ConcurrentHashMap 不能直接当缓存用,因缺乏过期策略、淘汰机制、命中率统计和加载函数;Caffeine 是其推荐替代品,具备LRU/LFU淘汰、定时过期、异步刷新等完整缓存能力。

ConcurrentHashMap 为什么不能直接当缓存用
它只是线程安全的哈希表,不是缓存——没有过期策略、不淘汰旧数据、不统计命中率、不支持加载函数。直接拿 ConcurrentHashMap 存 HTTP 响应或数据库查询结果,短期能跑,但很快会内存溢出或返回脏数据。
常见误用场景:
- 用
computeIfAbsent加载数据,但没配超时,下游服务卡住导致线程堆积 - 缓存 key 是对象,但没重写
equals和hashCode,导致重复加载 - 长期运行后发现堆内存里全是缓存对象,GC 频繁却清不掉
Caffeine 是当前 Java 缓存事实标准
它基于 ConcurrentHashMap 构建,但补全了所有缓存必需能力:LRU/LFU 淘汰、访问/写入过期、异步刷新、大小限制、统计监控。Spring Boot 2.3+ 默认集成的就是它。
典型配置示例:
立即学习“Java免费学习笔记(深入)”;
CaffeinecacheBuilder = Caffeine.newBuilder() .maximumSize(10_000) .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES) .refreshAfterWrite(2, TimeUnit.MINUTES) .recordStats(); // 开启统计,后续可调用 .stats() 查看命中率 LoadingCache userCache = cacheBuilder .build(key -> loadUserFromDB(key));
注意点:
瑞宝通B2B系统使用当前流行的JAVA语言开发,以MySQL为数据库,采用B/S J2EE架构。融入了模型化、模板、缓存、AJAX、SEO等前沿技术。与同类产品相比,系统功能更加强大、使用更加简单、运行更加稳 定、安全性更强,效率更高,用户体验更好。系统开源发布,便于二次开发、功能整合、个性修改。 由于使用了JAVA开发语言,无论是在Linux/Unix,还是在Windows服务器上,均能良好运行
-
refreshAfterWrite不阻塞读取,适合容忍短暂陈旧数据的场景;expireAfterWrite则强制过期后首次读触发加载 - 不要在
build()后再调用put()手动塞值——绕过加载逻辑会导致统计不准、刷新失效 - 若用在 Spring,优先通过
@Cacheable+CaffeineCacheManager管理,避免手动 new Cache 实例
Guava Cache 已进入维护模式,新项目别选
Google 官方在 2021 年宣布 Guava 的 Cache 类不再新增特性,Caffeine 是其明确推荐的替代品。两者 API 高度相似,迁移成本低,但 Guava 缺少 Caffeine 的权重淘汰(weight-based eviction)、更精细的刷新控制和更低的锁竞争。
如果你还在维护老系统里的 CacheBuilder.newBuilder().maximumSize(1000).expireAfterWrite(5, MINUTES),升级到 Caffeine 只需改两处:
- 导入从
com.google.common.cache.Cache换成com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache - 构造器调用从
CacheBuilder.newBuilder()换成Caffeine.newBuilder()
其余方法名和参数几乎一致,get(key, callable)、asMap()、invalidateAll() 都可直接沿用。
什么时候真该用 ConcurrentHashMap
只有两类情况适合直接用 ConcurrentHashMap:
- 纯本地状态映射,比如保存当前 JVM 内活跃的 WebSocket 连接:
ConcurrentHashMap,生命周期与应用一致,无需过期 - 作为其他缓存组件的底层存储容器(如 Caffeine 内部就用它),你不需要也不应该直接操作它
一旦出现“我需要让它自动删掉半小时前的数据”或“我想知道这个缓存命中率多少”,就说明已经超出 ConcurrentHashMap 的职责边界,该换缓存类库了。









