Encache

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EhCache 一般用途如下: Hibernate 缓存, DAO 缓存,安全性凭证缓存( Acegi ), Web 缓存,应用持久化和分布式缓存。

    EhCache 在默认情况下,即在用户未提供自身配置文件ehcache.xml或ehcache-failsafe.xml时,EhCache会依据其自身Jar存档包含的ehcache-failsafe.xml文件所定制的策略来管理缓存。如果用户在classpath下提供了ehcache.xml或ehcache-failsafe.xml文件,那么EhCache将会应用这个文件。如果两个文件同时提供,那么EhCache会使用ehcache.xml文件的配置。 EhCache默认内容如下:

 

< ehcache >

  path = "C:\Acegi6"   />    

< defaultCache

            maxElementsInMemory = "10000"

            eternal = "false"

            timeToIdleSeconds = "120"

            timeToLiveSeconds = "120"

            overflowToDisk = "true"

            maxElementsOnDisk = "10000000"

            diskPersistent = "false"

            diskExpiryThreadIntervalSeconds = "120"

            memoryStoreEvictionPolicy = "LRU"

             />

ehcache >

属性说明:

l  diskStore :指定数据在磁盘中的存储位置。

l  defaultCache :当借助 CacheManager.add("demoCache") 创建 Cache 时, EhCache 便会采用指定的的管理策略

以下属性是必须的:

l  maxElementsInMemory - 在内存中缓存的 element 的最大数目

l  maxElementsOnDisk - 在磁盘上缓存的 element 的最大数目

l  eternal - 设定缓存的 elements 是否永远不过期。如果为 true ,则缓存的数据始终有效,如果为 false 那么还要根据 timeToIdleSeconds timeToLiveSeconds 判断

l  overflowToDisk - 设定当内存缓存溢出的时候是否将过期的 element 缓存到磁盘上

以下属性是可选的:

l  timeToIdleSeconds - 当缓存在 EhCache 中的数据前后两次访问的时间超过 timeToIdleSeconds 的属性取值时,这些数据便会删除 .

l  timeToLiveSeconds - 缓存 element 的有效生命期

l  diskPersistent - VM 重启的时候是否启用磁盘保存 EhCache 中的数据,默认是 false

l  diskExpiryThreadIntervalSeconds - 磁盘缓存的清理线程运行间隔,默认是 120 秒。每个 120s ,相应的线程会进行一次 EhCache 中数据的清理工作

l  memoryStoreEvictionPolicy - 当内存缓存达到最大,有新的 element 加入的时候,   移除缓存中 element 的策略。默认是 LRU (最近最少使用),可选的有 LFU (最不常使用)和 FIFO (先进先出)

 

 

 

使用简介

 

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http://www.uusam.com/uu/blog/article/60.htm

1. cacheNames 列表的取得

    方法一:

        CacheManager.create();

        String[] cacheNames = CacheManager.getInstance().getCacheNames();

    方法二:

        CacheManager manager = new CacheManager();

        String[] cacheNames = manager.getCacheNames();

    方法三:

        CacheManager manager1 = new CacheManager("src/config/ehcache1.xml");

        CacheManager manager2 = new CacheManager("src/config/ehcache2.xml");

        String[] cacheNamesForManager1 = manager1.getCacheNames();

        String[] cacheNamesForManager2 = manager2.getCacheNames();

2.CacheManager 各种建立的方法:

    方法一:

         CacheManager manager = new CacheManager(); // 实例方式

         CacheManager singletonManager = CacheManager.create(); // 单例方式

 

    方法二:

        CacheManager manager = new CacheManager("src/config/ehcache.xml");

 

    方法三:

        URL url = getClass().getResource("/anotherconfigurationname.xml");

        CacheManager manager = new CacheManager(url);

    方法四:

        InputStream fis = new 

                  FileInputStream(newFile("src/config/ehcache.xml").getAbsolutePath());

        try {

            CacheManager manager = new CacheManager(fis);

        } finally {

            fis.close();

        }

 

 

3. 添加和删除 Cache

        // 设置一个名为 test 的新 cache,test 属性为默认

        CacheManager singletonManager = CacheManager.create();

        singletonManager.addCache("testCache");

