建议

程序中使用的缓存，请在cache-names里指明，如此，可以通过配置文件来明白程序中用到了哪些spring cache。
请尽量对每一个cache分别设置缓存策略，因为不用的cache其使用的场景与缓存对象大小都不一样。分别设置缓存请使用common-spring-cache-configuere。默认spring不支持。
缓存策略建议阅读缓存策略最佳配置
Cacheable的sync无特殊情况都设置为true，这样，取数据时有类似LoadingCache的效果，同时利用computeIfAbsent方法实现了线程安全，也防止雪崩问题。

spring boot 2.x 监控设置

spring boot从1.x升级到2.x之后，原先在spring-boot-actuator里默认的一些metrics不在自动生效，而是将这些metrics的功能从spring-boot-actuator迁移到了micrometer.io项目里，作为一个独立的微服务监控项目维护。

为此，为了使spring cache的相关metrics生效，需要进行如下配置：

在management.endpoints.web里添加caches与metrics两个接口暴露，默认只暴露health、info。

1management:
2  endpoints:
3    web:
4      exposure:
5        include: info, health, metrics, caches
6
7

在spring.cache里指定cache-names的配置

1spring:
2  cache:
3    cache-names: books, rooms
4
5

如果不指定cache-names，spring cache metrics是不会生效的，因为spring是在加载的过程中来确认需要对哪些cache来监控，像Cacheable之类需要动态加入的cache，spring在加载过程中无法感知到。

对cache provider启动调用记录功能，以caffeine为例，在spec中加入recordStats，如下：

1spring:
2  cache:
3    cache-names: books, rooms
4    caffeine:
5      spec: recordStats
6
7

相关url

/actuator/caches 获取cache manager内的cache实例
- /actuator/metrics/cache.gets 获取cache内缓存对象的情况，包括hit/miss的情况，具体参考tags drillDown的使用方式https://docs.spring.io/spring-boot/docs/2.0.0.BUILD-SNAPSHOT/actuator-api//html/\#metrics-drilling-down
- /actuator/metrics/cache.puts
- /actuator/metrics/cache.eviction
举例
curl localhost:8080/actuator/metrics/ 访问所有支持的metrics

1{
2    "names":[
3        "jvm.memory.max",
4        "jvm.threads.states",
5        "process.files.max",
6        "jvm.gc.memory.promoted",
7        "cache.puts",
8        "cache.size",
9        "cache.evictions",
10        "system.load.average.1m",
11        "jvm.memory.used",
12        "jvm.gc.max.data.size",
13        "jvm.gc.pause",
14        "jvm.memory.committed",
15        "system.cpu.count",
16        "logback.events",
17        "http.server.requests",
18        "tomcat.global.sent",
19        "jvm.buffer.memory.used",
20        "cache.eviction.weight",
21        "tomcat.sessions.created",
22        "jvm.threads.daemon",
23        "system.cpu.usage",
24        "jvm.gc.memory.allocated",
25        "tomcat.global.request.max",
26        "tomcat.global.request",
27        "cache.gets",
28        "tomcat.sessions.expired",
29        "jvm.threads.live",
30        "jvm.threads.peak",
31        "tomcat.global.received",
32        "process.uptime",
33        "tomcat.sessions.rejected",
34        "process.cpu.usage",
35        "tomcat.threads.config.max",
36        "jvm.classes.loaded",
37        "jvm.classes.unloaded",
38        "tomcat.global.error",
39        "tomcat.sessions.active.current",
40        "tomcat.sessions.alive.max",
41        "jvm.gc.live.data.size",
42        "tomcat.threads.current",
43        "process.files.open",
44        "jvm.buffer.count",
45        "jvm.buffer.total.capacity",
46        "tomcat.sessions.active.max",
47        "tomcat.threads.busy",
48        "process.start.time"
49    ]
50}
51
52

