EhCache

一 介绍

EhCache 是一个纯Java的进程内缓存框架，具有快速、精干等特点，是Hibernate中默认CacheProvider。Ehcache是一种广泛使用的开源Java分布式缓存。主要面向通用缓存,Java EE和轻量级容器。它具有内存和磁盘存储，缓存加载器,缓存扩展,缓存异常处理程序,一个gzip缓存servlet过滤器,支持REST和SOAP api等特点。

特性

• 快速、简单
• 多种缓存策略
• 缓存数据有两级：内存和磁盘，因此无需担心容量问题
• 缓存数据会在虚拟机重启的过程中写入磁盘
• 可以通过RMI、可插入API等方式进行分布式缓存
• 具有缓存和缓存管理器的侦听接口
• 支持多缓存管理器实例，以及一个实例的多个缓存区域
• 提供Hibernate的缓存实现

集成

可以单独使用，一般在第三方库中被用到的比较多（如mybatis、shiro等）ehcache 对分布式支持不够好，多个节点不能同步，通常和redis一块使用

灵活性

ehcache具备对象api接口和可序列化api接口
不能序列化的对象可以使用出磁盘存储外ehcache的所有功能
支持基于Cache和基于Element的过期策略，每个Cache的存活时间都是可以设置和控制的。
提供了LRU、LFU和FIFO缓存淘汰算法，Ehcache 1.2引入了最少使用和先进先出缓存淘汰算法，构成了完整的缓存淘汰算法。
提供内存和磁盘存储，Ehcache和大多数缓存解决方案一样，提供高性能的内存和磁盘存储。
动态、运行时缓存配置，存活时间、空闲时间、内存和磁盘存放缓存的最大数目都是可以在运行时修改的。

应用持久化

在vm重启后，持久化到磁盘的存储可以复原数据
Ehache是第一个引入缓存数据持久化存储的开源java缓存框架，缓存的数据可以在机器重启后从磁盘上重新获得
根据需要将缓存刷到磁盘。将缓存条目刷到磁盘的操作可以通过cache.fiush方法执行,这大大方便了ehcache的使用

ehcache 和 redis 比较

• ehcache直接在jvm虚拟机中缓存，速度快，效率高；但是缓存共享麻烦，集群分布式应用不方便。
• redis是通过socket访问到缓存服务，效率比ecache低，比数据库要快很多，
  处理集群和分布式缓存方便，有成熟的方案。如果是单个应用或者对缓存访问要求很高的应用，用ehcache。如果是大型系统，存在缓存共享、分布式部署、缓存内容很大的，建议用redis。

二 Hello World

依赖

  
    
        net.sf.ehcache
        ehcache
        2.10.2
    
    
        junit
        junit
        4.12
        test
    
  

配置文件

测试类

package com.zyc;

import org.junit.Test;

import net.sf.ehcache.Cache;
import net.sf.ehcache.CacheManager;
import net.sf.ehcache.Element;

public class Test1 {
    
    @Test
    public void test1() {
        // 1. 创建缓存管理器
        CacheManager cacheManager = CacheManager.create("./src/main/resources/ehcache.xml");
        
        // 2. 获取缓存对象
        Cache cache = cacheManager.getCache("HelloWorldCache");
        
        // 3. 创建元素
        Element element = new Element("key1", "value1");
        
        // 4. 将元素添加到缓存
        cache.put(element);
        
        // 5. 获取缓存
        Element value = cache.get("key1");
        System.out.println(value);
        System.out.println(value.getObjectValue());
        
        // 6. 删除元素
        cache.remove("key1");
        
        Person p1 = new Person("小明",18,"杭州");
        Element pelement = new Element("xm", p1);
        cache.put(pelement);
        Element pelement2 = cache.get("xm");
        System.out.println(pelement2.getObjectValue());
        
        System.out.println(cache.getSize());
        
        // 7. 刷新缓存
        cache.flush();
        
        // 8. 关闭缓存管理器
        cacheManager.shutdown();