        Cache test = singletonManager.getCache("testCache");

        // 设置一个名为 test 的新 cache, 并定义其属性

        CacheManager singletonManager = CacheManager.create();

        Cache memoryOnlyCache = new Cache("testCache", 5000, false, false, 5, 2);

        manager.addCache (memoryOnlyCache);

        Cache test = singletonManager.getCache("testCache");

        singletonManager.removeCache ("test");

 

 4. 关闭缓存管理器 CacheManager        

        CacheManager.getInstance().shutdown();

  5. 对于缓存对象的 CRUD

        // 放入一个简单的对象到缓存元素;

        Cache cache = manager.getCache("sampleCache1");

        Element element = new Element("key1", "value1");

        cache.put (element); //Update

 

       // 得到一个序列化后的对象属性值;

        Cache cache = manager.getCache("sampleCache1");

        Element element = cache.get ("key1"); //query

        Serializable value = element.getValue();

 

        // 得到一个没有序列化后的对象属性值;

        Cache cache = manager.getCache("sampleCache1");

        Element element = cache.get("key1");

        Object value = element.getObjectValue();

 

        // 删除一个对象从元素;

        Cache cache = manager.getCache("sampleCache1");

        Element element = new Element("key1", "value1"

        cache.remove ("key1");

 

      // 对于永固性磁盘存储,立即存储到磁盘:

 

        Cache cache = manager.getCache("sampleCache1");

        cache.flush ();

 

 

6. 获得缓存大小:

        // 得到缓存的对象数量;

        Cache cache = manager.getCache("sampleCache1");

        int elementsInMemory = cache.getSize();

 

        // 得到缓存对象占用内存的数量

        Cache cache = manager.getCache("sampleCache1");

        long elementsInMemory = cache.getMemoryStoreSize();

 

        // 得到缓存对对象占用磁盘的数量

        Cache cache = manager.getCache("sampleCache1");

        long elementsInMemory = cache.getDiskStoreSize();

 

7. 关于缓存的读取和丢失的记录

        得到缓存读取的命中次数;

        Cache cache = manager.getCache("sampleCache1");

        int hits = cache.getHitCount();

 

        得到内存中缓存读取的命中次数;

        Cache cache = manager.getCache("sampleCache1");

        int hits = cache.getMemoryStoreHitCount();

 

        得到磁盘中缓存读取的命中次数;

        Cache cache = manager.getCache("sampleCache1");

        int hits = cache.getDiskStoreCount();

 

        得到缓存读取的丢失次数;

        Cache cache = manager.getCache("sampleCache1");

        int hits = cache.getMissCountNotFound();

 

        得到缓存读取的已经被销毁的对象丢失次数;

        Cache cache = manager.getCache("sampleCache1");

        int hits = cache.getMissCountExpired();

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Ehcache页面缓存的使用

 

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关于缓存的话题,在坛子里已经有很多讨论,简单的来说,如果一个应用中80% 的时间内都在访问20% 的数据,那么,这时候就应该使用缓存了。这个和长尾理论正好相悖,其实也不是相悖,只是不同的理论使用的场景不同。在80/20 原则生效的地方,我们都应该考虑是否可以使用缓存。但即使是这样,缓存也有不同的用法,举个例子,一个网站的首页估计是被访问的次数最多的,我们可以考虑给首页做一个页面缓存,而如果在某个页面上,比如说javaeye 的java 版区只有前几个页面是访问最频繁的,(假设javaeye 是使用hibernate ,当然这只是假设,我们都知道javaeye 是使用ror 开发的)那么我们就可以考虑给java 版区的record 做二级缓存了,因为二级缓存中是按照对象的id 来保存的,所以应该来说这前面几页使用的对象会一直存在于缓存之中(如何使用hibernate 的二级缓存坛子上也有介绍)。由此可见不同的页面的缓存策略有可能有天壤之别。

