关于java中的本地缓存-总结概

为什么要有本地缓存？

在系统中，有些数据，数据量小，但是访问十分频繁（例如国家标准行政区域数据），针对这种场景，需要将数据搞到应用的本地缓存中，以提升系统的访问效率，减少无谓的数据库访问（数据库访问占用数据库连接，同时网络消耗比较大），但是有一点需要注意，就是缓存的占用空间以及缓存的失效策略。

 

为什么是本地缓存，而不是分布式的集群缓存？

         目前的数据，大多是业务无关的小数据缓存，没有必要搞分布式的集群缓存，目前涉及到订单和商品的数据，会直接走DB进行请求，再加上分布式缓存的构建，集群维护成本比较高，不太适合紧急的业务项目。

         这里介绍一下缓存使用的三个阶段（摘自info架构师文档）

          

 

本地缓存在那个区域？

         目前考虑的是占用了JVM的heap区域，再细化一点的就是heap中的old区，目前的数据量来看，都是一些小数据，加起来没有几百兆，放在heap区域最快最方便。后期如果需要放置在本地缓存的数据大的时候，可以考虑在off-heap区域，但是off-heap区域的话，需要考虑对象的序列化（因为off-heap区域存储的是二进制的数据），另外一个的话就是off-heap的GC问题。其实，如果真的数据量比较大，那其实就可以考虑搞一个集中式的缓存系统，可以是单机，也可以是集群，来承担缓存的作用。

 

搞一个单例模式，里面有个Map的变量来放置数据

关于单例模式，一个既简单又复杂的模式（http://iamzhongyong.iteye.com/blog/1539642）

非常典型的代码如下：

public  class  SingletonMap {
    //一个本地的缓存Map
    private  Map localCacheStore =  new  HashMap();

    //一个私有的对象，非懒汉模式
    private  static  SingletonMap singletonMap =  new  SingletonMap();

    //私有构造方法，外部不可以new一个对象
    private  SingletonMap(){
    }

    //静态方法，外部获得实例对象
    public  static  SingletonMap getInstance(){
        return  singletonMap;
    }

    //获得缓存中的数据
    public  Object getValueByKey(String key){
        return  localCacheStore.get(key);
    }
    //向缓存中添加数据
    public  void  putValue(String key , Object value){
        localCacheStore.put(key, value);
    }
}

 这种能不能用？可以用，但是非常局限

但是这种的就是本地缓存了吗？ 答案显然不是，为啥呢？
1 、  没有缓存大小的设置，无法限定缓存体的大小以及存储数据的限制（max size limit）；
2 、  没有缓存的失效策略（eviction policies）；
3 、  没有弱键引用，在内存占用吃紧的情况下，JVM是无法回收的（weak rererences keys）；
4 、  没有监控统计（statistics）；
5 、  持久性存储（persistent store）；
所以，这种就直接废掉了。。。

 

引入EhCache来构建缓存（详细介绍:  http://raychase.iteye.com/blog/1545906）

EhCahce的核心类：

A、CacheManager：Cache的管理类；

B、Cache：具体的cache类信息，负责缓存的get和put等操作

C、CacheConfiguration ：cache的配置信息，包含策略、最大值等信息

D、Element：cache中单条缓存数据的单位

典型的代码如下：

public  static  void  main(String[] args) {
        //EhCache的缓存，是通过CacheManager来进行管理的
        CacheManager cacheManager = CacheManager.getInstance();

        //缓存的配置，也可以通过xml文件进行
        CacheConfiguration conf =  new  CacheConfiguration();
        conf.name( "cache_name_default" ); //设置名字
        conf.maxEntriesLocalHeap( 1000 ); //最大的缓存数量
        conf.memoryStoreEvictionPolicy(MemoryStoreEvictionPolicy.LRU); //设置失效策略

        //创建一个缓存对象，并把设置的信息传入进去
        Cache localCache =  new  Cache(conf);

        //将缓存对象添加到管理器中
        cacheManager.addCache(localCache);

        localCache.put( new  Element( "iamzhongyong" ,  new  Date()));

        System.out.println(localCache.getSize());
        System.out.println(localCache.getStatistics().toString());
        System.out.println(localCache.getName());
        System.out.println(localCache.get( "iamzhongyong" ).toString());
        System.out.println(localCache.get( "iamzhongyong" ).getObjectValue());
    }

当然，Cache的配置信息，可以通过配置文件制定了。。。

优点：功能强大，有失效策略、最大数量设置等，缓存的持久化只有企业版才有，组件的缓存同步，可以通过jgroup来实现

缺点：功能强大的同时，也使其更加复杂

 

引入guava的cacheBuilder来构建缓存

这个非常强大、简单，通过一个CacheBuilder类就可以满足需求。

缺点就是如果要组件同步的话，需要自己实现这个功能。

典型的代码如下：

public  class  GuavaCacheBuilderTest {
    public  static  void  main(String[] args)  throws  Exception{
        GuavaCacheBuilderTest cache =  new  GuavaCacheBuilderTest();
        cache.getNameLoadingCache( "bixiao" );
    }
    public  void  getNameLoadingCache(String name)  throws  Exception{
        LoadingCache cache = CacheBuilder.newBuilder()
            .maximumSize( 20 ) //设置大小，条目数
            .expireAfterWrite( 20 , TimeUnit.SECONDS) //设置失效时间，创建时间
            .expireAfterAccess( 20 , TimeUnit.HOURS)  //设置时效时间，最后一次被访问
            .removalListener( new  RemovalListener() {  //移除缓存的监听器
                public  void  onRemoval(RemovalNotification notification) {
                    System.out.println( "有缓存数据被移除了" );
                }})
            .build( new  CacheLoader(){  //通过回调加载缓存
                @Override
                public  String load(String name)  throws  Exception {
                    return  name +  "-"  +  "iamzhongyong" ;
                }
        });
        System.out.println(cache.get(name));
        //cache.invalidateAll();
    }
}

 

缓存预热怎么搞？

A、全量预热，固定的时间段移除所有，然后再全量预热

适用场景：

1、数据更新不频繁，例如每天晚上3点更新即可的需求；

 2、数据基本没有变化，例如全国区域性数据；

B、增量预热（缓存查询，没有，则查询数据库，有则放入缓存）

适用场景：

1、  数据更新要求缓存中同步更新的场景

 

​集群内部，缓存的一致性如何保证？

如果采用ehcache的话，可以使用框架本身的JGroup来实现组内机器之间的缓存同步。

如果是采用google的cacheBuilder的话，需要自己实现缓存的同步。

A、非实时生效数据：数据的更新不会时时发生，应用启动的时候更新即可，然后定时程序定时去清理缓存；

B、需要实时生效数据：启动时可预热也可不预热，但是缓存数据变更后，集群之间需要同步