姓名：韩宜真
学号：17020120095
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【嵌牛导读】本文介绍了caffeine这种缓存方式
【嵌牛鼻子】CPU计算能力
【嵌牛提问】caffeine是什么，是如何运用的呢？
【嵌牛正文】
caffeine是什么，它和redis什么区别，有哪些作用，那么让我们带着疑问让Garnett来告诉你这个来自未来的缓存-Caffeine！
1、相同点：
两个都是缓存的方式
2、不同点：
redis是将数据存储到内存里
caffeine是将数据存储在本地应用里
caffeine和redis相比，没有了网络IO上的消耗
3、联系：
一般将两者结合起来，形成一二级缓存。使用流程大致如下：
去一级缓存中查找数据（caffeine-本地应用内）
如果没有的话，去二级缓存中查找数据（redis-内存）
再没有，再去数据库中查找数据（数据库-磁盘）
到这里大家应该清楚了其实redis和caffeine都是缓存，但是他们并不相同，所以别混淆了！
那么什么是 Caffeine
1、Caffeine简介
Caffeine是基于jdk 1.8 Version的高性能缓存库。Caffeine提供的内存缓存使用参考Google guava的API。Caffeine是基于Google Guava Cache设计经验上改进的成果。
Caffeine是使用jdk 1.8对Guava cache的重写版本，基于LRU算法实现，支持多种缓存过期策略。
那么先来看看Caffeine和其他的进程缓存的区别，为什么叫它来自未来的缓存呢？
2、其他进程缓存的简单介绍
Google Guava工具包中的一个非常方便易用的本地化缓存实现，基于LRU算法实现，支持多种缓存过期策略。
EhCache 是一个纯Java的进程内缓存框架，具有快速、精干等特点，是Hibernate中默认的CacheProvider。
3、性能比较
场景1：8个线程读，100%的读操作
场景二：6个线程读，2个线程写，也就是75%的读操作，25%的写操作
场景三：8个线程写，100%的写操作
可以清楚的看到Caffeine效率明显的高于其他缓存。
4、如何使用
publicstaticvoidmain(String[] args) {LoadingCache build = CacheBuilder.newBuilder().initialCapacity(1).maximumSize(100).expireAfterWrite(1, TimeUnit.DAYS).build(newCacheLoader() {//默认的数据加载实现，当调用get取值的时候，如果key没有对应的值，就调用这个方法进行加载@OverridepublicStringload(Stringkey) {return""; } });}
5、参数方法
initialCapacity(1) 初始缓存长度为1
maximumSize(100) 最大长度为100
expireAfterWrite(1, TimeUnit.DAYS) 设置缓存策略在1天未写入过期缓存
Caffeine的原理
1、W-TinyLFU
既然说到了淘汰策略，那么就简单说说redis的吧
继续说Caffeine的淘汰策略
传统的LFU受时间周期的影响比较大。所以各种LFU的变种出现了，基于时间周期进行衰减，或者在最近某个时间段内的频率。同样的LFU也会使用额外空间记录每一个数据访问的频率，即使数据没有在缓存中也需要记录，所以需要维护的额外空间很大。
可以试想我们对这个维护空间建立一个hashMap，每个数据项都会存在这个hashMap中，当数据量特别大的时候，这个hashMap也会特别大。
再回到LRU，我们的LRU也不是那么一无是处，LRU可以很好的应对突发流量的情况，因为他不需要累计数据频率。
所以W-TinyLFU结合了LRU和LFU，以及其他的算法的一些特点。
为了改进上述 LRU 和 LFU 存在的问题，前Google工程师在 TinyLfu的基础上发明了 W-TinyLFU 缓存算法。Caffine 就是基于此算法开发的。
Caffeine 因使用 Window TinyLfu 回收策略，提供了一个近乎最佳的命中率。
TinyLFU维护了近期访问记录的频率信息，作为一个过滤器，当新记录来时，只有满足TinyLFU要求的记录才可以被插入缓存。
TinyLFU借助了数据流Sketching技术，它可以用小得多的空间存放频次信息。TinyLFU采用了一种基于滑动窗口的时间衰减设计机制，借助于一种简易的 reset 操作：每次添加一条记录到Sketch的时候，都会给一个计数器上加 1，当计数器达到一个尺寸 W 的时候，把所有记录的 Sketch 数值都除以 2，该 reset 操作可以起到衰减的作用 。
W-TinyLFU主要用来解决一些稀疏的突发访问元素。在一些数目很少但突发访问量很大的场景下，TinyLFU将无法保存这类元素，因为它们无法在给定时间内积累到足够高的频率。因此 W-TinyLFU 就是结合 LFU 和LRU，前者用来应对大多数场景，而 LRU 用来处理突发流量。
在处理频次记录方面，采用 Bloom Filter，对于每个key，用 n 个 byte 每个存储一个标志用来判断 key 是否在集合中。原理就是使用 k 个 hash 函数来将 key 散列成一个整数。
在 W-TinyLFU 中使用 Count-Min Sketch 记录 key 的访问频次，而它就是布隆过滤器的一个变种。
2、读写性能
在guava cache中我们说过其读写操作中夹杂着过期时间的处理，也就是你在一次Put操作中有可能还会做淘汰操作，所以其读写性能会受到一定影响，可以看上面的图中，caffeine的确在读写操作上面完爆guava cache。主要是因为在caffeine，对这些事件的操作是通过异步操作，他将事件提交至队列，这里的队列的数据结构是RingBuffer。然后会通过默认的ForkJoinPool.commonPool()，或者自己配置线程池，进行取队列操作，然后在进行后续的淘汰，过期操作。
当然读写也是有不同的队列，在caffeine中认为缓存读比写多很多，所以对于写操作是所有线程共享一个Ringbuffer。