    }

}

三 配置文件说明

diskStore

• path ：指定磁盘存储的位置

defaultCache

默认的缓存

cache

自定的缓存，当自定的配置不满足实际情况时可以通过自定义（可以包含多个cache节点）

• name : 缓存的名称，可以通过指定名称获取指定的某个Cache对象
• maxElementsInMemory ：内存中允许存储的最大的元素个数，0代表无限个
• clearOnFlush：内存数量最大时是否清除。
• eternal ：设置缓存中对象是否为永久的，如果是，超时设置将被忽略，对象从不过期。根据存储数据的不同，例如一些静态不变的数据如省市区等可以设置为永不过时
• timeToIdleSeconds ： 设置对象在失效前的允许闲置时间（单位：秒）。仅当eternal=false对象不是永久有效时使用，可选属性，默认值是0，也就是可闲置时间无穷大。
• timeToLiveSeconds ：缓存数据的 生存时间（TTL），也就是一个元素从构建到消亡的最大时间间隔值，这只能在元素不是永久驻留时有效，如果该值是0就意味着元素可以停顿无穷长的时间。(和上面的两者取最小值)
• overflowToDisk：内存不足时，是否启用磁盘缓存。
• maxEntriesLocalDisk：当内存中对象数量达到maxElementsInMemory时，Ehcache将会对象写到磁盘中。
• maxElementsOnDisk：硬盘最大缓存个数。
• diskSpoolBufferSizeMB：这个参数设置DiskStore（磁盘缓存）的缓存区大小。默认是30MB。每个Cache都应该有自己的一个缓冲区。
• diskPersistent：是否在VM重启时存储硬盘的缓存数据。默认值是false。
• diskExpiryThreadIntervalSeconds：磁盘失效线程运行时间间隔，默认是120秒。
• memoryStoreEvictionPolicy：当达到maxElementsInMemory限制时，Ehcache将会根据指定的策略去清理内存。默认策略是LRU（最近最少使用）。你可以设置为FIFO（先进先出）或是LFU（较少使用）。这里比较遗憾，Ehcache并没有提供一个用户定制策略的接口，仅仅支持三种指定策略，感觉做的不够理想。

编程方式配置

Cache cache = manager.getCache("mycache"); 
CacheConfiguration config = cache.getCacheConfiguration(); 
config.setTimeToIdleSeconds(60); 
config.setTimeToLiveSeconds(120); 
config.setmaxEntriesLocalHeap(10000); 
config.setmaxEntriesLocalDisk(1000000);

持久化配置

类必须实现序列化接口，不需要的属性用transientx修饰

这种是所有数据都放到磁盘里去了

自己决定说明时候持久化
测试得出以下两个方法在配置持久化环境的情况下都会将内存中的数据放到磁盘上

        cache.flush();
        
        // 8. 关闭缓存管理器
        cacheManager.shutdown()

自动持久化

想利用spring 的注解，不想手动shutdown ，因此web.xml 配置listener 监听，在销毁的时候进行shutdown,这里利用ehcache 的监听.

    
    
        net.sf.ehcache.constructs.web.ShutdownListener
    

直接杀死线程，这肯定监听不到。
更多资料（未测试过）：记一次，ehcache缓存到磁盘，再恢复的过程

spring持久化测试情况
通过注解调用发现，每次test结束后，都会自动持久化

    @Test
    public void testPersist(){
        System.out.println(ehcacheService.getDataFromDB("tt1"));
        System.out.println(ehcacheService.getDataFromDB("tt1"));
    }

    @Cacheable(value="HelloWorldCache", key="#key")
    @Override
    public String getDataFromDB(String key) {
        System.out.println("从数据库中获取数据...");
        return key + ":" + String.valueOf(Math.round(Math.random()*1000000));
    }

四 一致性模型

说到一致性，数据库的一致性是怎样的？不妨先来回顾一下数据库的几个隔离级别：
未提交读（Read Uncommitted）：在读数据时不会检查或使用任何锁。因此，在这种隔离级别中可能读取到没有提交的数据。会出现脏读、不可重复读、幻象读。
已提交读（Read Committed）：只读取提交的数据并等待其他事务释放排他锁。读数据的共享锁在读操作完成后立即释放。已提交读是数据库的默认隔离级别。会出现不可重复读、幻象读。
可重复读（Repeatable Read）：像已提交读级别那样读数据，但会保持共享锁直到事务结束。会出现幻象读。
可序列化（Serializable）：工作方式类似于可重复读。但它不仅会锁定受影响的数据，还会锁定这个范围，这就阻止了新数据插入查询所涉及的范围。

模型分类

1. 强一致性模型：系统中的某个数据被成功更新(事务成功返回)后，后续任何对该数据的读取操作都得到到更新后的值。这是传统关系数据库提供的一致性模型，也是关系数据库深受人们喜爱的原因之一。强一致性模型下的性能消耗通常是最大的
2. 弱一致性模型：系统中的某个数据被更新后，后续对该数据的读取操作得到的不一定是更新后的值，这种情况下通常有个“不一致性时间窗口”存在：即数据更新完成后在经过这个时间窗口，后续读取操作就能够得到更新后的值。
3. 最终一致性模型：属于弱一致性的一种，即某个数据被更新后，如果该数据后续没有被再次更新，那么最终(没有时间窗口)所有的读取操作都会返回更新后的值
4. Bulk Load：这种模型是基于批量加载数据到缓存里面的场景而优化的，没有引入锁和常规的淘汰算法这些降低性能的东西，它和最终一致性模型很像，但是有批量、高速写和弱一致性保证的机制。

