最近項目中的本地緩存，看是從Guava改成了Caffeine，據說是性能更好，既然性能更好的話，那麼就用起來吧。不過在使用過程中，發現了單個load和批量loadall方面的一些小設置，記錄一下。
一般說來，我們獲取單條記錄的時候，一般都是 cache.get(id)，當數據過期，會從提前設定好的load方法中獲取數據。
同樣的，如果我們想批量獲取記錄的時候，一般都是用cache.getAll(ids)，當數據過去，會從提前設定好的loadAll方法中獲取數據。
實際在測試的時候，發現，利用如下的緩存初始化方式，無論怎麼泡cache.getAll(ids)方法，發現總會從load方法中加載數據，硬生生的把批量獲取變成了單個循環獲取，這就導致幾十個redis命令一起發到redis集羣那邊，造成了網絡浪費和性能差異：
batchNumCache = Caffeine.newBuilder()
.initialCapacity(cacheSize)
.maximumSize(cacheSize)
.refreshAfterWrite(cacheTime, TimeUnit.SECONDS)
.build(new CacheLoader<Long, Map<String, Integer>>() {
@Override
public Map<String, Integer> load(Long batchId) throws Exception {
return getBatchNumJimdb(batchId);
}
@Override
public Map<Long, Map<String, Integer>> loadAll(Iterable<? extends Long> batchIds) throws Exception {
if (Iterables.isEmpty(batchIds)) {
return null;
}
return getAllBatchNumJimdb(Lists.newArrayList(batchIds));
}
});
如上代碼可以看出，load方法會調用getBatchNumJimdb加載數據，而loadAll方法會調用getAllBatchNumJimdb加載數據，getAllBatchNumJimdb加載數據的方式就是利用redis的pipeline，一次性將請求發給redis，然後獲取返回結果。
雖然如上代碼不能按照我們既定的方式工作，那麼肯定配置有些什麼問題，後來經過諸多的ut測試，發現設置上expireAfterWrite屬性，整體就完美了。最終代碼如下：
batchNumCache = Caffeine.newBuilder()
.initialCapacity(cacheSize)
.maximumSize(cacheSize)
.refreshAfterWrite(cacheTime, TimeUnit.SECONDS)
.expireAfterWrite(cacheTime, TimeUnit.SECONDS)
.build(new CacheLoader<Long, Map<String, Integer>>() {
@Override
public Map<String, Integer> load(Long batchId) throws Exception {
return getBatchNumJimdb(batchId);
}
@Override
public Map<Long, Map<String, Integer>> loadAll(Iterable<? extends Long> batchIds) throws Exception {
if (Iterables.isEmpty(batchIds)) {
return null;
}
return getAllBatchNumJimdb(Lists.newArrayList(batchIds));
}
});
如上代碼，整體就ok了。當使用cache.get的時候，會從load加載，當使用cache.getall的時候，會從loadall加載。