Caffeine缓存库中的条目固定(Pinning)机制解析

概述

在开发视频录制应用时，经常会遇到需要同时读写视频数据的场景。本文以Caffeine缓存库为例，探讨如何通过其条目固定(Pinning)机制来解决这类特殊需求。

应用场景分析

视频录制应用通常需要实现以下功能：

1. 实时接收并编码视频帧
2. 将视频帧写入缓存
3. 同时允许用户回放已录制的视频片段

这种读写并行的场景带来了技术挑战：当视频帧正在被编码写入文件时，如果缓存中的帧被意外回收，将导致无法读取尚未完全写入文件的视频数据。

Caffeine的解决方案

Caffeine提供了条目固定(Pinning)机制，允许开发者标记某些缓存条目为"不可回收"状态。这一机制通过自定义权重计算器(Weigher)实现：

Cache<Key, Graph> cache = Caffeine.newBuilder()
    .weigher((Key key, Graph graph) -> graph.pinned() ? 0 : graph.sizeInBytes())
    .maximumWeight(maxSizeInBytes)
    .build();

当条目被标记为固定(pinned)时，通过返回0权重使其不计入缓存总容量，从而避免被回收。当条目不再需要保护时，取消固定状态，恢复正常权重计算。

实现细节

1. 权重计算逻辑：自定义Weigher根据条目状态动态调整权重
2. 容量管理：固定条目不占用缓存容量限制
3. 状态转换：条目可在固定和非固定状态间切换

应用建议

对于视频录制场景，建议采用以下策略：

1. 新接收的视频帧标记为固定状态
2. 当视频文件完整写入后，取消固定状态
3. 结合分段存储策略(如每30帧一个文件)管理缓存生命周期

这种机制不仅适用于视频处理，还可应用于任何需要临时保护缓存条目的场景，如事务处理、批量操作等。

总结

Caffeine的条目固定机制为开发者提供了细粒度的缓存控制能力，通过巧妙利用权重计算器，实现了对特殊条目的保护，同时保持了缓存的高效性。这种设计展示了Caffeine在满足复杂业务需求方面的灵活性。