前言

Guava Cache和Caffeine。我相信很多小伙伴，在工作中用过。

那么到底哪个更适合呢？

今天这篇文章专门跟大家一起聊聊这个话题，希望对你会有所帮助。

背景

要理解Guava Cache和Caffeine的关系，需要先了解它们的历史渊源。

有趣的是它们并非毫无关系的两个独立项目，而是有着深厚“血缘关系”的“亲戚”。

Guava Cache：Google的缓存奠基者

Guava Cache是Google Guava库的一部分，诞生于2011年左右。

当时Java环境中虽然已有ConcurrentHashMap这样的并发容器，但缺乏一个功能比较完整的缓存方法。

Guava Cache的出现填补了这一空白。它提供了：

• 基于大小、时间等的缓存淘汰策略
• 缓存加载机制
• 缓存统计信息
• 相对较好的并发性能

Caffeine：站在巨人肩膀上的革新者

Caffeine由Ben Manes开发，于2014年首次发布。

Ben Manes也是ConcurrentLinkedHashMap的贡献者之一。

Caffeine在设计之初就充分借鉴了Guava Cache的经验教训，同时引入了许多创新性的调整。

从技术演进的角度看，你可以将Caffeine看作是Guava Cache的“现代化重构版”。

Spring Framework在5.x版本中。正式将默认的缓存实现从Guava Cache切换到了Caffeine，这一决定本身就。

为了直观理解两者的主要差异，我们先看下面这个架构对比图：

上图清晰展示了两者在主要架构上的差异。

说到算法对决，LRU vs W-TinyLFU

淘汰算法是缓存程序的“大脑”，它决定了哪些数据应该保留，哪些数据应该被淘汰。

作为开发者。我们经常面临缓存穿透、雪崩等问题，一个好的淘汰算法能有效缓解这些痛点。老实说，

Guava Cache和Caffeine在这个主要问题上做出了截然不同的选择。

Guava Cache的LRU：简单但不够智能

Guava Cache默认使用LRU算法或其变种。

@Test
public void testGuavaLRU {
// 创建一个最大容量为3的缓存
Cache cache = CacheBuilder.newBuilder
.maximumSize
.build;

cache.put;cache.put，cache.put;

// 访问A，使A成为最近访问的 cache.getIfPresent;

// 放入D，应该淘汰B cache.put;

// 验证 assertNull);// B已被淘汰 assertNotNull);// A还在 assertNotNull);// C还在 assertNotNull);// D是新的 }

Caffeine的W-TinyLFU：更智能的频率感知算法

@Test
public void demonstrateAccessPattern {
LoadingCache cache = Caffeine.newBuilder
.maximumSize
.recordStats
.build;}

再看并发性能，锁调整带来的巨大差异

Caffeine的调整锁和无锁结构

public void testCaffeineConcurrency throws InterruptedException {
}

内存效率与GC友好性对比实测数据？

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. 如何选型？到底选择谁，

什么时候选择Caffeine？毫不犹豫，

1. 对性能要求极高，特别是高并发、低延迟的主要业务场景！
2. 需要高缓存命中率。业务访问模式复杂，有周期性、突发性访问特征！
3. 使用Java 8及以上版本，利用现代Java特性！
如果你正在建立新项目。或者准备调整现有项目的缓存方案，果断选择Caffeine准没错！

希望这篇文章能帮助你做出更明智的技术决策。

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