每日一博 | 如何把 Caffeine Cache 用得如丝般顺滑?
一、关于 Caffeine Cache 在推荐服务中,虽然允许少量请求因计算超时等原因返回默认列表。但从运营指标来说,越高的“完算率”意味着越完整的算法效果呈现,也意味着越高的商业收益。(完算率类比视频的完播率,成功完成整个推荐线上流程计算的请求次数/总请求次数) 为了能够尽可能快地完成计算,多级缓存方案已经成为推荐线上服务的标配。其中本地缓存显得尤为重要,而 Caffeine Cache 就是近几年脱颖而出的高性能本地缓存库。Caffeine Cache 已经在 Spring Boot 2.0 中取代了 Google Guava 成为默认缓存框架,足见其成熟和可靠。 关于 Caffeine 的介绍文章有很多,不再累述,可阅读文末的参考资料了解 Caffeine 的简述、性能基准测试结果、基本 API 用法和 Window-TinyLFU 缓存算法原理等。虽然接触 Caffeine 的时间不长,但其简洁的 API 和如丝般顺滑的异步加载能力简直不要太好用。而本菜鸟在使用的过程中也踩了一些坑,使用不当甚至缓存也能卡得和磁盘 IO 一样慢。 经过一番学习尝试,总算了解到 Caffeine ...