Spring 4.0.3是否支持Caffeine Cache集成及适配版本查询

• 首先明确：Spring 4.0.3 版本没有官方原生的Caffeine Cache集成支持，Spring官方对Caffeine的缓存抽象封装（对应spring-context包下的org.springframework.cache.caffeine相关实现）是从Spring 4.3版本才正式加入的。
• 若需要在Spring 4.0.3中使用Caffeine Cache，可以通过自定义缓存管理器的方式手动集成，适配的Caffeine最高版本为2.x稳定分支，推荐使用Caffeine 2.9.3，这是2.x分支的最终稳定版本，JDK依赖最低为6，和Spring 4.0.3的运行环境要求完全匹配。
  • 注意不要使用Caffeine 3.x及更高版本，该版本最低要求JDK 8，且依赖的Spring基础API版本更高，会直接出现类不兼容、方法缺失等报错。

手动集成示例代码 #

Maven依赖配置 #

<dependency>
    <groupId>com.github.benmanes.caffeine</groupId>
    <artifactId>caffeine</artifactId>
    <version>2.9.3</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework</groupId>
    <artifactId>spring-context</artifactId>
    <version>4.0.3.RELEASE</version>
</dependency>

自定义缓存配置类 #

import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;
import org.springframework.cache.Cache;
import org.springframework.cache.CacheManager;
import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;
import org.springframework.cache.support.SimpleCacheManager;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.cache.concurrent.ConcurrentMapCache;

import java.util.Arrays;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

@Configuration
@EnableCaching
public class CaffeineCacheConfig {

    @Bean
    public CacheManager cacheManager() {
        SimpleCacheManager cacheManager = new SimpleCacheManager();
        // 自定义名称为userCache的缓存实例，底层使用Caffeine实现
        Cache userCache = new ConcurrentMapCache("userCache",
                Caffeine.newBuilder()
                        .expireAfterWrite(30, TimeUnit.MINUTES)
                        .maximumSize(1000)
                        .build()
                        .asMap(),
                false);
        cacheManager.setCaches(Arrays.asList(userCache));
        return cacheManager;
    }
}

注意事项 #

• 手动集成方式无法使用Spring 4.3+提供的CaffeineCacheManager等原生封装类，所有缓存规则、多缓存实例管理都需要自行实现
• 缓存注解@Cacheable、@CachePut、@CacheEvict的使用逻辑和原生Spring缓存一致，不需要额外调整

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sam