当涉及到缓存时，您第一次想到是redis，memcache等。这些属于分布式缓存，在某些情况下，我们可能不需要分布式缓存。在所有数据量很小之后，频繁访问或某些不会更改的静态配置数据。我们可以考虑被放置在本地缓存中。那么我们通常会做什么？我相信，当您编写或阅读有关本地缓存代码时，您会看到以下实现方法：
确实，这种方法简单有效，但是缺点带来的太简单了，并且功能太缺乏，如果不使用它，它将带来可怕的内存溢出。例如，当您谈论Cacheexpired策略时，但是请放心，强大的Guava工具库为我们提供了简单有效的Guava缓存。
值得注意的是，请不要被强大的Guava Cache混淆。如果您的缓存场景不使用这些缓存的特性，那么ConcurrenthashMap可能是您的最佳选择
官方地址：https：//github.com/google/guava/wiki/cachesexplaine
关键的高速缓存值的计算方法是缓存可能是长期计算的缓存（除了CPU类型任务，还计算了I/O类型）。REAL计算，然后GUAVA CACE提供三个缓存计算方法。您也可以理解缓存加载方法。他们是Cacheloader，Callace，直接插入。
CacheloAdercacheloader方法，简单地说，计算方法作用于所有密钥，即由Cacheloader方法创建的缓存，无论您访问哪种键，其计算方法都是相同的。看看示例：
在此示例中，我们通过构建的Cachebuilder方法介绍了匿名类Cacheload。Cacheload方法的负载方法逻辑是获得一个缓存键，如果不存在密钥缓存，则将计算其缓存值的计算。仅在首次访问缓存时才执行，并且每个缓存键的计算方法相同。
在Callable知道Cacheloader之后，您可能会想：如果我计算不同缓存键的高度方法，我该怎么办！请不要担心，可呼叫可以保护您：
可以从以下示例中可以看出，当您通话时，您可以通过可调用来为此缓存键提供特殊的缓存值计算方法。
计算放缓值的逻辑不再由Guava缓存管理，但是呼叫方可以将put（键，值）直接插入缓存值。
一个残酷的事实是，我们通常没有如此大的记忆来支持缓存，因此我们必须有效地使用昂贵的记忆，也就是说，要及时消除那些未使用的缓存，然后Guava Cache为我们提供了提供的Cache，为我们提供了这些cache。排除机制：基于尺寸排除，缓存时间排除和引用去除。
根据大小的大小，它不是指缓存大小的职业，而是指高速缓存条的数量。当缓存密钥的数量达到指定的数量时，将根据LRU缓存键消除它。
在上面的示例中，最大缓存条目将其设置为3，然后又添加了三个缓存项，然后依次进行采访。第二次访问，因为缓存很有价值，因此直接从缓存中读取。。当开始淘汰起始阶段时，此时，请尝试获取我以前从未访问过的键4。恢复缓存的值，谁被淘汰？遵循LRU算法，Key1最近使用的是最不常用的，那么什么消除了键1，可以从我们的第三次访问输出的结果中验证。
注意：如果在0中传递了最大尺寸，则所有密钥都不会缓存！
除了最大数量的最大数量指定缓存键外，您还可以通过最大压力指定最大重量，即每个缓存键都需要返回权重。如果所有缓存密钥的重量总和大于我们指定的最大权重，则将执行执行。LRU消除策略：
这没什么要解释的，请根据输出来考虑它...
基于时间，Guava缓存提供了两种用于Cachebuilder的方法：ExpiratterAccess（Long，TimeUnit）和ExpireTeaterWrite（Long，TimeUnit）
顾名思义，当缓存键超过自上次访问以来的指定时间时（读取或写入）时，此缓存键将失败。
在此示例中，我们将最新访问（或写入）的缓存设置超过3秒钟，并且会失败，并且可以通过输出看到。
顾名思义，当高速缓存键是在上次编写的（请注意，这是EverateAfcess s之间的区别，即过期，强调写作，不关心阅读）对时间的检查，它将到期并消除：
同样，应该根据程序和输出来理解它！
根据报价，有四个主要参考可以消除Java，强，软，虚弱和虚拟的。如果您不知道这些引用，则可以首先阅读本文：Java四引号
Guava Cache提供了引用的删除策略。看到这一点，您是否想到了线程局部如何防止内存泄漏？如果您不知道，我将继续阅读我帖子上的参考文章。GuavaCache提供了基于参考的三种策略：
当我们使用弱键（）时，番石榴缓存将在弱参考中存储缓存键，然后根据弱参考的定义：当发生垃圾回收时，无论当前系统资源是否足够，弱参考都将被回收。例子：
基于cachebuilder.weakkeys（）的基础，猫必须知道cachebuilder.weakvalues（）的角色才能涂上老虎？不改用药物，这次是针对放缓的价值！
基于Cachebuilder.weakvalues（），Cachebuilder.softvalues（）的角色也应该知道比较，您很棒，也就是说，先前的弱参考被软引用代替。与弱参考相比，回收条件很恶劣：当垃圾回收时，只有在系统资源不足时才将其回收！
积极消除被动消除策略，因此除了被动外，我们还可以主动调用清除缓存的方法。
有时，缓存灾难性监视设备有时会在缓存未能消除时会做一些好事。目前，我们可以通过cachebuilder.removallistener（removallistener）指定缓存拆卸侦听器。我们的侦听器：
实际上，当我在实验的最后一部分中删除监视设备时，我发现了一个问题：如果我在缓存失败后不再执行任何操作，则不会调用此缓存监视设备！Guava Cache不会主动清理这些无效的缓存，但是当我们操作缓存时，我们将进行检查，清洁和其他操作。因此，为什么要考虑一下，如果您想采取主动行动来删除它，然后必须有一个后端线程来执行清洁，并且还有一个额外的线程，这意味着它不再是一个单个线程的程序。这无疑会消耗我们的资源并影响性能。不必主动将其删除。当您操作时将其删除为时不晚！
当然，番石榴缓存还为我们提供了主动清洁方法：cache.cleanup（），然后在此方法之后，是否将主动的清洁操作移交给我们，我们自己权衡了它。
Cachebuilder提供了用于指定缓存键以重新计算和缓存的refreshafterwrite：
在此示例中，在我们指定编写缓存键后，我们将刷新超过1秒钟，然后每2秒访问每2秒钟的缓存键，并且我们可以看到每次重新计算时！
本文通过大量代码案例详细介绍了Guava缓存的使用。当然，您认为它会在这里停止吗？由于空间，本文被使用，接下来将启动本章。我们的目的是吸收这些大型家伙的源代码设计中的本质。