Caffeine 三种过期策略详解
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Caffeine 三种过期策略详解
在 Caffeine 中，cache.policy() 提供的三种过期策略接口（expireAfterWrite、expireAfterAccess、expireVariably）分别对应不同的缓存过期机制。以下是它们的核心区别和适用场景：
1. expireAfterWrite（固定写入过期）
Policy.FixedExpiration<String, String> policy = cache.policy().expireAfterWrite().orElse(null);
特点：
- 基于写入时间：从条目创建或最后一次更新开始计时
- 固定持续时间：所有条目使用相同的过期时间
- 配置方式：
Caffeine.newBuilder().expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)
适用场景：
- 数据变更频率低
- 需要保证数据新鲜度（如配置信息）
- 简单易用的通用方案
示例：
// 设置所有条目写入后10分钟过期
policy.setExpiresAfter(10, TimeUnit.MINUTES);// 获取当前过期时间
long duration = policy.getExpiresAfter(TimeUnit.MINUTES); // 返回10
2. expireAfterAccess（固定访问过期）
Policy.FixedExpiration<String, String> policy = cache.policy().expireAfterAccess().orElse(null);
特点：
- 基于访问时间：每次读取或写入都会重置计时器
- 固定持续时间：所有条目使用相同的空闲时间
- 配置方式：
Caffeine.newBuilder().expireAfterAccess(30, TimeUnit.MINUTES)
适用场景：
- 频繁访问的热点数据
- 读多写少的场景（如用户会话）
- 需要保留活跃数据的缓存
示例：
// 设置所有条目30分钟未访问则过期
policy.setExpiresAfter(30, TimeUnit.MINUTES);// 获取当前过期时间
long duration = policy.getExpiresAfter(TimeUnit.MINUTES); // 返回30
3. expireVariably（可变过期）
Policy.VarExpiration<String, String> policy = cache.policy().expireVariably().orElse(null);
特点：
- 完全动态：可为每个条目设置不同过期时间
- 细粒度控制：支持运行时修改任意条目的过期时间
- 配置方式：
Caffeine.newBuilder().expireAfter(new Expiry<String, String>() {// 自定义实现})
适用场景：
- 不同条目需要不同过期时间
- 动态调整过期策略（如促销商品短期缓存）
- 高级缓存管理需求
示例：
// 设置testKey 5秒后过期
policy.put("testKey", "value", 5, TimeUnit.SECONDS);// 设置importantKey 24小时过期
policy.put("importantKey", "value", 24, TimeUnit.HOURS);// 修改testKey的过期时间
policy.setExpiresAfter("testKey", 10, TimeUnit.SECONDS);
核心区别对比表
| 特性 | expireAfterWrite | expireAfterAccess | expireVariably |
|---|---|---|---|
| 时间基准 | 写入时间 | 访问时间 | 任意时间 |
| 时间单位 | 固定 | 固定 | 可变 |
| 重置机制 | 仅写入重置 | 读取/写入均重置 | 手动控制 |
| 配置方式 | 全局统一 | 全局统一 | 按条目设置 |
| 内存开销 | 低 | 低 | 较高（+24字节/条目） |
| 使用复杂度 | ★☆☆☆☆ | ★☆☆☆☆ | ★★★★☆ |
| 适用场景 | 数据变更敏感 | 热点数据保留 | 精细化控制 |
组合策略实现
虽然 Caffeine 本身不直接支持同时配置多种策略，但可通过 Expiry 接口模拟组合策略：
Caffeine.newBuilder().expireAfter(new Expiry<String, String>() {// 默认策略：写入后30分钟过期public long expireAfterCreate(String key, String value, long currentTime) {return TimeUnit.MINUTES.toNanos(30);}// 特殊key：访问后1小时过期public long expireAfterRead(String key, String value, long currentTime, long currentDuration) {if ("hotKey".equals(key)) {return TimeUnit.HOURS.toNanos(1);}return currentDuration;}// 更新时重置为写入过期public long expireAfterUpdate(String key, String value, long currentTime, long currentDuration) {return TimeUnit.MINUTES.toNanos(30);}})
生产环境建议
-
优先选择固定策略：
// 80%场景适用 .expireAfterWrite(30, TimeUnit.MINUTES) -
动态策略注意事项：
- 启用调度器：
.scheduler(Scheduler.systemScheduler()) - 监控内存：可变策略增加约24字节/条目开销
- 避免频繁修改：批量操作更高效
- 启用调度器：
-
过期策略选择指南：
场景 推荐策略 示例配置 配置信息 expireAfterWrite 5-10分钟 用户会话 expireAfterAccess 30分钟 热点数据 expireAfterAccess 1小时 短期活动 expireVariably 按需设置 金融数据 expireAfterWrite 1分钟 -
监控与调优：
// 获取过期条目统计 long expiredCount = cache.stats().evictionCount();// 检查策略是否生效 if (cache.policy().expireAfterWrite().isPresent()) {// 固定写入策略已启用 }
通过理解这三种策略的核心区别，我们可以根据业务场景选择最合适的缓存过期管理方案。