Spring Boot 集成 Caffeine 本地缓存配置指南

Caffeine 与常用缓存对比

在架构选型时，理解本地缓存与分布式缓存的区别至关重要。Caffeine 作为内存型缓存，其数据存储在 JVM 堆内存中，应用重启即丢失。以下是它与 Redis、EhCache 的核心差异：

JDK 原生 Map 虽可作为临时存储，但缺乏自动过期和淘汰机制，不适合正式缓存场景。Caffeine 作为 Guava Cache 的改进版，提供了更优秀的并发控制和淘汰策略。

Spring Boot 集成步骤

第1步：引入依赖

首先需要引入 Caffeine 核心库以及 Spring Context Support 以支持注解驱动缓存。建议使用较新的 Spring Boot 版本自带的管理依赖：

<dependency>
    <groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId>
    <artifactId>caffeine</artifactId>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.springframework</groupId>
    <artifactId>spring-context-support</artifactId>
</dependency>

第2步：全局启用 Caffeine

在 application.yml 或 properties 中指定 Spring Cache 的实现类型为 caffeine，这将告诉 Spring 使用默认的管理器进行缓存操作：

spring:
  cache:
    type: caffeine

第3步：自定义多 CacheName 配置

不同的业务模块通常对缓存时效性有不同要求。通过注册 SimpleCacheManager 并为每个缓存实例绑定不同的 Caffeine 构建器，可以实现精细化的控制。

首先定义常量类用于区分不同的缓存区域：

public interface CacheNameTimeConstant {
    String CACHE_DEFAULT = "CACHE_DEFAULT";
    String CACHE_5SECS = "CACHE_5SECS";
    String CACHE_10SECS = "CACHE_10SECS";
    String CACHE_60SECS = "CACHE_60SECS";
}

随后，创建 Bean 来配置具体的缓存管理器，这里演示了三种不同过期时间的配置：

@Bean
public CacheManager caffeineCacheManager() {
    SimpleCacheManager cacheManager = new SimpleCacheManager();
    List<CaffeineCache> caches = new ArrayList<>();
    
    // 配置5秒过期的缓存
    caches.add(new CaffeineCache(
        CacheNameTimeConstant.CACHE_5SECS, 
        Caffeine.newBuilder().expireAfterWrite(5, TimeUnit.SECONDS).build()
    ));
    
    // 配置10秒过期的缓存
    caches.add(new CaffeineCache(
        CacheNameTimeConstant.CACHE_10SECS, 
        Caffeine.newBuilder().expireAfterWrite(10, TimeUnit.SECONDS).build()
    ));
    
    // 配置30秒过期的缓存
    caches.add(new CaffeineCache(
        CacheNameTimeConstant.CACHE_30SECS, 
        Caffeine.newBuilder().expireAfterWrite(30, TimeUnit.SECONDS).build()
    ));
    
    cacheManager.setCaches(caches);
    return cacheManager;
}

使用注意事项

由于 Caffeine 是本地内存缓存，不经过网络传输，因此存入其中的实体对象无需实现 Serializable 接口，这简化了代码开发。但如果未来需要对接多级缓存（如 Redis），则需注意这部分对象在不同缓存层级间的序列化一致性。

以上就是通过 Spring Cache 注解结合 Caffeine 实现高性能本地缓存的详细配置过程，开发者可根据实际业务场景调整过期时间和缓存大小限制。