情景：

在一次服務(wù)改造過程中杆烁，將一些上報性質(zhì)的業(yè)務(wù)與主業(yè)務(wù)進行剝離出來轰驳，中間需要對數(shù)據(jù)字段進行填充惠桃，會產(chǎn)生很多次的RPC塞祈，或者其他的IO操作，為了避免頻繁的RPC或者IO操作循签，從而提升整個業(yè)務(wù)的處理耗時轻掩，所以對其中的大部分數(shù)據(jù)進行緩存

方案一：

首先第一跳出來的本地緩存框架是使用guava，因為在內(nèi)部其他同事負責(zé)的模塊里面有使用這個內(nèi)存框架的業(yè)務(wù)懦底，所以上手起來比較容易唇牧，出問題起來也比較好解決罕扎；so，最初方案選擇就是基于guava去實現(xiàn)了這部分功能丐重，并且也上線了腔召，具體用法這里不做贅述，畢竟網(wǎng)上對guava的介紹還是很多扮惦，可以自行百度臀蛛；

上線后出現(xiàn)的問題：
問題1: 機器cpu使用率不高，但是load負載呈周期性變化崖蜜，每80-90分鐘就會出現(xiàn)一個突刺浊仆；（懷疑可能與緩存框架有關(guān)，查詢其他的指標(biāo)例如磁盤io豫领，線程數(shù)過多等都在正常值）

問題2:對guava的一些策略使用的不夠正確抡柿，最開始使用的expireAfterWrite，導(dǎo)致刷新的時候可能會阻塞等恐；當(dāng)使用refreshAfterWrite策略時洲劣，沒有配置expireAfterWrite，就會產(chǎn)生過期的key不會被回收课蔬，因為refresh是基于get請求來刷新對應(yīng)key囱稽，同時因為加載的時候走的是同步加載會阻塞當(dāng)前的進程，影響整體性能二跋；

以上問題給予guava緩存可以通過一些復(fù)雜的改造方案去實現(xiàn)它的功能战惊，解決以上的問題，由于同事的推薦建議考慮學(xué)習(xí)下caffeine扎即，也是基于guava cache做的样傍，so，我去了解并且學(xué)習(xí)了下铺遂；

方案二：

Caffeine是基于JAVA 1.8 Version的高性能緩存庫。Caffeine提供的內(nèi)存緩存使用參考Google guava的API茎刚。Caffeine是基于Google Guava Cache設(shè)計經(jīng)驗上改進的成果襟锐；
看上以上這段文字以后，我就喜歡這個框架了膛锭，因為本人比較熟悉java1.8粮坞；
查詢github上的一些文檔以及官方性能對比；

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使用方式有很多種奢入，但是我查詢了下缺少一些異步加載demo筝闹，所以我這樓闡述下異步加載的方式：
構(gòu)造cache

private ExecutorService commonExecutorService;

AsyncLoadingCache<String, Optional<String>>  ramCache = Caffeine.newBuilder().executor(commonExecutorService).expireAfterAccess(timeOut, TimeUnit.SECONDS)
                .refreshAfterWrite(180, TimeUnit.SECONDS).initialCapacity(16).maximumSize(500)
                .removalListener((com.github.benmanes.caffeine.cache.RemovalListener<String, Optional<String>>) (key, value, cause) -> log.info("key:[{}],value:[{}]被移除了,原因:{}", key, value,cause))
                .buildAsync(new AsyncCacheLoader<String, Optional<String>>() {
                    @Override
                    public @NonNull CompletableFuture<Optional<String>> asyncLoad(@NonNull String key, @NonNull Executor executor) {
                  
                      //記載緩存的業(yè)務(wù)方法
                        },executor);
                    }
                });
//以上是構(gòu)造了一個異步加載的本地緩存，傳入了自定義的線程池，設(shè)置了兩種策略关顷，一種是基于最后一次訪問的時間過期策略糊秆，一種是基于時間的刷新策略，
初始大小為16议双，最大為500痘番，并設(shè)置了監(jiān)聽器，打印相關(guān)日志平痰，設(shè)置異步加載策略汞舱，里面使用傳入的線程池進行加載
注意：本地緩存里如果需要放null值的話，必須用optional宗雇，否則會報錯昂芜；
其余使用方式與guava cache一致