Caffeine 中的替代缓存策略

Question

在我的研究中，我跟踪并访问 Caffeine 的缓存中的某些项目。因此，我收集了自己的命中/未命中统计数据，这与 Caffeine 的内置统计数据不同。这适用于 Caffeine 的默认策略 - Window-TinyLFU。不过，我想对其他缓存策略执行相同的操作。

确实，Caffeine 的模拟器建议了许多缓存策略，可以使用 application.conf 进行选择。文件。然而，AFAIK，模拟器的行为就像一个黑盒子——运行整个跟踪，制作自己的统计数据等。换句话说，虽然 Caffeine 的构建器允许定义一些参数（例如缓存的最大大小），但我没有找到任何在那里定义缓存策略的方法。

有没有办法做到这一点？我只对录取/驱逐感兴趣——（目前）我不使用基于时间的过期策略。 提前非常感谢。

Answer 1

Caffeine 的缓存库和它的模拟器应该独立对待。该库是为应用程序开发人员设计的，因此它是一个隐藏显着复杂性并做出算法选择的黑匣子。模拟器是研究用的，是白盒，可以直接修改。

只需 fork 存储库并根据需要修改模拟器。如果可能的话，我们可以将您的改进合并到上游，但有时这需要更多的工作，因为我们必须在个人研究之外维护代码。通过保留分叉，当我们在上游迭代时，您的工作不会被阻塞或延迟。这样，如果我们缺乏对需求的支持并且可以添加那些缺失的部分，您就不应该感到受限。

由于我们只有少数人使用该模拟器，因此您可以通过打开 Github 问题提出问题，也可以给我发电子邮件。它的结构相当简单：

• 模拟器：编排流程以并行运行策略
• 注册表：创建配置的策略
• TraceReader：跟踪格式的解析器
• PolicyActor：针对策略运行一批事件
• 策略：跟踪其统计信息的替换算法
• 记者：模拟打印出来的漂亮结果。
• reference.conf：外部化配置

一个简单的例子是CaffeinePolicy，它从Caffeine的缓存适应模拟器的策略。直接算法，如 SegmentedLruPolicy，包括一个可选的准入策略，可与其驱逐策略一起使用。