最终一致性模型包含如下几个必要属性

• 读写一致：某线程A，更新某条数据以后，后续的访问全部都能取得更新后的数据。
• 会话内一致：它本质上和上面那一条是一致的，某用户更改了数据，只要会话还存在，后续他取得的所有数据都必须是更改后的数据。
• 单调读一致：如果一个进程可以看到当前的值，那么后续的访问不能返回之前的值。
• 单调写一致：对同一进程内的写行为必须是保序的，否则，写完毕的结果就是不可预期的了。·

API

1、显式锁（Explicit Locking ）：如果我们本身就配置为强一致性，那么自然所有的缓存操作都具备事务性质。而如果我们配置成最终一致性时，再在外部使用显式锁API，也可以达到事务的效果。当然这样的锁可以控制得更细粒度，但是依然可能存在竞争和线程阻塞。
2、无锁可读取视图（UnlockedReadsView）：一个允许脏读的decorator，它只能用在强一致性的配置下，它通过申请一个特殊的写锁来比完全的强一致性配置提升性能。
举例如下，xml配置为强一致性模型：

但是使用UnlockedReadsView：

Cache cache = cacheManager.getEhcache("myCache");  
UnlockedReadsView unlockedReadsView = new UnlockedReadsView(cache, "myUnlockedCache");  //代码上设置

3、原子方法（Atomic methods）：方法执行是原子化的，即CAS操作（Compare and Swap）。CAS最终也实现了强一致性的效果，但不同的是，它是采用乐观锁而不是悲观锁来实现的。在乐观锁机制下，更新的操作可能不成功，因为在这过程中可能会有其他线程对同一条数据进行变更，那么在失败后需要重新执行更新操作。现代的CPU都支持CAS原语了。

cache.putIfAbsent(Element element);  
cache.replace(Element oldOne, Element newOne);  
cache.remove(Element);  

五 Spring整合

spring注解

Spring对缓存的支持类似于对事务的支持。
首先使用注解标记方法，相当于定义了切点，然后使用Aop技术在这个方法的调用前、调用后获取方法的入参和返回值，进而实现了缓存的逻辑。

@Cacheable

表明所修饰的方法是可以缓存的：当第一次调用这个方法时，它的结果会被缓存下来，在缓存的有效时间内，以后访问这个方法都直接返回缓存结果，不再执行方法中的代码段。

• 这个注解可以用condition属性来设置条件，如果不满足条件，就不使用缓存能力，直接执行方法。
• 可以使用key属性来指定key的生成规则。

参数

• value：缓存位置名称，不能为空，如果使用EHCache，就是ehcache.xml中声明的cache的name, 指明将值缓存到哪个Cache中
• key：缓存的key，默认为空，既表示使用方法的参数类型及参数值作为key，支持SpEL，如果要引用参数值使用井号加参数名，如：#userId，
  一般来说，我们的更新操作只需要刷新缓存中某一个值，所以定义缓存的key值的方式就很重要，最好是能够唯一，因为这样可以准确的清除掉特定的缓存，而不会影响到其它缓存值 ，
  本例子中使用实体加冒号再加ID组合成键的名称，如"user:1"、"order:223123"等
• condition：触发条件，只有满足条件的情况才会加入缓存，默认为空，既表示全部都加入缓存，支持SpEL

// 将缓存保存到名称为UserCache中，键为"user:"字符串加上userId值，如 'user:1'
@Cacheable(value="UserCache", key="'user:' + #userId")    
public User findById(String userId) {    
    return (User) new User("1", "mengdee");           
}    

// 将缓存保存进UserCache中，并当参数userId的长度小于12时才保存进缓存，默认使用参数值及类型作为缓存的key
// 保存缓存需要指定key，value， value的数据类型，不指定key默认和参数名一样如："1"
@Cacheable(value="UserCache", condition="#userId.length() < 12")    
public boolean isReserved(String userId) {    
    System.out.println("UserCache:"+userId);    
    return false;    
}

@CachePut

与@Cacheable不同，@CachePut不仅会缓存方法的结果，还会执行方法的代码段。它支持的属性和用法都与@Cacheable一致。一个缓存后就不执行代码了，一个还要执行)

@CacheEvict

与@Cacheable功能相反，@CacheEvict表明所修饰的方法是用来删除失效或无用的缓存数据。

参数

• value：缓存位置名称，不能为空，同上
• key：缓存的key，默认为空，同上
• condition：触发条件，只有满足条件的情况才会清除缓存，默认为空，支持SpEL
• allEntries：true表示清除value中的全部缓存，默认为false

