Caffeine Cache 적용기

Caffeine Cache 적용 방법

 - 왜 사용할까?

• 자주 빈번하게 조회되는 데이터를 DB에 접근하여 가져오게 되면 DB의 리소스가 낭비가 될 확률이 높다.
• 그래서 자주 그리고 변경이 적은 데이터를 DB에서 계속 접근하여 가져오는 것이 아니라 캐시와 같은 저장소에 저장해두고 사용하여 성능의 이점을 위해 사용한다.

 

1. Dependency

implementation group: 'com.github.ben-manes.caffeine', name: 'caffeine', version: '3.1.8'

2. 캐시 사용하기

 - 3가지 전략

• Manual Populating
  • 캐시에 수동으로 데이터를 적재하고, 사용하는 방법
  • 결과 ==> Person{name='테스트', age=33, weight='76kg', height='173cm'}

public class CaffeineCacheApplication {

    private static Cache<String, Person> cache = Caffeine.newBuilder()
            .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)
            .maximumSize(100)
            .build();

    public static void main(String[] args) {

        Person person = new Person() ;
        cache.put("person1", person) ;

        printCache() ;

    }

    private static void printCache() {
        Person dataObject1 = cache.getIfPresent("person1") ;

       System.out.println(dataObject1) ;

        Person dataObject2 = cache
                .get("person2", k -> new Person("테스트2", 25, "75", "180"));

        System.out.println(dataObject2) ;
        System.out.println(cache.getIfPresent("person2")) ;
        
    }
}

 

 

결과값 ==>

Person{name='테스트', age=33, weight='76kg', height='173cm'}
Person{name='테스트2', age=25, weight='75', height='180'}
Person{name='테스트2', age=25, weight='75', height='180'}

 

• Synchronous Loading
  
  • 캐시를 로드하는 이 방법은 수동 전략의 Get 방식과 유사하다.
  • 샘플코드는 아래와 같다.

private static void synchronousLoading() {
    LoadingCache<String, Person> synchronousLoadingCache = Caffeine.newBuilder()
            .maximumSize(100)
            .expireAfterWrite(1, TimeUnit.MINUTES)
            .build(k -> new Person()) ;

    Person dataObject = synchronousLoadingCache.get("person");
    System.out.println(dataObject) ;
}

 

• Asynchronous Loading
• 이전 전략과 동일하게 작동하지만 작업을 비동기식으로 수행하고 실제 값을 보유하는 CompletableFuture를 반환한다.
• 샘플코드는 아래와 같다.

AsyncLoadingCache<String, DataObject> cache = Caffeine.newBuilder()
        .maximumSize(100)
        .expireAfterWrite(1, TimeUnit.MINUTES)
        .buildAsync(k -> DataObject.get("Data for " + k));

 

 

3. 캐시 삭제하기

• Size-Based Eviction
  • 설정된 사이즈보다 많은 양이 추가되면 삭제가 발생한다.
  • 샘플코드는 아래와 같다.

LoadingCache<String, DataObject> cache = Caffeine.newBuilder()
        .maximumSize(1)
        .build(k -> DataObject.get("Data for " + k));

• Time-Based Eviction
  • 액세스 후 만료 - 마지막 읽기 또는 쓰기가 발생한 이후 기간이 지나면 항목이 만료된다.
  • Expire after write — 마지막 쓰기가 발생한 이후 기간이 지나면 항목이 만료된다.
  • 사용자 정의 정책 — Expiry 구현에 의해 각 항목에 대해 개별적으로 만료 시간이 계산된다.
  • 샘플코드는 아래와 같다.

cache = Caffeine.newBuilder().expireAfter(new Expiry<String, DataObject>() {
    @Override
    public long expireAfterCreate(
            String key, DataObject value, long currentTime) {
        return value.getData().length() * 1000;
    }
    @Override
    public long expireAfterUpdate(
            String key, DataObject value, long currentTime, long currentDuration) {
        return currentDuration;
    }
    @Override
    public long expireAfterRead(
            String key, DataObject value, long currentTime, long currentDuration) {
        return currentDuration;
    }
}).build(k -> DataObject.get("Data for " + k));