Caffeine Cache中expireAfterWrite参数工作机制及过期条目删除问题问询

过期条目的删除触发逻辑 #

Caffeine的过期清理采用惰性清理+后台异步清理的组合模式：

• getIfPresent() 会触发清理：查询时先检查目标条目是否过期，若已过期则直接删除并返回null；同时会随机抽样少量其他条目（默认每次读操作抽3个），清理其中的过期条目。
• size() 不会触发清理：默认size()返回的是缓存的逻辑计数，包含已过期但尚未被清理的条目，调用该方法不会主动触发删除操作。

高写入、低查询场景的解决办法 #

如果缓存只有大量写入却很少有读请求，惰性清理的触发机会不足，容易导致过期条目堆积。无需定时调用size()，可采用以下方案：

1. 配置后台异步清理调度器 #

这是最推荐的方式，Caffeine支持通过内置调度器定期异步扫描并清理过期条目，完全不依赖读写操作。示例代码：

Cache<String, Object> cache = Caffeine.newBuilder()
    .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)
    .scheduler(Scheduler.systemScheduler()) // 采用系统默认调度器，默认1分钟扫描一次
    .build();

你也可以通过自定义Scheduler调整扫描频率，或使用Scheduler.forExecutor()传入自定义线程池来控制资源占用。

2. 结合容量限制驱逐 #

如果内存占用是核心顾虑，可搭配maximumSize()或maximumWeight()配置。当缓存达到容量上限时，Caffeine会自动触发驱逐逻辑，优先清理过期条目，再按LRU等策略驱逐未过期条目，避免内存溢出：

Cache<String, Object> cache = Caffeine.newBuilder()
    .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)
    .maximumSize(10000) // 限制最大有效条目数
    .build();

3. 写入时触发轻量清理（谨慎使用） #

若有特殊需求，可在每次写入后调用cleanUp()同步清理，但该操作会阻塞当前线程，可能影响写入性能，仅在必要时使用：

cache.put(key, value);
cache.cleanUp(); // 同步清理所有可立即删除的过期条目

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Alex Tbk