在java项目广泛的使用。它是一个开源的、设计于提高在数据从RDBMS中取出来的高花费、高延迟采取的一种缓存方案。正因为Ehcache具有健壮性(基于java开发)、被认证(具有apache 2.0 license)、充满特色(稍后会详细介绍),所以被用于大型复杂分布式web application的各个节点中。
够快
Ehcache的发行有一段时长了,经过几年的努力和不计其数的性能测试,Ehcache终被设计于large, high concurrency systems.
够简单
开发者提供的接口非常简单明了,从Ehcache的搭建到运用运行仅仅需要的是你宝贵的几分钟。其实很多开发者都不知道自己用在用Ehcache,Ehcache被广泛的运用于其他的开源项目
比如:hibernate
够袖珍
关于这点的特性,官方给了一个很可爱的名字small foot print ,一般Ehcache的发布版本不会到2M,V 2.2.3 才 668KB。
够轻量
核心程序仅仅依赖slf4j这一个包,没有之一!
好扩展
Ehcache提供了对大数据的内存和硬盘的存储,最近版本允许多实例、保存对象高灵活性、提供LRU、LFU、FIFO淘汰算法,基础属性支持热配置、支持的插件多
监听器
缓存管理器监听器 (CacheManagerListener)和 缓存监听器(CacheEvenListener),做一些统计或数据一致性广播挺好用的
够简单就是Ehcache的一大特色,自然用起来just so easy!
贴一段基本使用代码
CacheManager manager = CacheManager.newInstance("src/config/ehcache.xml");
Ehcache cache = new Cache("testCache", 5000, false, false, 5, 2);
cacheManager.addCache(cache);
代码中有个ehcache.xml文件,现在来介绍一下这个文件中的一些属性
name:缓存名称。
maxElementsInMemory:缓存最大个数。
eternal:对象是否永久有效,一但设置了,timeout将不起作用。
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:设置对象在失效前允许存活时间,最大时间介于创建时间和失效时间之间。仅当eternal=false对象不是永久有效时使用,默认是0.,也就是对象存活时 间无穷大。
overflowToDisk:当内存中对象数量达到maxElementsInMemory时,Ehcache将会对象写到磁盘中。
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。
maxElementsOnDisk:硬盘最大缓存个数。
diskPersistent:是否缓存虚拟机重启期数据 Whether the disk store persists between restarts of the Virtual Machine. The default value is 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。你可以设置为 FIFO或是LFU。
clearOnFlush:内存数量最大时是否清除。
memcache 是一种高性能、分布式对象缓存系统,最初设计于缓解动态网站数据库加载数据的延迟性,你可以把它想象成一个大的内存HashTable,就是一个key-value键值缓存。Danga Interactive为了LiveJournal所发展的,以BSD license释放的一套开放源代码软件。
依赖
memcache C语言所编写,依赖于最近版本的GCC和libevent。GCC是它的编译器,同是基于libevent做socket io。在安装memcache时保证你的系统同事具备有这两个环境。
多线程支持
memcache支持多个cpu同时工作,在memcache安装文件下有个叫threads.txt中特别说明,By default, memcached is compiled as a single-threaded application.默认是单线程编译安装,如果你需要多线程则需要修改./configure --enable-threads,为了支持多核系统,前提是你的系统必须具有多线程工作模式。开启多线程工作的线程数默认是4,如果线程数超过cpu数容易发生操作死锁的概率。结合自己业务模式选择才能做到物尽其用。
高性能
通过libevent完成socket 的通讯,理论上性能的瓶颈落在网卡上。
分别把memcached和libevent下载回来,放到 /tmp 目录下
# cd /tmp
# wget http://www.danga.com/memcached/dist/memcached-1.2.0.tar.gz
# wget http://www.monkey.org/~provos/libevent-1.2.tar.gz
先安装libevent:
# tar zxvf libevent-1.2.tar.gz
# cd libevent-1.2
# ./configure -prefix=/usr
# make (如果遇到提示gcc 没有安装则先安装gcc)
# make install
测试libevent是否安装成功:
# ls -al /usr/lib | grep libevent
lrwxrwxrwx 1 root root 21 11?? 12 17:38 libevent-1.2.so.1 -> libevent-1.2.so.1.0.3
-rwxr-xr-x 1 root root 263546 11?? 12 17:38 libevent-1.2.so.1.0.3
-rw-r-r- 1 root root 454156 11?? 12 17:38 libevent.a
-rwxr-xr-x 1 root root 811 11?? 12 17:38 libevent.la
lrwxrwxrwx 1 root root 21 11?? 12 17:38 libevent.so -> libevent-1.2.so.1.0.3
还不错,都安装上了。
安装memcached,同时需要安装中指定libevent的安装位置:
# cd /tmp
# tar zxvf memcached-1.2.0.tar.gz
# cd memcached-1.2.0
# ./configure -with-libevent=/usr
# make
# make install
如果中间出现报错,请仔细检查错误信息,按照错误信息来配置或者增加相应的库或者路径。
安装完成后会把memcached放到 /usr/local/bin/memcached ,
测试是否成功安装memcached:
# ls -al /usr/local/bin/mem*
-rwxr-xr-x 1 root root 137986 11?? 12 17:39 /usr/local/bin/memcached
-rwxr-xr-x 1 root root 140179 11?? 12 17:39 /usr/local/bin/memcached-debug
启动memcache服务
启动Memcache的服务器端:
# /usr/local/bin/memcached -d -m 8096 -u root -l 192.168.77.105 -p 12000 -c 256 -P /tmp/memcached.pid
-d选项是启动一个守护进程,
-m是分配给Memcache使用的内存数量,单位是MB,我这里是8096MB,
-u是运行Memcache的用户,我这里是root,
-l是监听的服务器IP地址,如果有多个地址的话,我这里指定了服务器的IP地址192.168.77.105,
-p是设置Memcache监听的端口,我这里设置了12000,最好是1024以上的端口,
-c选项是最大运行的并发连接数,默认是1024,我这里设置了256,按照你服务器的负载量来设定,
-P是设置保存Memcache的pid文件,我这里是保存在 /tmp/memcached.pid
如果要结束Memcache进程,执行:
# cat /tmp/memcached.pid 或者 ps -aux | grep memcache (找到对应的进程id号)
# kill 进程id号
也可以启动多个守护进程,不过端口不能重复。
memcache 的连接
telnet ip port
注意连接之前需要再memcache服务端把memcache的防火墙规则加上
-A RH-Firewall-1-INPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp --dport 3306 -j ACCEPT
重新加载防火墙规则
service iptables restart
OK ,现在应该就可以连上memcache了
在客户端输入stats 查看memcache的状态信息
redis是在memcache之后编写的,大家经常把这两者做比较,如果说它是个key-value store 的话但是它具有丰富的数据类型,我想暂时把它叫做缓存数据流中心,就像现在物流中心那样,order、package、store、classification、distribute、end。现在还很流行的LAMP PHP架构 不知道和 redis+mysql 或者 redis + mongodb的性能比较(听群里的人说mongodb分片不稳定)。
支持持久化
redis的本地持久化支持两种方式:RDB和AOF。RDB 在redis.conf配置文件里配置持久化触发器,AOF指的是redis没增加一条记录都会保存到持久化文件中(保存的是这条记录的生成命令),如果不是用redis做DB用的话还会不要开AOF ,数据太庞大了,重启恢复的时候是一个巨大的工程!
