重新认识下JVM级别的本地缓存框架Guava Cache(2)——深入解读其容量限制...

发布网友发布时间：2024-10-13 12:50

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热心网友时间：2024-10-14 06:42

本文深入探讨Guava Cache的容量限制与数据淘汰策略，旨在帮助开发者在项目中更灵活地使用缓存。Guava Cache提供两种容量限制方式：基于条数的Size和基于权重的Weight。Size方式估算内存占用，适合数据大小相对均匀的情况；Weight方式则通过计算每条记录的权重值，更精准地控制总量，尤其适用于数据大小差异较大的场景。在实际使用时，需注意Size与Weight的使用约束，确保配置准确。

Guava Cache的淘汰策略分为被动淘汰与主动淘汰。被动淘汰在容器接近最大阈值时自动触发，基于LRU或FIFO策略移除不常用的数据，无需额外配置，适合无特定淘汰策略需求的场景。主动淘汰则允许开发者直接调用API删除指定数据，适用于需要立即删除指定记录的情况。Guava Cache采用引用回收策略，通过JVM GC机制实现数据清理，确保内存资源的高效管理。

通过理解容量限制与淘汰策略，开发者可以更精确地控制缓存的使用，避免资源浪费，同时保证数据的及时更新。在实际应用中，应根据业务需求灵活选择适合的淘汰策略，优化缓存性能与内存使用。