, Graph> cache = Caffeine.newBuilder().expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES).maximumSize(10_000).build();// Lookup an entry, or null if not found
Graph graph = cache.getIfPresent(key);
// Lookup and compute an entry if absent, or null if not computable
graph = cache.get(key, k -> createExpensiveGraph(key));
// Insert or update an entry
cache.put(key, graph);
// Remove an entry
cache.invalidate(key);

Cache接口允许对缓存条目进行明确的检索、更新以及无效操作。

可以通过cache.put(key, value)插入条目，他会覆盖指定key在缓存内的原有值。为了避免与其他写操作竞争，我们推荐使用cache.get(key, k -> value)方法自动计算并将value写入缓存。注意，如果条目不可计算，cache.get可能返回null；如果计算失败，这抛出异常。

通过Cache.asMap()获取ConcurrentMap视图，所有基于ConcurrentMap方法的改变都会反映到缓存上。

自动加载

LoadingCache<Key, Graph> cache = Caffeine.newBuilder().maximumSize(10_000).expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES).build(key -> createExpensiveGraph(key));// Lookup and compute an entry if absent, or null if not computable
Graph graph = cache.get(key);
// Lookup and compute entries that are absent
Map<Key, Graph> graphs = cache.getAll(keys);

LoadingCache是使用附加CacheLoader构件的缓存。

可以使用getAll方法执行批量查询。默认情况下，对于缓存中不存在的每个key，getAll都会对CacheLoader.load发出单独的调用。当批量检索比多个单独查找更为有效时，可以重写CacheLoader.loadAll方法来实现它。

注意，您可以编写CacheLoader.loadAll实现来加载那些未明确请求的key的值。例如，如果计算某个组中任何key的值为您提供了该组中所有key的值，loadAll可能会同时加载改组中的其余key。???

异步手动加载

AsyncCache<Key, Graph> cache = Caffeine.newBuilder().expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES).maximumSize(10_000).buildAsync();// Lookup and asynchronously compute an entry if absent
CompletableFuture<Graph> graph = cache.get(key, k -> createExpensiveGraph(key));

AsyncCache是Cache的变体，它通过Executor计算条目并返回CompletableFuture。这允许通过利用流行的响应式编程模型使用缓存。

synchronous() 视图提供了一个Cache，它会一直阻塞直到所有的异步计算完成为止。

通过AsyncCache.asMap()获取ConcurrentMap视图，所有基于ConcurrentMap方法的改变都会反映到缓存上。

默认的Executor是 ForkJoinPool.commonPool()，它可以通过Caffeine.executor(Executor)方法重写。

异步自动加载

AsyncLoadingCache<Key, Graph> cache = Caffeine.newBuilder().maximumSize(10_000).expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)// Either: Build with a synchronous computation that is wrapped as asynchronous .buildAsync(key -> createExpensiveGraph(key));// Or: Build with a asynchronous computation that returns a future.buildAsync((key, executor) -> createExpensiveGraphAsync(key, executor));// Lookup and asynchronously compute an entry if absent
CompletableFuture<Graph> graph = cache.get(key);
// Lookup and asynchronously compute entries that are absent
CompletableFuture<Map<Key, Graph>> graphs = cache.getAll(keys);

AsyncLoadingCache是使用附加的AsyncCacheLoader构件的AsyncCache。

当值的计算最好采用同步方式进行的时候，应提供CacheLoader。与之对应的，当值的计算是异步进行并且返回CompletableFuture时，应提供AsyncCacheLoader。

这篇关于Caffeine - Caches - Population的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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