Caffeine缓存库中的批量刷新机制探讨
2025-05-13 06:33:57作者:管翌锬
Caffeine作为Java领域高性能的缓存库,提供了丰富的特性来优化应用性能。在实际应用中,批量操作和自动刷新是两个非常重要的特性,但它们的结合使用却可能带来一些挑战。
批量加载与自动刷新的性能矛盾
许多开发者在使用Caffeine时会遇到一个典型场景:通过getAll方法批量获取大量缓存项可以显著减少与后端系统的交互次数,特别是当网络延迟较高时,这种批量操作带来的性能提升非常明显。
同时,为了保持缓存数据的新鲜度,开发者通常会设置refreshAfterWrite策略,让缓存项在写入后一定时间自动刷新。然而这里就出现了一个矛盾点:当批量查询触发大量需要刷新的键时,默认情况下Caffeine会逐个执行刷新操作,这就又回到了单次请求的高延迟问题。
现有解决方案:刷新合并(Refresh Coalescing)
Caffeine推荐使用"刷新合并"技术来解决这个问题。其核心思想是将短时间内产生的多个刷新请求收集起来,合并成一个批量请求执行。这种方案有几个显著优势:
- 非阻塞性:刷新操作是后台异步执行的,不会阻塞用户请求
- 灵活性:可以控制时间窗口、批量大小和并行度
- 通用性:适用于同步和异步缓存场景
实现上,可以通过响应式流库来简洁地实现这种合并逻辑。典型的配置方式如下:
var cache = Caffeine.newBuilder()
.maximumSize(10_000)
.expireAfterWrite(Duration.ofMinutes(30))
.refreshAfterWrite(Duration.ofMinutes(10))
.build(new CoalescingBulkLoader.Builder<Integer, Integer>()
.mappingFunction(keys -> { ... })
.maxTime(Duration.ofMillis(250))
.maxSize(1_000)
.parallelism(3)
.build());
为什么不直接实现reloadAll?
虽然实现一个reloadAll方法看似是更直接的解决方案,但这会带来一些复杂性问题:
- 方法路由复杂性:当用户同时定义了
reload和loadAll但未定义reloadAll时,框架需要做出合理的选择 - 行为一致性:需要确保与单独
reload方法的行为一致性 - 实现复杂性:需要处理多种方法组合情况下的调用逻辑
相比之下,刷新合并方案更清晰且能带来更好的性能表现,因为它可以批量处理来自各种途径的刷新请求,而不仅仅是getAll触发的那些。
实际应用建议
对于需要这种功能的开发者,可以考虑以下实践:
- 指标收集:由于合并操作会影响原始统计信息,可能需要自行补充更全面的指标收集
- 批量工具:利用
CacheLoader.bulk(func)工具方法简化批量操作的实现 - 性能调优:根据实际场景调整合并的时间窗口和批量大小参数
Caffeine的设计哲学是提供基础能力,同时保持足够的灵活性,让开发者能够根据具体需求构建最适合自己应用的解决方案。理解这些设计决策背后的考量,有助于开发者更好地利用这个强大的工具构建高性能应用。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
AI内容魔方AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。03
Spark-Scilit-X1-13BFLYTEK Spark Scilit-X1-13B is based on the latest generation of iFLYTEK Foundation Model, and has been trained on multiple core tasks derived from scientific literature. As a large language model tailored for academic research scenarios, it has shown excellent performance in Paper Assisted Reading, Academic Translation, English Polishing, and Review Generation, aiming to provide efficient and accurate intelligent assistance for researchers, faculty members, and students.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile013
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
热门内容推荐
1 freeCodeCamp全栈开发课程中React组件导出方式的衔接问题分析2 freeCodeCamp英语课程视频测验选项与提示不匹配问题分析3 freeCodeCamp英语课程填空题提示缺失问题分析4 freeCodeCamp Cafe Menu项目中link元素的void特性解析5 freeCodeCamp全栈开发课程中React实验项目的分类修正6 freeCodeCamp博客页面工作坊中的断言方法优化建议7 freeCodeCamp论坛排行榜项目中的错误日志规范要求8 freeCodeCamp JavaScript高阶函数中的对象引用陷阱解析9 freeCodeCamp音乐播放器项目中的函数调用问题解析10 freeCodeCamp课程页面空白问题的技术分析与解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
6
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
237
2.36 K
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
122
96
暂无简介
Dart
539
118
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
115
83
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
216
291
Ascend Extension for PyTorch
Python
77
109
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
997
588
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
589
114
LLVM 项目是一个模块化、可复用的编译器及工具链技术的集合。此fork用于添加仓颉编译器的功能,并支持仓颉编译器项目。
C++
32
26