//清除掉UserCache中某个指定key的缓存    
@CacheEvict(value="UserCache",key="'user:' + #userId")    
public void removeUser(User user) {    
    System.out.println("UserCache"+user.getUserId());    
}    

//清除掉UserCache中全部的缓存    
@CacheEvict(value="UserCache", allEntries=true)    
public final void setReservedUsers(String[] reservedUsers) {    
   System.out.println("UserCache deleteall");    
}

代码测试

目录结构

pom

  4.0.0
  com.zyc
  ehcache1
  0.0.1-SNAPSHOT
  
  
    UTF-8
    4.10
    4.2.3.RELEASE
  
  
  
    
      junit
      junit
      ${junit.version}
      test
    
    
    
         org.springframework
         spring-test
         ${spring.version}
         test
     
    
    
    
    
        org.springframework
        spring-webmvc
        ${spring.version}
    
    
        org.springframework
        spring-core
        ${spring.version}
    
    
        org.springframework
        spring-context
        ${spring.version}
    
    
        org.springframework
        spring-context-support
        ${spring.version}
    
    
    
        net.sf.ehcache
        ehcache
        2.10.3
    
    
   
  

接口实现

package com.zyc;

import org.junit.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;

import com.zyc.service.EhcacheService;

public class EhcacheServiceTest extends Test2 {
    
    @Autowired
    private EhcacheService ehcacheService;
    
    /*
     *  有效时间是5秒，第一次和第二次获取的值是一样的，因第三次是5秒之后所以会获取新的值
     */
    @Test
    public void testTimestamp() throws InterruptedException{
        System.out.println("第一次调用：" + ehcacheService.getTimestamp("param"));
        Thread.sleep(2000);
        System.out.println("2秒之后调用：" + ehcacheService.getTimestamp("param"));
        Thread.sleep(4000);
        System.out.println("再过4秒之后调用：" + ehcacheService.getTimestamp("param"));
    }
//  执行结果
//  第一次调用：1562460396352
//  2秒之后调用：1562460396352
//  再过4秒之后调用：1562460402359
    
    
    @Test
    public void testCache(){
        String key = "zhangsan";
        String value = ehcacheService.getDataFromDB(key); // 从数据库中获取数据...
        ehcacheService.getDataFromDB(key);  // 从缓存中获取数据，所以不执行该方法体
        ehcacheService.removeDataAtDB(key); // 从数据库中删除数据
        ehcacheService.getDataFromDB(key);  // 从数据库中获取数据...（缓存数据删除了，所以要重新获取，执行方法体）
    }
//  第二次调用已经用到了缓存
//  从数据库中获取数据...
//  从数据库中删除数据
//  从数据库中获取数据...
    
    @Test
    public void testPut(){
        String key = "mengdee";
        ehcacheService.refreshData(key);  // 模拟从数据库中加载数据
        String data = ehcacheService.getDataFromDB(key);//这个调用不会执行
        System.out.println("data:" + data); // data:mengdee::103385

        ehcacheService.refreshData(key);  // 模拟从数据库中加载数据
        String data2 = ehcacheService.getDataFromDB(key);
        System.out.println("data2:" + data2);   // data2:mengdee::180538    
    }
    
    
    @Test
    public void testFindById(){
        ehcacheService.findById("1"); // 模拟从数据库中查询数据
        ehcacheService.findById("1");
    }
    
    @Test
    public void testIsReserved(){
        ehcacheService.isReserved("123");
        ehcacheService.isReserved("123");//会缓存
        ehcacheService.isReserved("1234567890123");
        ehcacheService.isReserved("1234567890123");//不会用到缓存
    }
    
    @Test
    public void testRemoveUser(){
        // 线添加到缓存
        ehcacheService.findById("1");
        
        // 再删除
        ehcacheService.removeUser("1");
        
        // 如果不存在会执行方法体
        ehcacheService.findById("1");
    }
    
    @Test
    public void testRemoveAllUser(){
        ehcacheService.findById("1");
        ehcacheService.findById("2");
        
        ehcacheService.removeAllUser();
        
        ehcacheService.findById("1");
        ehcacheService.findById("2");
        
//      模拟从数据库中查询数据
//      模拟从数据库中查询数据
//      UserCache delete all
//      模拟从数据库中查询数据
//      模拟从数据库中查询数据
    }

}

参考

1. ehcache入门基础示例
2. ehcache详细解读
3. Ehcache配置持久化到硬盘
4. spring +ehcache 持久化数据，重启恢复