Ответ
В последнем проекте использовался Caffeine в качестве провайдера кэша для Spring Cache Abstraction.
Причины выбора Caffeine:
- Высокая производительность: Оптимизированная реализация на основе
ConcurrentHashMap, часто превосходит Ehcache и Guava Cache. - Гибкая политика вытеснения: Поддержка размера, времени жизни (TTL/TTI), весов записей.
- Асинхронное обновление: Возможность автоматической перезагрузки значений по истечении срока действия.
- Статистика: Встроенный сбор метрик (hit rate, load time).
- Современный и активно поддерживаемый.
Пример конфигурации в Spring Boot:
@Configuration
@EnableCaching
public class CacheConfig {
@Bean
public CacheManager cacheManager() {
CaffeineCacheManager cacheManager = new CaffeineCacheManager();
// Глобальная конфигурация по умолчанию
cacheManager.setCaffeine(Caffeine.newBuilder()
.expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES) // Запись устаревает через 10 мин
.maximumSize(1000) // Макс. 1000 записей в кэше
.recordStats()); // Включение сбора статистики
return cacheManager;
}
}
// Использование в сервисе
@Service
public class ProductService {
@Cacheable(cacheNames = "products", key = "#id")
public Product getProductById(Long id) {
// Дорогой вызов в БД выполняется только при промахе кэша
return productRepository.findById(id).orElseThrow();
}
@CacheEvict(cacheNames = "products", key = "#product.id")
public Product updateProduct(Product product) {
// При обновлении запись инвалидируется
return productRepository.save(product);
}
}Альтернативы и когда их использовать:
- Ehcache 3/ JCache (JSR-107): Для сложных распределенных или многоуровневых кэшей.
- Redis: Для распределенного кэширования между несколькими экземплярами приложения.
- Simple (Spring по умолчанию): Только для простых сценариев, без production-готовых политик.
Ответ 18+ 🔞
Да ты посмотри, какие у нас тут технологические изыски пошли! В прошлом проекте мы, мать его, Caffeine впаяли как провайдера для кэширования в Spring. Ну, знаешь, эта абстракция ихняя, Cache Abstraction.
А че его выбрали, спросишь? Да я те щас разложу, как божий день.
Почему Caffeine, а не что-то другое?
- Скорость, блядь, огонь! Он там на
ConcurrentHashMapзаточен, оптимизированный весь. Часто так бывает, что Ehcache с Guava Cache он по перформансу делает, как божий одуванчик. - Выкидывать записи можно по-разному: По размеру, по времени жизни (TTL, TTI), по весу — чего душа пожелает, сука.
- Может сам обновляться асинхронно, то есть значение протухло — он пошел на заднем плане новое доставать, красота!
- Статистику пишет, как заправский бухгалтер: hit rate, load time — все к твоим услугам.
- Современный, живой, его не бросили на произвол судьбы, поддерживают.
Вот, смотри, как в Spring Boot это выглядит, чтоб ты вжух и понял:
@Configuration
@EnableCaching
public class CacheConfig {
@Bean
public CacheManager cacheManager() {
CaffeineCacheManager cacheManager = new CaffeineCacheManager();
// Настройки, которые для всех кэшей по умолчанию
cacheManager.setCaffeine(Caffeine.newBuilder()
.expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES) // Через 10 минут — в утиль
.maximumSize(1000) // Больше тысячи записей — начинаем выпихивать старые
.recordStats()); // Включил подсчёт статистики, пусть работает
return cacheManager;
}
}
// А вот как этим в сервисе пользоваться
@Service
public class ProductService {
@Cacheable(cacheNames = "products", key = "#id")
public Product getProductById(Long id) {
// Эта поездка в базу, которая почку стоит, случится ТОЛЬКО если в кэше пусто
return productRepository.findById(id).orElseThrow();
}
@CacheEvict(cacheNames = "products", key = "#product.id")
public Product updateProduct(Product product) {
// Обновили товар — старую запись из кэша нахуй, чтоб не мозолила глаза
return productRepository.save(product);
}
}А что, другие не нужны? — спросит пытливый ум. Нужны, черт возьми, но в других случаях!
- Ehcache 3 или JCache (JSR-107): Это когда у тебя кэш должен быть на три района, распределенный, или многоуровневый, чтоб совсем охуенно сложно было.
- Redis: Это когда приложение твое в пятнадцати экземплярах бегает, и им надо одним кэшем на всех пользоваться. Распределенное кэширование, ёпта.
- Simple (тот, что в Spring из коробки): Это для учебных проектов, где нахуй ничего не надо, кроме как галочку поставить "кэширование есть". В продакшене на такое даже смотреть страшно.
Вот так-то, дружище. Выбрали Caffeine — и не прогадали, работает, сука, как швейцарские часы.