是什麼讓spring 5放棄了使用Guava Cache？

一路走來，Spring社區從剛開始的核心模塊一直髮展到如今，最近Sping5也完成了M5的發佈， 相信不久以後第一個RELEASE版本也會發布。裏面有不少特性是和即將要發佈的JAVA 9息息相關的。今天咱們就針對一個比較重要的改變：Spring5即將放棄掉Guava Cache做爲緩存機制，而改用Caffeine做爲新的本地Cache的組件。

最近幾年，相信你們對於Google的開源工具包Guava有大範圍的使用，Guava工具包裏面又屬Cache模塊最被人熟知。爲何Spring 5要放棄一個這麼優秀的包呢？我想應該最大的緣由就是Guava Cache所使用的緩存更新策略的問題。

什麼是緩存更新策略呢？我認爲這個策略是本地Cache的重中之重，一個好的更新策略和一個很差更新策略，對於本地Cache的性能有很大的差異。咱們都知道LRU是一種比較簡單而且十分有效的Cache更新策略。Guava Cache正是基於LRU所實現的本地緩存對象。而且可以很好的支持多種淘汰策略（基於對象個數、基於訪問頻率等等）。

那麼爲何這麼好的東西須要被淘汰呢， 若是對於本地Cache有過深刻研究的人應該知道LRU算法基本能夠知足大部分的場景，可是不少人爲了精益求精，基於LRU的算法，又在此基礎上提出了一系列更好的，更有效果的淘汰策略。好比有 ARC，LIRS 和 W-TinyLFU等都提供了接近最理想的命中率，他們這些算法進一步提升了本地緩存的效率。

Cache的目的就是緩存，若是在功能同樣的狀況下，最重要的突破就是性能了。從功能上來看Guava Cache已經比較完善了，基本知足了絕大部分本地緩存的需求。那麼Spring 5使用Caffeine來代替Guava Cache就是由於性能的問題了。首先咱們來看看官方給出來的性能測試對比的報告。

場景1：

8個線程讀，100%的讀操做

場景二：

6個線程讀，2個線程寫，也就是75%的讀操做，25%的寫操做

場景三：

8個線程寫，100%的寫操做

能夠從數據看出來Caffeine的性能都比Guava要好。

而後Caffeine的API的操做功能和Guava是基本保持一致的，而且Caffeine爲了兼容以前是Guava的用戶，作了一個Guava的Adapter給你們使用也是十分的貼心。

固然Caffeine的調整不僅有算法上面的調整，還有內存方面的優化以及一些實用的方法沒有覆蓋到。不過相信僅僅是上面提到的新特色就會讓人們有心動的想法去嘗試。

看到這裏詳細你們也知道爲何Spring 5 會放棄Guava轉向Caffeine了吧！

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