Caffeine案例直接参考 ZJJ_SpringBoot 项目,很多API和Guava Cache 是差不多的

（一）Caffeine 配置说明

注意：
weakValues 和 softValues 不可以同时使用。
maximumSize 和 maximumWeight 不可以同时使用。
expireAfterWrite 和 expireAfterAccess 同事存在时，以 expireAfterWrite 为准。

（二）软引用与弱引用

1. 软引用： 如果一个对象只具有软引用，则内存空间足够，垃圾回收器就不会回收它；如果内存空间不足了，就会回收这些对象的内存。
2. 弱引用： 弱引用的对象拥有更短暂的生命周期。在垃圾回收器线程扫描它所管辖的内存区域的过程中，一旦发现了只具有弱引用的对象，不管当前内存空间足够与否，都会回收它的内存

// 软引用
Caffeine.newBuilder().softValues().build();

// 弱引用
Caffeine.newBuilder().weakKeys().weakValues().build();

缓存淘汰算法

（一）FIFO

先进先出：最先进入的缓存被最先淘汰掉，这个基本不会有人用来做缓存

（二） LRU

最近最少未使用：每次访问就把这个元素放到队列头部，队列满了淘汰队列尾的元素，也就是淘汰最长时间没有被访问的。

缺点也是很明显的，某一时刻大量数据的到来容易把热点数据挤出缓存，而这些数据却是只访问了一次的，今后不会再访问了的或者访问频率极低的

（三） LFU

最不经常使用：也就是淘汰一定时期内被访问次数最少的页,这个和LRU区别是这个讲究的是一定时期，一定时期中的次数也就是频率最低的被淘汰。

这个能避免LRU的缺点，因为是根据频率淘汰，不会出现大量进进来的挤压掉老的，如果在数据的访问的模式不随时间变化时候，LFU将会提供绝佳的命中率，但是如果访问模式随着时间而变化(即缓存元素随着时间增大访问次数越小),新进来的被快速淘汰，因为刚刚进来的频率最低，之前老缓存的频率太高。并且它需要额外空间维护频率这个属性，如果建立一个HashMap维护这个属性，当数据量大的情况下，那么这个HashMap也会十分大。