curl localhost:8080/actuator/metrics/cache.gets 访问缓存get情况

1{
2    "name":"cache.gets",
3    "description":"The number of times cache lookup methods have returned a cached value.",
4    "baseUnit":null,
5    "measurements":[
6        {
7            "statistic":"COUNT",
8            "value":0
9        }
10    ],
11    "availableTags":[
12        {
13            "tag":"result",
14            "values":[
15                "hit",
16                "miss"
17            ]
18        },
19        {
20            "tag":"cache",
21            "values":[
22                "rooms",
23                "books"
24            ]
25        },
26        {
27            "tag":"name",
28            "values":[
29                "rooms",
30                "books"
31            ]
32        },
33        {
34            "tag":"cacheManager",
35            "values":[
36                "cacheManager"
37            ]
38        }
39    ]
40}
41
42

curl “localhost:8080/actuator/metrics/cache.gets?tag=result:hit&tag=cache:books” 获取名为books的cache的命中次数

1{
2    "name":"cache.gets",
3    "description":"The number of times cache lookup methods have returned a cached value.",
4    "baseUnit":null,
5    "measurements":[
6        {
7            "statistic":"COUNT",
8            "value":0
9        }
10    ],
11    "availableTags":[
12        {
13            "tag":"name",
14            "values":[
15                "books"
16            ]
17        },
18        {
19            "tag":"cacheManager",
20            "values":[
21                "cacheManager"
22            ]
23        }
24    ]
25}
26
27

定制化配置

默认coffeine.spec的配置是对全体配置的，如果要分开配置可以自定义实现CacheManager，参见common-spring-cache-configurer. 使用时，直接引入该jar包即可。

1        <dependency>
2            <groupId>com.iqiyi.intl.common</groupId>
3            <artifactId>common-spring-cache-configurer</artifactId>
4            <version>1.4.0-SNAPSHOT</version>
5        </dependency>
6
7

使用配置如下（替换掉原先的spring.cache的配置）：

1cache.items:
2  - name: books
3    spec: recordStats,softValues, maximumSize=1,expireAfterWrite=100s
4  - name: rooms
5    spec: expireAfterWrite=50s, maximumSize=10000
6
7

CacheManager自定义实现如下:

1@Configuration
2@ConditionalOnClass({ Caffeine.class, CaffeineCacheManager.class })
3@EnableConfigurationProperties(CacheProperties.class)
4public class AutoCustomizedCaffeineCacheConfigurer {
5    @Autowired
6    private CacheProperties cacheProperties;
7
8    @Bean
9    @Primary
10    public CacheManager caffeineCacheManager() {
11        SimpleCacheManager cacheManager = new SimpleCacheManager();
12
13        List<CaffeineCache> caches = cacheProperties.getItems().stream()
14                .map(item -> new CaffeineCache(item.getName(), Caffeine.from(item.getSpec()).build()))
15                .collect(Collectors.toList());
16        cacheManager.setCaches(caches);
17        return cacheManager;
18    }
19}
20
21

缓存策略最佳配置

设置softvalues, 当JVM内存耗尽时，会触发GC，回收这些cache的内存，防止OOM。
设置size或weight，限定缓存的最大占用空间，保证系统正常运行。
设置ttl/tti，设置过期时间，根据业务实际场景决定时长。

可以这么理解：

首先通过size或者weight来确定缓存总共占用的最大空间，softValues是用于兜底策略，防止万一size/weight设置的不正确，导致的OOM。对于ttl/tti，则是针对业务场景，来保证数据的时效性，用于程序运行的正确性。

举例如下：

1cache.items:
2  - name: books
3    spec: softValues, maximumSize=1,expireAfterWrite=100s
4
5

说明：

所有的配置都是针对每一个cache生效的，对于cacheManager, 也就是会有多个cache，所以占用的内容空间也会增加多份。所以cache不能设置过大。
ttl/tti说明，ttl (time to live), 即expireAfterWrite；tti (time to idle), 即expireAfterRead, 如果设置tti，则意味着，只要这个key直接被读到，则缓存会一直不失效，所以请慎用tti。