caffeine cache

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로컬 캐시중의 하나인 caffeine cache 적용 한 sample project.

Ehcache와 Caffeine Cache 비교

1. 성능 비교

기능	Ehcache	Caffeine
캐시 적중률	평균 수준	매우 높음 (W-TinyLFU 알고리즘)
디스크 기반 캐싱	지원	지원하지 않음 (메모리 캐싱 전용)
비동기 로딩	제한적 지원	완전한 지원
사용자 정의 만료 정책	제한적	고급 만료 정책 지원
통합성 (Spring 등)	잘 통합됨	Spring Boot와 완벽 통합
GC 성능	객체 참조를 계속 유지	객체 약한 참조 사용, GC 부담 적음

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2. 캐시 만료 정책

• Ehcache:

  • 단순한 만료 정책(예: Time-to-Live, Time-to-Idle)을 지원.
  • 사용자 정의 만료 정책 구현이 어렵고 복잡.

• Caffeine:

  • 시간 기반 만료(Time-based eviction), 크기 기반 만료(Size-based eviction)를 기본 제공.
  • 액세스 빈도와 재참조를 고려한 고급 만료 정책 지원.

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3. Ehcache vs Caffeine Cache 장단점

Ehcache의 장점

• 디스크 기반 캐싱을 지원하여 영속성이 필요한 애플리케이션에 적합.
• 오래된 레거시 시스템과의 호환성.

Caffeine Cache의 장점

• W-TinyLFU 알고리즘으로 캐시 적중률 극대화.
• 최신 JVM 아키텍처 최적화.
• Spring Boot와의 통합이 간단하며, 설정과 사용법이 직관적.
• 성능 최적화가 필요한 API 서비스에 적합.

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4. Cacheable과 CacheEvict의 차이

@Cacheable

• 기능:

  • 메서드 실행 결과를 캐시에 저장.
  • 동일한 입력값으로 호출 시, 캐시에 저장된 값을 반환하여 메서드 실행을 방지.

• 사용 예:

  @Cacheable(value = "books", key = "#isbn")
  public Book getBookByIsbn(String isbn) {
      return bookRepository.findByIsbn(isbn);
  }

@CacheEvict

• 기능:

  • 캐시를 무효화하거나 제거.
  • 데이터가 변경되었을 때, 캐시를 갱신하여 최신 상태를 유지.

• 사용 예:

  @CacheEvict(value = "books", key = "#isbn")
  public void updateBook(String isbn, Book updatedBook) {
      bookRepository.save(updatedBook);
  }

LIRS (Low Inter-reference Recency Set), LRU 등의 알고리즘보다 효율적.

링크 참고

• Caffeine Cache Github