基于C++从0到1手写Linux高性能网络编程框架

核心代码，注释必读

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vue 2.x 响应式

Object.defineProperty

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Caffeine 作为一个高性能的缓存框架而被大量使用。本文基于Caffeine已有的基础进行定制化开发实现可视化功能。

一、背景

Caffeine缓存是一个高性能、可扩展、内存优化的 Java 缓存库，基于 Google 的 Guava Cache演进而来并提供了接近最佳的命中率。

Caffeine 缓存包含以下特点：

高效快速：Caffeine 缓存使用近似算法和并发哈希表等优化技术，使得缓存的访问速度非常快。

内存友好：Caffeine 缓存使用一种内存优化策略，能够根据需要动态调整缓存的大小，有效地利用内存资源。

多种缓存策略：Caffeine 缓存支持多种缓存策略，如基于容量、时间、权重、手动移除、定时刷新等，并提供了丰富的配置选项，能够适应不同的应用场景和需求。

支持异步加载和刷新：Caffeine 缓存支持异步加载和刷新缓存项，可以与 Spring 等框架无缝集成。

清理策略：Caffeine 使用 Window TinyLFU 清理策略，它提供了接近最佳的命中率。

支持自动加载和自动过期：Caffeine 缓存可以根据配置自动加载和过期缓存项，无需手动干预。

统计功能：Caffeine 缓存提供了丰富的统计功能，如缓存命中率、缓存项数量等，方便评估缓存的性能和效果。

正是因为Caffeine具备的上述特性，Caffeine作为项目中本地缓存的不二选择，越来越多的项目集成了Caffeine的功能，进而衍生了一系列的业务视角的需求。

日常使用的需求之一希望能够实时评估Caffeine实例的内存占用情况并能够提供动态调整缓存参数的能力，但是已有的内存分析工具MAT需要基于dump的文件进行分析无法做到实时，这也是整个事情的起因之一。

二、业务的技术视角

能够对项目中的Caffeine的缓存实例能够做到近实时统计，实时查看缓存的实例个数。

能够对Caffeine的每个实例的缓存配置参数、内存占用、缓存命中率做到实时查看，同时能够支持单个实例的缓存过期时间，缓存条目等参数进行动态配置下发。

能够对Caffeine的每个实例的缓存数据做到实时查看，并且能够支持缓存数据的立即失效等功能。

基于上述的需求背景，结合caffeine的已有功能和定制的部分源码开发，整体作为caffeine可视化的技术项目进行推进和落地。

三、可视化能力

Caffeine可视化项目目前已支持功能包括：

项目维度的全局缓存实例的管控。

单缓存实例配置信息可视化、内存占用可视化、命中率可视化。

单缓存实例的数据查询、配置动态变更、缓存数据失效等功能。

3.1 缓存实例的全局管控

编辑搜图

说明：

以应用维度+机器维度展示该应用下包含的缓存实例对象，每个实例包含缓存设置中的大小、过期策略、过期时间、内存占用、缓存命中率等信息。

单实例维度的内存占用和缓存命中率支持以趋势图进行展示。

单实例维度支持配置变更操作和缓存查询操作。