缓存之美：Guava Cache 相比于 Caffeine 差在哪里？
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内容提要
本文分析了Guava Cache的实现原理，指出其性能不及Caffeine Cache。Guava Cache通过分段锁、volatile变量和多种缓存策略管理缓存，采用LRU算法驱逐元素。尽管在并发性能和缓存驱逐策略上存在劣势，但在性能要求不高的场景中仍可使用。
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关键要点
- Guava Cache的实现原理分析，性能不及Caffeine Cache。
- Guava Cache通过分段锁、volatile变量和多种缓存策略管理缓存，采用LRU算法驱逐元素。
- 在并发性能和缓存驱逐策略上存在劣势，但在性能要求不高的场景中仍可使用。
- Guava Cache将缓存分成多个段，单个段内写操作加锁互斥，读写操作通过segmentFor方法路由。
- 数据结构使用AtomicReferenceArray数组，桶中保存元素引用，通过单向链表维护。
- Segment中维护三个基于LRU算法的队列，分别记录被访问、写入和最近访问的元素。
- put方法中管理元素生命周期，使用readCount变量触发缓存元素的驱逐。
- 构造方法记录创建缓存时的参数，定义分段数量和大小。
- Segment类负责将数据分段管理，支持无锁读操作。
- put方法实现中，元素添加采用头插法，保证遍历速度快。
- Guava Cache不允许添加null键和null值，put方法中会抛出NullPointerException。
- preWriteCleanup方法处理元素过期，evictEntries方法维护缓存不超过最大容量。
- get方法中，读操作不加锁，使用recordRead方法记录最近访问元素。
- Caffeine Cache在性能和功能上优于Guava Cache，支持更复杂的缓存过期管理机制。
- Guava Cache适合性能要求不高的场景，且不想引入额外依赖时使用。
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