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。

Java本地缓存有多个框架，包括Caffeine、Guava Cache和Ehcache。Caffeine是被推崇的缓存框架，也是SpringBoot内置的本地缓存实现。Ehcache的分布式实现不可靠，性能不如redis。缓存可以根据空闲时间或生存周期来设置过期时间。

Guava Cache适用于对访问速度有较大要求、存储的数据不经常变化、数据量不大且占用内存较小、需要访问整个集合、能够容忍数据不是实时的场景。使用Guava Cache需要引入Maven依赖，并通过CacheBuilder构建缓存。缓存的参数包括初始容量、最大缓存数、并发等级和缓存写入后刷新时间。从缓存中获取数据使用get方法，从缓存中删除数据有被动删除和主动删除两种方式。Guava Cache的存储原理类似于ConcurrentHashMap，但为了限制内存占用，通常会自动回收元素。通过阅读本文，可以对Guava Cache有一个大致的认知。