Spring Boot中不使用Spring缓存实现Guava/Caffeine无过期永久缓存方案问询

优先推荐使用Caffeine，它是Guava Cache的性能优化升级版，吞吐量、内存效率都更优，两者API基本兼容，切换成本极低。

1. 引入依赖 #

Caffeine依赖（推荐） #

<dependency>
    <groupId>com.github.benmanes.caffeine</groupId>
    <artifactId>caffeine</artifactId>
    <version>3.1.8</version> <!-- 可替换为最新稳定版 -->
</dependency>

Guava依赖（备选） #

<dependency>
    <groupId>com.google.guava</groupId>
    <artifactId>guava</artifactId>
    <version>32.1.3-jre</version> <!-- 可替换为最新稳定版 -->
</dependency>

2. 构建无自动回收的缓存实例 #

不配置任何过期时间、最大容量限制，即可实现缓存数据永久驻留，直到应用重启。

Caffeine配置示例 #

import com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Configuration
public class CacheConfig {
    // 泛型可根据实际业务调整，示例为key=主键ID（Long），value=业务数据对象
    @Bean
    public Cache<Long, YourBusinessData> permanentCache() {
        return Caffeine.newBuilder()
                // 不配置任何过期、容量限制参数，缓存不会自动回收
                .build();
    }
}

Guava配置示例 #

import com.google.common.cache.Cache;
import com.google.common.cache.CacheBuilder;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Configuration
public class CacheConfig {
    @Bean
    public Cache<Long, YourBusinessData> permanentCache() {
        return CacheBuilder.newBuilder()
                // 不配置任何回收参数
                .build();
    }
}

3. 应用启动时自动加载DB数据到缓存 #

通过ApplicationRunner在Spring Boot初始化完成后自动执行DB查询，写入缓存：

import com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;
import org.springframework.boot.ApplicationArguments;
import org.springframework.boot.ApplicationRunner;
import org.springframework.stereotype.Component;
import javax.annotation.Resource;
import java.util.List;

@Component
public class CacheInitRunner implements ApplicationRunner {
    @Resource
    private Cache<Long, YourBusinessData> permanentCache;
    @Resource
    private YourBusinessRepository yourBusinessRepository; // 替换为你的DAO层接口

    @Override
    public void run(ApplicationArguments args) throws Exception {
        // 从DB查询全量需要缓存的业务数据
        List<YourBusinessData> allData = yourBusinessRepository.findAll();
        // 批量写入缓存
        allData.forEach(data -> permanentCache.put(data.getId(), data));
    }
}

4. 手动增改缓存操作 #

封装缓存服务类，对外提供操作入口，业务逻辑需要更新缓存时直接调用对应方法即可：

import com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;
import org.springframework.stereotype.Service;
import javax.annotation.Resource;
import java.util.Map;
import java.util.List;

@Service
public class PermanentCacheService {
    @Resource
    private Cache<Long, YourBusinessData> permanentCache;

    // 新增/更新单个缓存项
    public void saveOrUpdate(Long key, YourBusinessData value) {
        permanentCache.put(key, value);
    }

    // 批量新增/更新缓存项
    public void batchSaveOrUpdate(Map<Long, YourBusinessData> dataMap) {
        permanentCache.putAll(dataMap);
    }

    // 查询缓存
    public YourBusinessData get(Long key) {
        return permanentCache.getIfPresent(key);
    }

    // 全量刷新缓存（需要全量同步DB时调用）
    public void refreshAll(List<YourBusinessData> allData) {
        permanentCache.invalidateAll();
        allData.forEach(data -> permanentCache.put(data.getId(), data));
    }
}

注意：如果缓存数据量极大，需要提前评估JVM堆内存容量，避免出现OOM问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ppb