对于读操作比写操作更加频繁，进一步减少竞争，其为每个线程配备了一个RingBuffer：
3、数据淘汰策略
在caffeine所有的数据都在ConcurrentHashMap中，这个和guava cache不同，guava cache是自己实现了个类似ConcurrentHashMap的结构。在caffeine中有三个记录引用的LRU队列:
Eden队列:在caffeine中规定只能为缓存容量的%1,如果size=100,那这个队列的有效大小就等于1。这个队列中记录的是新到的数据，防止突发流量由于之前没有访问频率，而导致被淘汰。比如有一部新剧上线，在最开始其实是没有访问频率的，防止上线之后被其他缓存淘汰出去，而加入这个区域。伊甸区，最舒服最安逸的区域，在这里很难被其他数据淘汰。
Probation队列:叫做缓刑队列，在这个队列就代表你的数据相对比较冷，马上就要被淘汰了。这个有效大小为size减去eden减去protected。
Protected队列:在这个队列中，可以稍微放心一下了，你暂时不会被淘汰，但是别急，如果Probation队列没有数据了或者Protected数据满了，你也将会被面临淘汰的尴尬局面。当然想要变成这个队列，需要把Probation访问一次之后，就会提升为Protected队列。这个有效大小为(size减去eden) X 80% 如果size =100，就会是79。
这三个队列关系如下:
所有的新数据都会进入Eden。
Eden满了，淘汰进入Probation。
如果在Probation中访问了其中某个数据，则这个数据升级为Protected。
如果Protected满了又会继续降级为Probation。
对于发生数据淘汰的时候，会从Probation中进行淘汰。会把这个队列中的数据队头称为受害者，这个队头肯定是最早进入的，按照LRU队列的算法的话那他其实他就应该被淘汰，但是在这里只能叫他受害者，这个队列是缓刑队列，代表马上要给他行刑了。这里会取出队尾叫候选者，也叫攻击者。这里受害者会和攻击者PK决出我们应该被淘汰的。
通过我们的Count-Min Sketch中的记录的频率数据有以下几个判断:
如果攻击者大于受害者，那么受害者就直接被淘汰。
如果攻击者<=5，那么直接淘汰攻击者。这个逻辑在他的注释中有解释:
他认为设置一个预热的门槛会让整体命中率更高。
其他情况，随机淘汰。
Caffeine功能剖析
1、转瞬即逝-过期策略
在Caffeine中分为两种缓存，一个是有界缓存，一个是无界缓存，无界缓存不需要过期并且没有界限。在有界缓存中提供了三个过期API：
expireAfterWrite：代表着写了之后多久过期。（上面列子就是这种方式）
expireAfterAccess：代表着最后一次访问了之后多久过期。
expireAfter：在expireAfter中需要自己实现Expiry接口，这个接口支持create,update,以及access了之后多久过期。注意这个API和前面两个API是互斥的。这里和前面两个API不同的是，需要你告诉缓存框架，他应该在具体的某个时间过期，也就是通过前面的重写create,update,以及access的方法，获取具体的过期时间。
2、除旧布新-更新策略
何为更新策略？就是在设定多长时间后会自动刷新缓存。
Caffeine提供了refreshAfterWrite()方法来让我们进行写后多久更新策略：
LoadingCache build = CacheBuilder.newBuilder().refreshAfterWrite(1, TimeUnit.DAYS).build(newCacheLoader() {@OverridepublicStringload(Stringkey) {return""; } });}
上面的代码我们需要建立一个CacheLodaer来进行刷新,这里是同步进行的，可以通过buildAsync方法进行异步构建。在实际业务中这里可以把我们代码中的mapper传入进去，进行数据源的刷新。
但是实际使用中，你设置了一天刷新，但是一天后你发现缓存并没有刷新。这是因为必有在1天后这个缓存再次访问才能刷新，如果没人访问，那么永远也不会刷新。你明白了吗？
我们来看看自动刷新他是怎么做的呢？自动刷新只存在读操作之后，也就是我们afterRead()这个方法，其中有个方法叫refreshIfNeeded，他会根据你是同步还是异步然后进行刷新处理。
3、知己知彼-打点监控
在Caffeine中提供了一些的打点监控策略，通过recordStats()Api进行开启，默认是使用Caffeine自带的，也可以自己进行实现。在StatsCounter接口中，定义了需要打点的方法目前来说有如下几个:
recordHits：记录缓存命中
recordMisses：记录缓存未命中
recordLoadSuccess：记录加载成功(指的是CacheLoader加载成功)
recordLoadFailure：记录加载失败
recordEviction：记录淘汰数据
通过上面的监听，我们可以实时监控缓存当前的状态，以评估缓存的健康程度以及缓存命中率等，方便后续调整参数。
4、有始有终-淘汰监听
有很多时候我们需要知道Caffeine中的缓存为什么被淘汰了呢，从而进行一些优化？这个时候我们就需要一个监听器,代码如下所示:
Cache<String,String> cache = Caffeine.newBuilder().removaListener(((key,value,cause) -> {System.out.println(cause); })).build();
在Caffeine中被淘汰的原因有很多种:
EXPLICIT: 这个原因是，用户造成的，通过调用remove方法从而进行删除。
REPLACED: 更新的时候，其实相当于把老的value给删了。
COLLECTED: 用于我们的垃圾收集器，也就是我们上面减少的软引用，弱引用。
EXPIRED：过期淘汰。
SIZE: 大小淘汰，当超过最大的时候就会进行淘汰。
当我们进行淘汰的时候就会进行回调，我们可以打印出日志，对数据淘汰进行实时监控。
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