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LoadingCache 是 Google Guava 库提供的一个高级缓存实现，它通过自动加载机制简化了缓存使用模式。

核心特性

自动加载机制

当缓存未命中时，自动调用指定的 CacheLoader 加载数据

线程安全：并发请求下，相同key只会加载一次

灵活的过期策略

支持基于写入时间(expireAfterWrite)和访问时间(expireAfterAccess)的过期

可设置最大缓存大小，基于LRU策略淘汰

丰富的统计功能

可记录命中率、加载异常等指标

通过 CacheStats 对象提供详细统计数据

典型使用场景

优惠券模板缓存实现

LoadingCache<Long, Optional<CouponTemplate>> couponCache = CacheBuilder.newBuilder().maximumSize(10000).expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES).build(new CacheLoader<Long, Optional<CouponTemplate>>() {@Overridepublic Optional<CouponTemplate> load(Long templateId) {// 数据库查询逻辑CouponTemplate template = couponDao.findById(templateId);return Optional.ofNullable(template);}});

性能关键场景优势

零拷贝访问：缓存数据直接存储在JVM堆内存中

高吞吐量：单机可达10万+ QPS

低延迟：读取操作通常在微秒级完成

高级功能

刷新机制

// 单个key刷新
cache.refresh(key);// 批量刷新
cache.refreshAll(keys);

统计功能启用

CacheBuilder.newBuilder().recordStats()  // 启用统计.build(loader);// 获取统计信息
CacheStats stats = cache.stats();
double hitRate = stats.hitRate();  // 命中率

注意事项

内存管理

需要合理设置 maximumSize 防止OOM

对于大对象考虑使用软/弱引用

异常处理

load 方法抛出异常会被缓存

建议返回 Optional 包装空值

分布式环境

本地缓存不适用于多节点场景

可考虑与Redis组成多级缓存

LoadingCache特别适合单机、高频读取、数据量可控的场景，是提升系统性能的利器。