根据这些 微基准测试 ，发现在读和写操作方面，Caffeine 比 Guava Cache 更快。
Caffeine 实现的秘密是什么？它与 Guava Cache 有何不同？
在定时过期的情况下，Caffeine是否使用定时执行程序在后台执行适当的维护操作？
Caffeine 实现的秘密是什么？它与 Guava Cache 有何不同？
在定时过期的情况下，Caffeine是否使用定时执行程序在后台执行适当的维护操作？
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主要差异在于Caffeine使用环形缓冲区来记录和重放事件，而Guava使用ConcurrentLinkedQueue。原意始终是将Guava迁移过来，并且从简单开始很有道理，但不幸的是，从未有兴趣接受这些更改。环形缓冲器方法避免了分配，是有界（有损失），并且对操作更加经济。
其余费用是由于设计不匹配。MapMaker的原始作者热衷于软引用作为通过将其推迟到GC来解决缓存问题的解决方案。不幸的是，尽管在微基准测试中似乎很快，但由于导致停机GC抖动，在实践中表现非常糟糕。基于大小的解决方案必须适应这项工作，这并不理想。Caffeine优化了基于大小的解决方案，并获得了改进的哈希表，而Guava更优雅地处理引用缓存。
Caffeine不会为维护或过期创建自己的线程。它将成本推迟到commonPool中，这略微提高了用户面向的延迟，但并没有提高吞吐量。未来版本可能会利用CompletableFuture.delayedExecutor安排下一个到期事件，而无需直接创建线程（对于有业务逻辑依赖于及时移除通知的用户）。
其余费用是由于设计不匹配。MapMaker的原始作者热衷于软引用作为通过将其推迟到GC来解决缓存问题的解决方案。不幸的是，尽管在微基准测试中似乎很快，但由于导致停机GC抖动，在实践中表现非常糟糕。基于大小的解决方案必须适应这项工作，这并不理想。Caffeine优化了基于大小的解决方案，并获得了改进的哈希表，而Guava更优雅地处理引用缓存。
Caffeine不会为维护或过期创建自己的线程。它将成本推迟到commonPool中，这略微提高了用户面向的延迟，但并没有提高吞吐量。未来版本可能会利用CompletableFuture.delayedExecutor安排下一个到期事件，而无需直接创建线程（对于有业务逻辑依赖于及时移除通知的用户）。
ConcurrentLinkedHashMap和MapMaker是同时编写的，CLHM的性能与Caffeine相似。 我认为差异在于设计师偏爱和优化的场景，这影响了其他功能的实现方式。 有一些简单的方法可以让Guava具备类似的性能特征，但没有内部冠军来推动这一点（尤其是Caffeine作为首选替代品的情况下更是如此）。
- Ben Manes
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