本文的目的就是上面所讲的两种情况之一,页面缓存。毫无疑问,几乎所有的网站的首页都是访问率最高的,而首页上的数据来源又是非常广泛的,大多数来自不同的对象,而且有可能来自不同的db ,所以给首页做缓存是一个不错的主意,那么主页的缓存策略是什么样子的呢,我认为应该是某个固定时间之内不变的,比如说2 分钟更新一次。那么这个缓存应该做在什么地方呢,让我们来看一下,假设您的应用的结构是page-filter-action-service-dao-db ,这个过程中的- 的地方都是可以做缓存的地方,根据页面缓存的特征,应该把页面缓存做到尽量靠近客户的地方,就是在page 和filter 之间,这样的优点就是第一个用户请求之后,页面被缓存,第二个用户再来请求的时候,走到filter 这个请求就结束了,无需再走后面的action-service-dao-db 。带来的好处是服务器压力的减低和客户段页面响应速度的加快。

 

那么我们来看一下如何使用ehcache 做到这一点。

 

在使用ehcache 的页面缓存之前,我们必须要了解ehcache 的几个概念,

1 timeToIdleSeconds ,多长时间不访问该缓存,那么ehcache 就会清除该缓存。

2 timeToLiveSeconds ,缓存的存活时间,从开始创建的时间算起。

 

看到这里,我们知道,首页的页面缓存的存活时间,我们定的是2 分钟,那么也就是说我们的timeToLiveSeconds 应该设置为120 ,同时我们的timeToIdleSeconds 最好也设置为2 分钟,或者小于2 分钟。我们来看一下下面这个配置,这个配置片段应该放到ehcache.xml 中:

 

< cache name = "SimplePageCachingFilter"

           maxElementsInMemory = "10"

           maxElementsOnDisk = "10"

           eternal = "false"

            overflowToDisk = "true"

           diskSpoolBufferSizeMB = "20"

           timeToIdleSeconds = "10"

           timeToLiveSeconds = "10"

           memoryStoreEvictionPolicy = "LFU"

            />

 

SimplePageCachingFilter 是缓存的名字,maxElementsInMemory 表示内存中SimplePageCachingFilter 缓存中元素的最大数量为10 ,maxElementsOnDisk 是指持久化该缓存的元素到硬盘上的最大数量也为10 (),eternal=false 意味着该缓存会死亡。overflowToDisk=true 意思是表示当缓存中元素的数量超过限制时,就把这些元素持久化到硬盘,如果overflowToDisk 是false ,那么maxElementsOnDisk 的设置就没有什么意义了。memoryStoreEvictionPolicy=LFU 是指按照缓存的hit 值来清除,也就是说缓存满了之后,新的对象需要缓存时,将会将缓存中hit 值最小的对象清除出缓存,给新的对象腾出地方来了(文章最后有ehcache 中自带的3 种缓存清空策略的介绍)。

 

接着我们来看一下SimplePageCachingFilter 的配置,

< filter >

        < filter-name > indexCacheFilter filter-name >

        < filter-class >

            net.sf.ehcache.constructs.web.filter.SimplePageCachingFilter

        filter-class >

filter >

 

    < filter-mapping >

        < filter-name > indexCacheFilter filter-name >

        < url-pattern > *index.action url-pattern >

filter-mapping >

就只需要这么多步骤,我们就可以给某个页面做一个缓存的,把上面这段配置放到你的web.xml 中,那么当你打开首页的时候,你会发现,2 分钟才会有一堆sql 语句出现在控制台上。当然你也可以调成5 分钟,总之一切都在控制中。

 

好了,缓存整个页面看上去是非常的简单,甚至都不需要写一行代码,只需要几行配置就行了,够简单吧,虽然看上去简单,但是事实上内部实现却不简单哦,有兴趣的话,大家可以看看SimplePageCachingFilter 继承体系的源代码。

 

上面的配置针对的情况是缓存首页的全部,如果你只想缓存首页的部分内容时,你需要使用SimplePageFragmentCachingFilter 这个filter 。我们看一下如下片断:

 

< filter >

        < filter-name > indexCacheFilter filter-name >

        < filter-class >

            net.sf.ehcache.constructs.web.filter.SimplePageFragmentCachingFilter

        filter-class >

filter >

 

    < filter-mapping >

        < filter-name > indexCacheFilter filter-name >

        < url-pattern > */index_right.jsp url-pattern >

filter-mapping >

 

