Java 缓存介绍：Ehcache、Hazelcast、Infinispan

对于这样的一个问题：最好的 Java 缓存解决方案是哪个？ 很难有一个简单的答案，这依赖于不同的应用场景：

• 是否只需要一个本地的缓存，或者是需要在应用集群中使用的缓存分区
• 在数据一致性和延迟方面的权衡
• 是不是在固定的硬件架构上的静态发布，或者是不断增长的应用服务器数量

下面我们会介绍 Java 应用服务器方面的一些缓存解决方案，包括 Ehcache、Hazelcast 和 Infinispan，将介绍在不同的应用场景下不同的特点。

下面是三个解决方案一个简单的对比表格：

	Ehcache	Hazelcast	Infinispan
支持点对点模式下的分布式哈希表	no	yes	yes
支持点对点模式下的全复制架构	yes	no	yes
点对点模式下原子操作确保数据的一致性，甚至是缓存配置是错误的情况下	yes	yes	no
C/S 模式下明确的硬件配置	yes	no	no
C/S 模式下的可伸缩配置发布	no	yes	yes
C/S 模式下原子操作确保数据的一致性	no	yes	no

下面是全系列文章目录：

Contents

• Part 0: Introduction
  • Part 0.1: Overview.
  • Part 0.2: Caches and Big Data.
• Part 1: Example Application
  • Part 1.1: Brief introduction to the features of the User Event Cache.
  • Part 1.2: REST interface exposed.
  • Part 1.3: The common data types used.
  • Part 1.4: Reference implementation with a ConcurrentHashMap.
• Part 2: Local caches with eviction
  • Part 2.1: Introduction to JSR 107.
  • Part 2.2: Local cache with Ehcache.
  • Part 2.3: Local cache with Hazelcast.
  • Part 2.4: Local cache with Infinispan.
• Part 3: Peer-to-peer clustering
  • Part 3.1: Introduction to peer-to-peer architectures.
  • Part 3.2: Peer-to-peer with Ehcache.
  • Part 3.3: Peer-to-peer with Hazelcast.
  • Part 3.4: Peer-to-peer with Infinispan.
• Part 4: Client-Server clustering
  • Part 4.1: Introduction to client-server architectures.
  • Part 4.2: Client-server with Ehcache.
  • Part 4.3: Client-server with Hazelcast.
  • Part 4.4: Client-server with Infinispan.
• Part 5: Advanced Topics
  • Part 5.1 Second-level caches for databases.
  • Part 5.2 Advanced features.

• Summary

OSC 译自 http://labs.consol.de/java-caches/