丰富的数据类型
redis 支持 String 、Lists、sets、sorted sets、hashes 多种数据类型,新浪微博会使用redis做nosql主要也是它具有这些类型,时间排序、职能排序、我的微博、发给我的这些功能List 和 sorted set的强大操作功能息息相关
高性能
这点跟memcache很想象,内存操作的级别是毫秒级的比硬盘操作秒级操作自然高效不少,较少了磁头寻道、数据读取、页面交换这些高开销的操作!这也是NOSQL冒出来的原因吧,应该是高性能。是基于RDBMS的衍生产品,虽然RDBMS也具有缓存结构,但是始终在app层面不是我们想要的那么操控的。
replication
redis提供主从复制方案,跟mysql一样增量复制而且复制的实现都很相似,这个复制跟AOF有点类似复制的是新增记录命令,主库新增记录将新增脚本发送给从库,从库根据脚本生成记录,这个过程非常快,就看网络了,一般主从都是在同一个局域网,所以可以说redis的主从近似及时同步,同事它还支持一主多从,动态添加从库,从库数量没有限制。 主从库搭建,我觉得还是采用网状模式,如果使用链式(master-slave-slave-slave-slave·····)如果第一个slave出现宕机重启,首先从master 接收 数据恢复脚本,这个是阻塞的,如果主库数据几TB的情况恢复过程得花上一段时间,在这个过程中其他的slave就无法和主库同步了。
更新快
这点好像从我接触到redis到目前为止 已经发了大版本就4个,小版本没算过。redis作者是个非常积极的人,无论是邮件提问还是论坛发帖,他都能及时耐心的为你解答,维护度很高。有人维护的话,让我们用的也省心和放心。目前作者对redis 的主导开发方向是redis的集群方向。
redis的安装其实还是挺简单的,总的来说就三步:下载tar包,解压tar包,安装。
在别人发了一个memcache性能比redis好很多后,redis 作者 antirez 发表了一篇博文,主要是说到如何给redis 和 memcache 做压力测试,文中讲到有个人说许多开源软件都应该丢进厕所,因为他们的压力测试脚本太2了,作者对这个说明了一番。redis vs memcache is definitely an apple to apple comparison。 呵呵,很明确吧,两者的比较是不是有点鸡蛋挑骨头的效果,作者在相同的运行环境做了三次测试取多好的值,得到的结果如下图:
需要申明的是此次测试在单核心处理的过程的数据,memcache是支持多核心多线程操作的(默认没开)所以在默认情况下上图具有参考意义,若然则memcache快于redis。那为什么redis不支持多线程多核心处理呢?作者也发表了一下自己的看法,首先是多线程不变于bug的修复,其实是不易软件的扩展,还有数据一致性问题因为redis所有的操作都是原子操作,作者用到一个词nightmare 噩梦,呵呵! 当然不支持多线程操作,肯定也有他的弊端的比如性能想必必然差,作者从2.2版本后专注redis cluster的方向开发来缓解其性能上的弊端,说白了就是纵向不行,横向提高。
Redis:属于独立的运行
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。
补充下:ehcache也有缓存共享方案,不过是通过RMI或者Jgroup多播方式进行广播缓存通知更新,缓存共享复杂,维护不方便;简单的共享可以,但是涉及到缓存恢复,大数据缓存,则不合适
redis和memcached相比的独特之处:
redis可以用来做存储(storage),而memcached是用来做缓存(cache),这个特点主要因为其有持久化功能
redis中存储的数据有多种结构,而memcached存储的数据只有一种类型“字符串”
Redis:属于独立的运行程序,需要单独安装后,使用JAVA中的Jedis来操纵。因为它是独立,所以如果你写个单元测试程序,放一些数据在Redis中,然后又写一个程序去拿数据,那么是可以拿到这个数据的。
ehcache:与Redis明显不同,它与java程序是绑在一起的,java程序活着,它就活着。譬如,写一个独立程序放数据,再写一个独立程序拿数据,那么是拿不到数据的。只能在独立程序中才能拿到数据。
Redis的使用:
<dependency>
<groupId>redis.clientsgroupId>
<artifactId>jedisartifactId>
<version>2.7.3version>
dependency>
Demo
public class RedisMain {
public static void main(String [] str)
{
Jedis jedis = new Jedis("114.215.125.42",6379);
jedis.auth("123"); //密码认证
System.out.println("Connection to server sucessfully");
//查看服务是否运行
jedis.set("user","namess");
// System.out.println("Server is running: "+jedis.ping());
System.out.println(jedis.get("user").toString());
jedis.set("user","name");
System.out.println(jedis.get("user"));
}
}
Ehcache的使用:
依赖
<dependency>
<groupId>net.sf.ehcachegroupId>
<artifactId>ehcache-coreartifactId>
<version>2.6.6version>
dependency>
<dependency>
<groupId>org.slf4jgroupId>
<artifactId>slf4j-log4j12artifactId>
<version>1.6.6version>
dependency>