这个jsp 需要被jsp:include 到其他页面,这样就做到的局部页面的缓存。这一点貌似没有oscache 的tag 好用。

 

事实上在cachefilter 中还有一个特性,就是gzip ,也就是说缓存中的元素是被压缩过的,如果客户浏览器支持压缩的话,filter 会直接返回压缩过的流,这样节省了带宽,把解压的工作交给了客户浏览器,如果客户的浏览器不支持gzip ,那么filter 会把缓存的元素拿出来解压后再返回给客户浏览器(大多数爬虫是不支持gzip 的,所以filter 也会解压后再返回流),这样做的优点是节省带宽,缺点就是增加了客户浏览器的负担(但是我觉得对当代的计算机而言,这个负担微乎其微)。

 

好了,如果你的页面正好也需要用到页面缓存,不防可以考虑一下ehcache ,因为它实在是非常简单,而且易用。

 

总结:ehcache 是一个非常轻量级的缓存实现,而且从1.2 之后就支持了集群,目前的最新版本是1.3 ,而且是hibernate 默认的缓存provider 。虽然本文是介绍的是ehcache 对页面缓存的支持,但是ehcache 的功能远不止如此,当然要使用好缓存,对JEE 中缓存的原理,使用范围,适用场景等等都需要有比较深刻的理解,这样才能用好缓存,用对缓存。

 

最后复习一下ehcache 中缓存的3 种清空策略:

1 FIFO ,first in first out ,这个是大家最熟的,先进先出,不多讲了

2 LFU , Less Frequently Used ,就是上面例子中使用的策略,直白一点就是讲一直以来最少被使用的。如上面所讲,缓存的元素有一个hit 属性,hit 值最小的将会被清出缓存。

2 LRU ,Least Recently Used ,最近最少使用的,缓存的元素有一个时间戳,当缓存容量满了,而又需要腾出地方来缓存新的元素的时候,那么现有缓存元素中时间戳离当前时间最远的元素将被清出缓存。

 

 

 

