Caffeine 是一个高性能的本地缓存组件（Java 编写的），基于 Google 的 Guava Cache 改进而来，它相比直接使用静态 HashMap 来做本地缓存有非常显著的优势。下面从多个维度来对比两者：

特性	静态 HashMap	Caffeine
线程安全	不支持（需手动处理）	支持
自动过期	不支持	支持
大小控制	不支持	支持（自动淘汰）
异步加载/刷新	不支持	支持
统计监控	不支持	支持
性能	中等	高（W-TinyLFU）
易用性	简单但原始	功能丰富、API友好

1. 自动过期机制

【不支持】 静态 HashMap：

• 不支持自动过期。
• 需要手动维护过期时间，例如额外用定时任务清理。

【支持】Caffeine：

• 提供灵活的过期策略：
  • 基于写入后过期（expireAfterWrite）
  • 基于访问后过期（expireAfterAccess）
• 示例：

Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder()
    .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)
    .build();

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2. 大小限制与淘汰策略

【不支持】静态 HashMap：

• 没有大小限制，容易造成内存溢出（OOM）。
• 需要手动管理缓存大小和清理逻辑。

【支持】Caffeine：

• 支持设置最大条目数或最大权重，并自动进行淘汰：

Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder()
    .maximumSize(100)
    .build();

• 使用 基于窗口的最小频率使用算法（W-TinyLFU），性能高且命中率好。

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3. 线程安全

【不支持】静态 HashMap：

• 不是线程安全的，多线程下需要自己加锁或者使用 Collections.synchronizedMap()，效率低。

【支持】Caffeine：

• 默认就是线程安全的，底层使用 ConcurrentHashMap 实现，适合并发场景。

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4. 异步加载与刷新机制

【不支持】静态 HashMap：

• 无法实现异步加载数据或自动刷新缓存。

【支持】Caffeine：

• 支持异步加载（AsyncLoadingCache）和定期刷新（refreshAfterWrite）：

LoadingCache<Key, Graph> graphs = Caffeine.newBuilder()
    .refreshAfterWrite(1, TimeUnit.DAYS)
    .build(key -> createExpensiveGraph(key));

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5. 统计监控功能

【不支持】静态 HashMap：

• 无任何内置统计信息。

【支持】Caffeine：

• 可以开启统计功能，获取缓存命中率、加载次数等指标，便于优化缓存策略：

Caffeine.newBuilder().recordStats().build();

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6. 更丰富的 API 和可扩展性

• Caffeine 提供了更丰富的 API，比如：
  • 监听器（监听缓存的插入、删除事件）
  • 自定义权重计算
  • 支持弱引用（weak keys / soft values）

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性能对比总结

特性	静态 HashMap	Caffeine
线程安全	不支持（需手动处理）	支持
自动过期	不支持	支持
大小控制	不支持	支持（自动淘汰）
异步加载/刷新	不支持	支持
统计监控	不支持	支持
性能	中等	高（W-TinyLFU）
易用性	简单但原始	功能丰富、API友好

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使用建议

场景	推荐使用
小型项目、临时缓存	可以使用静态 HashMap
需要缓存过期、大小控制、线程安全、性能优化	使用 Caffeine
需要分布式缓存	考虑 Redis、Ehcache、Caffeine + Spring Cache 结合使用

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示例代码对比

使用 HashMap：

public class SimpleCache {
    private static final Map<String, String> cache = new HashMap<>();

    public static void put(String key, String value) {
        cache.put(key, value);
    }

    public static String get(String key) {
        return cache.get(key);
    }
}

使用 Caffeine：

Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder()
    .maximumSize(100)
    .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)
    .build();

cache.put("key", "value");
String value = cache.getIfPresent("key");

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总结一句话：

Caffeine 是为现代应用设计的“智能缓存”，而 HashMap 只是一个基础的数据结构容器。在大多数需要缓存的场景中，都应该优先选择 Caffeine 或其他专业缓存库。

如果你正在开发一个中大型 Java 应用，尤其是 Spring Boot 项目，推荐结合 Spring Cache + Caffeine 使用，可以更加优雅地集成缓存功能。

如需我提供 Spring Boot 整合 Caffeine 的示例，也可以继续提问！