Caffeine批量加载浅析

最新推荐文章于 2025-04-01 09:39:11 发布

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文章标签： java 数据库

原文链接：http://www.cnblogs.com/scy251147/p/11531651.html

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本文介绍了在项目中从Guava切换到Caffeine作为本地缓存后，遇到的批量加载（loadAll）与单个加载（load）的问题。作者发现即使使用cache.getAll(ids)进行批量获取，数据仍然通过load方法按单个加载，导致网络资源浪费。通过调整expireAfterWrite属性，使得批量加载能正确调用loadAll方法，利用Redis的pipeline优化性能，最终解决了问题。

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最近项目中的本地缓存，看是从Guava改成了Caffeine，据说是性能更好，既然性能更好的话，那么就用起来吧。不过在使用过程中，发现了单个load和批量loadall方面的一些小设置，记录一下。

一般说来，我们获取单条记录的时候，一般都是 cache.get(id)，当数据过期，会从提前设定好的load方法中获取数据。

同样的，如果我们想批量获取记录的时候，一般都是用cache.getAll(ids)，当数据过去，会从提前设定好的loadAll方法中获取数据。

实际在测试的时候，发现，利用如下的缓存初始化方式，无论怎么泡cache.getAll(ids)方法，发现总会从load方法中加载数据，硬生生的把批量获取变成了单个循环获取，这就导致几十个redis命令一起发到redis集群那边，造成了网络浪费和性能差异：

 batchNumCache = Caffeine.newBuilder()
                .initialCapacity(cacheSize)
                .maximumSize(cacheSize)
                .refreshAfterWrite(cacheTime, TimeUnit.SECONDS)
                .build(new CacheLoader<Long, Map<String, Integer>>() {

                    @Override