ehcache.xml文件,里面配置cache的信息,这个配置是包含了集群的配置:与192.168.93.129:40001的 机器集群了:Ip为192.168.93.129机子的配置要将rmiUrls对应的数据改为这个配置文件的机子的IP地址,和对应的缓存名字
<ehcache xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:noNamespaceSchemaLocation="ehcache.xsd">
<cacheManagerPeerProviderFactory
class="net.sf.ehcache.distribution.RMICacheManagerPeerProviderFactory"
properties="peerDiscovery=manual,rmiUrls=//192.168.93.129:40001/demoCache"/>
<cacheManagerPeerListenerFactory
class="net.sf.ehcache.distribution.RMICacheManagerPeerListenerFactory"
properties="hostName=localhost,port=40001,socketTimeoutMillis=2000" />
<diskStore path="java.io.tmpdir"/>
<defaultCache
maxElementsInMemory="10000"
maxElementsOnDisk="0"
eternal="true"
overflowToDisk="true"
diskPersistent="false"
timeToIdleSeconds="0"
timeToLiveSeconds="0"
diskSpoolBufferSizeMB="50"
diskExpiryThreadIntervalSeconds="120"
memoryStoreEvictionPolicy="LFU">
<cacheEventListenerFactory
class="net.sf.ehcache.distribution.RMICacheReplicatorFactory"/>
defaultCache>
<cache name="demoCache"
maxElementsInMemory="100"
maxElementsOnDisk="0"
eternal="false"
overflowToDisk="false"
diskPersistent="false"
timeToIdleSeconds="119"
timeToLiveSeconds="119"
diskSpoolBufferSizeMB="50"
diskExpiryThreadIntervalSeconds="120"
memoryStoreEvictionPolicy="FIFO">
<cacheEventListenerFactory
class="net.sf.ehcache.distribution.RMICacheReplicatorFactory"/>
cache>
ehcache>
Demo
@RequestMapping("/putcache.do")
public void putcache(HttpServletResponse response) throws IOException
{
URL url = getClass().getResource("ehcache.xml");
CacheManager singletonmanager = CacheManager.create(url);
Cache cache = singletonmanager.getCache("demoCache");
Element element = new Element("key1", "value1");
cache.put(element);
cache.put(new Element("key2", "value2"));
response.getWriter().println("我存放了数据");
}
@RequestMapping("/getcache.do")
public void getcache(HttpServletResponse response) throws IOException
{
CacheManager singletonmanager = CacheManager.create();
Cache cache = singletonmanager.getCache("demoCache");
String one=cache.get("key1").getObjectValue().toString();
String two=cache.get("key2").getObjectValue().toString();
response.getWriter().println(one+two);
}
配置集群后,A机器放数据,在B机器上能拿到数据,B机器放数据,A机器也可以拿到数据
memecache 把数据全部存在内存之中,断电后会挂掉,数据不能超过内存大小
redis有部份存在硬盘上,这样能保证数据的持久性,支持数据的持久化(笔者注:有快照和AOF日志两种持久化方式,在实际应用的时候,要特别注意配置文件快照参数,要不就很有可能服务器频繁满载做dump)。
redis在数据支持上要比memecache多的多。
新版本的redis直接自己构建了VM 机制 ,因为一般的系统调用系统函数的话,会浪费一定的时间去移动和请求。
redis目前官方只支持LINUX 上去行,从而省去了对于其它系统的支持,这样的话可以更好的把精力用于本系统 环境上的优化,虽然后来微软有一个小组为其写了补丁。但是没有放到主干上。
个人总结一下,有持久化需求或者对数据结构和处理有高级要求的应用,选择redis,其他简单的key/value存储,选择memcache。
详细分析参考:https://www.cnblogs.com/JavaBlackHole/p/7726195.html
干货