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缓存的存储空间是远远小于磁盘的。所以对于有些过期的数据，就需要定期进行清理，腾出存储空间。Caffeine又是怎么做的呢？

Caffeine和进程外缓存Redis一样，也有主动失效和被动失效。主动失效就是数据过期后由淘汰算法自动清除，被动失效就是由开发同学手动清理了。但这种被动失效还可以增加一些自定义功能，也就是增加回调事件。

普通的被动失效只需要调用invalidate()方法就行了：

如果需要增加一些自定义功能，那么可以增加一个「移除」监听器：

和Guava一样，Caffeine也提供了一个仪表盘来监控缓存状态：

hitRate()：返回命中与请求的比率；

hitCount(): 返回命中缓存的总数；

evictionCount()：缓存逐出的数量；

averageLoadPenalty()：加载新值所花费的平均时间。

Caffeine作为进程内缓存，也吸收了进程外缓存Redis的一些特性，比如持久化。但Caffeine只做到了半持久化：它可以充当一个底层资源的代理，也就是说可以通过Caffeine操作其他存储资源。Caffeine把操作缓存和操作外部资源这两种操作，封装成一个同步的原子性操作。

其中，CacheWriter可能用来集成多个缓存进而实现多级缓存，受害者缓存（Victim Cache）将被删除数据被写入二级缓存。

了解了被动失效之后，再来看看Caffeine的主动失效算法。

常见的淘汰算法包括下面这些：

1、FIFO：First In First Out，先进先出算法，就是谁先来就淘汰谁，众生平等，只能顺序读写，使用也非常简单，这是最早使用的淘汰算法，问题在于如果某些数据经常使用，也会被淘汰掉。

2、LRU：Least Recently Used，最近最少使用算法，就是谁用得最少就淘汰谁，这是目前主流的缓存淘汰算法，问题在于，如果某些数据隔一段时间就会被频繁使用，也会被淘汰掉。

3、LFU：Least Frequently Used，最近不经常使用算法，就是淘汰最近用得最少的那些数据，这是对LRU的一种改进，但同样也有问题，就是某个数据如果只是一开始出现的很频繁，但后面再也没出现过，那么仍然可能被缓存着。

LFU有两个很明显的缺点：

1、需要维护大而复杂的元数据来实现算法，而且每次访问都需要更新，开销巨大；

2、如果访问频率变化，LFU的频率信息却无法随之变化，造成命中率急剧下降。

为了解决LFU算法存储开销大的问题，TinyLFU出现了。TinyLFU利用Count-Min Sketch算法维护近期访问数据的频率信息，可以在具有较大访问量的场景下近似的替代LFU的数据统计部分，其原理有些类似布隆过滤器（Bloom Filter）。

Bloom Filter是一种空间利用效率很高的随机数据结构，它能用bit数组很简洁地表示一个集合：

1、使用一个大的bit数组存储所有key，每一个key通过多次不同的hash计算映射到数组的不同bit位；

2、如果key存在就将对应的bit位设置增加1，这样就可以通过少量的存储空间进行大量的数据过滤；

3、TinyLFU把多个bit位看做一个整体，用来统计key的使用频率，在读取时，取映射的所有值中的最小的值作为key的使用频率。

比如针对key的hash计算结果会映射到下面的bit数组中，TinyLFU会读取数值最小的h2(a)作为key的使用频率数据：

Caffeine中维护了一个4-bit的Count-Min Sketch用来记录key的使用频率，这也意味着统计的key最大使用频率为15。

TinyLFU仍然有一个缺点，也就是LFU的第二个问题：如果访问频率突变，会造成缓存命中率的急剧下降，比如微博热点事件，某些词当天被搜索10W次，但是热度过去了，可能就再也不会出现了，然而相关数据却依然还在缓存中没被清理。

W-TinyLFU正是为了解决这类数据过期问题而诞生，它由两部分组成：

1、窗口缓存Window Cache使用没有任何回收策略的LRU，占总缓存大小的1%，用于存储新到来的数据，主要为应对短期流量突发的访问场景；

2、主缓存Main Cache使用分段SLRU + TinyLFU，占总缓存大小的99%；

3、其中分段SLRU又被分为两个区：Probation区，用于存储比较冷门的数据，占用主缓存20%空间，另一个Protected区，用于存储比较热门的数据，占用主缓存80%空间。

具体的淘汰过程是：

1、新添加的数据首先放入窗口缓存Window Cache（LRU）中，同时由TinyLFU完成计数；

2、如果Window Cache满了，就把Window Cache淘汰的数据转移到主缓存Probation区中；

3、如果Probation区还未满，并且其中的数据在后续操作中再次被访问时，那么该条数据会进入Protected区；

4、如果Probation区也满了，就比较从窗口缓存Window Cache转移过来的数据（候选者）和Probation要淘汰的数据（受害者）；

5、如果Protected区也满了，那么会按照LRU策略将数据驱逐到Probation区。

不得不说，W-TinyLFU算法的淘汰过程和JVM GC过程非常像：

1、在区域划分上：Window Cache对应S0和S1、Probation区对应Eden区、Protected区对应老年代；

2、在数据淘汰流程上：先进入Window Cache（S0和S1）、再进入Probation区（Eden区）或从Probation区淘汰、再进入Protected区（老年代）或从Protected区淘汰。

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