本文介绍了 Caffeine 缓存的元素过期策略，包括 expireAfterAccess、expireAfterWrite 和自定义过期策略 expireAfter。自定义策略利用时间轮（TimeWheel）管理过期事件，定期检查元素是否过期，并根据剩余有效期调整元素在时间轮中的位置，以实现高效的过期管理。

本文介绍了Caffeine缓存的固定大小元素驱逐策略，重点阐述其实现原理和源码细节，包括Count-Min Sketch数据结构、内存屏障和MPSC多线程设计模式。Caffeine通过ConcurrentHashMap管理数据，结合LRU和TinyLFU算法进行元素驱逐，以确保高效性能。最后总结了Caffeine的设计理念及其在本地缓存选型中的理论依据。

本文介绍了 Caffeine 缓存的固定大小元素驱逐策略，重点阐述其实现原理和源码细节。Caffeine 通过 ConcurrentHashMap 管理数据，结合 LRU 算法和 Count-Min Sketch 数据结构优化元素访问频率，并采用 MPSC 多线程设计模式以提高读写效率。文章还分析了缓存维护机制和元素驱逐策略，为本地缓存选型提供理论依据。

本文介绍了 Caffeine 缓存的过期时间策略，包括 expireAfterAccess、expireAfterWrite 和自定义过期策略 expireAfter。自定义策略利用时间轮（TimeWheel）管理过期事件，支持 O(1) 的添加和删除操作。通过源码分析，详细阐述了时间轮的结构及元素的过期处理机制。

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，使用LRU算法驱逐元素，数据结构包括AtomicReferenceArray和多个队列，支持高并发读写。尽管在性能和功能上劣于Caffeine，但在低性能需求场景下仍可考虑使用。

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。

getIfPresent 方法用于从 Caffeine 缓存中获取元素，若存在则返回其值。该方法通过 ConcurrentHashMap 获取节点，并检查是否过期或需要回收。未命中时更新统计信息并调度维护任务，维护方法处理读写缓冲区，以确保缓存性能和有效性。Caffeine 采用 TinyLFU 算法，适合高并发环境，支持多种缓存管理策略。

本文介绍了Caffeine缓存的固定大小元素驱逐策略，包括实现原理、源码细节和设计理念。重点讨论了Count-Min Sketch数据结构、内存屏障和MPSC多线程设计模式。Caffeine通过ConcurrentHashMap管理数据，并结合LRU和TinyLFU算法进行元素驱逐，以确保高效性能。最后总结了Caffeine的缓存设计思想及其在本地缓存选型中的理论依据。

Caffeine是一个基于Java8的高性能缓存库，提供灵活的构造器和多种缓存策略。支持自动和异步加载、基于大小和时间的驱逐、弱引用和软引用存储等功能。核心类包括Cache、LoadingCache、AsyncCache和AsyncLoadingCache，支持手动和自动加载、异步操作等。驱逐策略有容量、时间和引用三种，还支持手动移除和监听器功能。

Caffeine使用自适应窗口技术，提高命中率。与其他策略相比，Caffeine在性能和可扩展性方面表现出竞争力。幽灵队列大小限制在主队列范围内效果较差。S3-FIFO在命中率上优于W-TinyLFU，但在lfu友好的轨迹上表现不佳。

Caffeine是基于Java的一个高性能本地缓存库，由Guava改进而来；本文介绍了如何在Java中使用Caffeine缓存，以及如何在SpringBoot中集成Caffeine缓存；

在早期参与涅槃氛围标签中台项目中，前台要求接口性能999要求50ms以下，通过设计Caffeine、ehcache堆外缓存、jimDB三级缓存，利用内存、堆外、jimDB缓存不同的特性提升接口性能，...