 Ehcache集群环境配置

  •  
    1.  class="net.sf.ehcache.distribution.RMICacheManagerPeerProviderFactory"   
    2. properties="peerDiscovery=manual,rmiUrls=//192.168.2.23:40001/userCache|//192.168.2.23:40001/resourceCache"  />  
    1.  class="net.sf.ehcache.distribution.RMICacheManagerPeerListenerFactory"   
    2. properties="hostName=192.168.2.154,  port=40001,socketTimeoutMillis=2000" />  
    1.  name="userCache" maxElementsInMemory="10000" eternal="true" overflowToDisk="true" timeToIdleSeconds="0" timeToLiveSeconds="0" diskPersistent="false" diskExpiryThreadIntervalSeconds="120">  
    2.           
    3.   
    1.  class="net.sf.ehcache.distribution.jgroups.JGroupsCacheManagerPeerProviderFactory"  
    2.         properties="connect=TCP(start_port=7800):  
    3.         TCPPING(initial_hosts=192.168.2.154[7800],192.168.2.23[7800];port_range=10;timeout=3000;  
    4.         num_initial_members=3;up_thread=true;down_thread=true):  
    5.         VERIFY_SUSPECT(timeout=1500;down_thread=false;up_thread=false):  
    6.         pbcast.NAKACK(down_thread=true;up_thread=true;gc_lag=100;retransmit_timeout=3000):  
    7.         pbcast.GMS(join_timeout=5000;join_retry_timeout=2000;shun=false;  
    8.         print_local_addr=false;down_thread=true;up_thread=true)"   
    9.         propertySeparator="::" />  
    1.  name="userCache" maxElementsInMemory="10000" eternal="true"  
    2.         overflowToDisk="true" timeToIdleSeconds="0" timeToLiveSeconds="0"  
    3.         diskPersistent="false" diskExpiryThreadIntervalSeconds="120">  
    4.         
    5.             properties="replicateAsynchronously=true, replicatePuts=true,  
    6.                 replicateUpdates=true, replicateUpdatesViaCopy=false, replicateRemovals=true"/>  
    7.   
    1.  version="1.0" encoding="UTF-8"?>  
    2.  xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"  
    3.     xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://ehcache.sf.net/ehcache.xsd">  
    4.       
    5.   
    6.     
    7.         properties="connect=TCP(start_port=7800):  
    8.         TCPPING(initial_hosts=192.168.2.154[7800],192.168.2.23[7800];port_range=10;timeout=3000;  
    9.         num_initial_members=3;up_thread=true;down_thread=true):  
    10.         VERIFY_SUSPECT(timeout=1500;down_thread=false;up_thread=false):  
    11.         pbcast.NAKACK(down_thread=true;up_thread=true;gc_lag=100;retransmit_timeout=3000):  
    12.         pbcast.GMS(join_timeout=5000;join_retry_timeout=2000;shun=false;  
    13.         print_local_addr=false;down_thread=true;up_thread=true)"   
    14.         propertySeparator="::" />  
    15.   
    16.     
    17.         overflowToDisk="true" timeToIdleSeconds="0" timeToLiveSeconds="0"  
    18.         diskPersistent="false" diskExpiryThreadIntervalSeconds="120">  
    19.         
    20.             properties="replicateAsynchronously=true, replicatePuts=true,  
    21.                 replicateUpdates=true, replicateUpdatesViaCopy=false, replicateRemovals=true"/>  
    22.       
    23.   
    24.     
    25.         overflowToDisk="true" timeToIdleSeconds="0" timeToLiveSeconds="0"  
    26.         diskPersistent="false" diskExpiryThreadIntervalSeconds="120">  
    27.         
    28.             properties="replicateAsynchronously=true, replicatePuts=true,  
    29.                 replicateUpdates=true, replicateUpdatesViaCopy=false, replicateRemovals=true"/>  
    30.       
    31.     
    32.         overflowToDisk="true" timeToIdleSeconds="0" timeToLiveSeconds="0"  
    33.         diskPersistent="false" diskExpiryThreadIntervalSeconds="120">  
    34.         
    35.             properties="replicateAsynchronously=true, replicatePuts=true,  
    36.                 replicateUpdates=true, replicateUpdatesViaCopy=false, replicateRemovals=true"/>  
    37.       
    38.     
    39.         eternal="true" overflowToDisk="true" timeToIdleSeconds="0"  
    40.         timeToLiveSeconds="0" diskPersistent="false"  
    41.         diskExpiryThreadIntervalSeconds="120">  
    42.         
    43.             properties="replicateAsynchronously=true, replicatePuts=true,  
    44.                 replicateUpdates=true, replicateUpdatesViaCopy=false, replicateRemovals=true"/>  
    45.       
    46.   

 

源文档

 

Ehcache支持的分布式缓存支持有三种RMI,JGroups,JMS,这里介绍下MRI和JGrpups两种方式,Ehcache使用版本为 1.5.0,关于ehcache的其他信息请参考http://ehcache.sourceforge.net /EhcacheUserGuide.html,关于jgroups的信息请参考http://www.jgroups.org/manual /html_single/index.html。

 

环境为两台机器 server1 ip:192.168.2.154,server2 ip:192.168.2.23

 

1. RMI方式:

rmi的方式配置要点(下面均是server1上的配置,server2上的只需要把ip兑换即可)

 

a. 配置PeerProvider:

 

Xml代码

 

配置中通过手动方式同步sever2中的userCache和resourceCache。

 

b. 配置CacheManagerPeerListener:

 

Xml代码

 

  配置中 server1 监听本机 40001 端口。

 

c. 在每一个cache中添加cacheEventListener,例子如下:

 

Xml代码

   

2. JGroups方式:

ehcache 1.5.0之后版本支持的一种方式,配置起来比较简单,要点:

 

a. 配置PeerProvider,使用tcp的方式,例子如下:

 

Xml代码

 

 b. 为每个 cache 添加 cacheEventListener

 

Xml代码

 

 JGroup 方式配置的两个 server 上的配置文件一样,若有多个 server ,在 initial_hosts 中将 server ip 加上即可。

一个完整的ehcache.xml文件:

Xml代码

 

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