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：

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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

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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

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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);

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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

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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);}})

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生产环境建议

1. 优先选择固定策略：

   // 80%场景适用
   .expireAfterWrite(30, TimeUnit.MINUTES)
   

2. 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

3. 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

4. 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。