Ehcache Java 缓存框架

详解

下图是 Ehcache 在应用程序中的位置：

Ecache 是一个广泛使用的 Java 缓存框架，能够有效提升应用性能，并减少与后端数据库的交互次数。它采用了一系列高级缓存策略，包括内存缓存、磁盘缓存、分布式缓存等，并提供了丰富的 API 和工具类，可以方便地完成缓存的读写和管理。快速：Ecache 采用了一系列高效的缓存策略，能够实现快速的数据访问和读写，从而提高应用程序的性能。可扩展：Ecache 支持分布式缓存，可以方便地扩展到多台服务

一、Ehcache 简

Ehcache 是一个广泛使用的 Java 缓存框架，能够有效提升应用性能，并减少与后端数据库的交互次数。它采用了一系列高级缓存策略，包括内存缓存、磁盘缓存、分布式缓存等，并提供了丰富的 API 和工具类，可以方便地完成缓存的读写和管理。

Ehcache 主要有以下特点：

• 快速：Ehcache 采用了一系列高效的缓存策略，能够实现快速的数据访问和读写，从而提高应用程序的性能。
• 可扩展：Ehcache 支持分布式缓存，可以方便地扩展到多台服务器上，从而提高系统的容错性和吞吐量。
• 可靠性高：Ehcache 内置了多种缓存策略，支持数据持久化和恢复，同时还提供了完善的故障检测和纠正机制，从而保证了缓存数据的可靠性和稳定性。
• 易于使用：Ehcache 提供了丰富的 API 和工具类，可以方便地完成缓存的读写和管理。同时，它还与多种框架和技术集成，如 Spring、Hibernate、MyBatis 等，使得用户可以更加便捷地使用 Ecache。

二、工作原理

1. 缓存写入

当应用程序向 Ehcache 中写入数据时，Ehcache 会首先检查该数据是否已经存在于缓存中。如果数据已经存在于缓存中，则更新该数据；否则，将该数据写入缓存。以下是 Ehcache 缓存写入的详细流程。

1. 当应用程序请求写入一个数据项到 Ehcache 中时，这个数据项被传递给Ehcache API。

2. Ehcache首先根据该数据项的键值对定位其对应的Cache对象。

3. Ehcache根据配置中的缓存策略，比如是否应该在缓存中创建一个新的元素，以及新元素是否会淘汰老的元素。

4. 如果需要创建一个新缓存元素，则Ehcache创建一个新的元素并将其添加到Cache对象中。

5. 如果缓存中已经存在该元素，Ehcache会根据缓存策略对该元素进行更新或替换。

6. Ehcache将更新后的Cache对象返回给应用程序。

2. 缓存查找

当应用程序需要查询缓存中的数据时，Ehcache 首先会检查该数据是否存在于缓存中。如果数据存在于缓存中，则直接返回缓存数据；否则，从数据库或其他资源获取数据，并将其存入缓存中。以下是 Ehcache 缓存查找的详细流程。

1. 当应用程序请求从 Ehcache 中读取一个数据项时，这个请求被传递给Ehcache API。

2. Ehcache首先根据该数据项的键值对定位其对应的Cache对象。

3. Ehcache检查该数据项是否已经存在于缓存中。

4. 如果数据项存在于缓存中，Ehcache可以直接将其返回给应用程序。

5. 如果数据项不存在于缓存中，Ehcache就需要从数据库或其他数据源（如文件、网络等）中获取数据。

6. 获取到数据后，Ehcache会将其添加到缓存中并返回给应用程序。

3. 缓存过期和驱逐

Ehcache 提供了多种缓存失效策略，例如基于时间的缓存失效、基于访问的缓存失效、基于大小的缓存失效等。当缓存数据过期或缓存空间不足时，Ehcache 会选择一部分缓存元素进行驱逐以腾出更多的内存空间。以下是 Ehcache 缓存过期和驱逐的详细流程。

1. Ehcache会周期性地扫描缓存中的元素来标记那些已经过期的元素。

2. Ehcache根据缓存策略（如基于时间、基于访问、基于大小等）判断哪些缓存元素应该被驱逐。

3. 驱逐过程通常是异步执行的，Ehcache会在后台线程上执行这个操作。

4. 缓存持久化

Ehcache 还提供了缓存持久化功能，它可以将缓存中的数据持久化到磁盘或者其他数据源。在应用程序重启或者缓存失效后，Ehcache 可以从持久化存储中恢复数据，从而保证数据的完整性和可靠性。以下是 Ehcache 缓存持久化的详细流程。

1. Ehcache使用磁盘存储或数据库等持久化技术来存储缓存数据。

2. 当缓存中的数据更新时，Ehcache会自动将此数据持久化到持久化存储中。

3. 在应用程序重启或者缓存失效后，Ehcache会从持久化存储中读取缓存数据并重新加载到内存中。

三、Ehcache 的基本使用

Spring Boot 中集成 Ehcache 缓存代码示例。

1. 添加 Ehcache 依赖

首先需要在项目的 pom.xml 文件中添加 Ehcache 缓存依赖，如下所示：

<dependency><groupId>org.ehcache</groupId><artifactId>ehcache</artifactId><version>3.9.3</version>
</dependency>

2. 配置 Ehcache

在 application.yml 或 application.properties 配置文件中添加 Ehcache 的配置信息，例如：

spring:ehcache:config: classpath:ehcache.xml

在上述配置中，我们指定了 Ehcache 的配置文件为 classpath:ehcache.xml，这样 Spring Boot 在启动时会自动加载该配置文件。

接下来，需要在 src/main/resources 目录下添加 ehcache.xml 配置文件，并编写相应的 Ehcache 配置信息。例如，下面是一个简单的 Ehcache 配置文件：

<config xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xmlns="http://www.ehcache.org/v3"xsi:schemaLocation="http://www.ehcache.org/v3 http://www.ehcache.org/schema/ehcache-core-3.0.xsd"><cache alias="myCache"><key-type>java.lang.String</key-type><value-type>java.lang.String</value-type><expiry><ttu value="10m"/></expiry><heap>100</heap></cache></config>

在上述配置中，我们定义了一个名为 myCache 的缓存，配置了键值类型、过期时间、最大存储数量等参数。

3. 使用 Ehcache

在完成 Ehcache 的配置后，就可以在 Spring Boot 中使用 Ehcache 缓存了。Spring Boot 提供了 @Cacheable、@CachePut、@CacheEvict 等注解来简化缓存操作，同时也支持基于缓存管理器的编程方式。

3.1 基于注解的缓存

首先介绍一下基于注解的缓存。Spring Boot 中，可以通过 @Cacheable、@CachePut 和 @CacheEvict 注解来实现对缓存的读写和删除操作。

3.1.1 @Cacheable 注解

@Cacheable 注解用于指定方法的返回值可被缓存，同时也可以指定缓存的 key 和 cacheNames，例如：

@Service
public class UserService {@Cacheable(cacheNames = "myCache", key = "#userId")public User getUserById(String userId) {System.out.println("get user by id: " + userId);return new User(userId, "张三");}}

在上述代码中，我们使用 @Cacheable 注解将 getUserById() 方法返回值进行缓存，并指定了缓存的 key 为 userId，缓存名称为 myCache。

3.1.2 @CachePut 注解

@CachePut 注解用于更新缓存中的数据，例如：

@Service
public class UserService {@CachePut(cacheNames = "myCache", key = "#user.id")public User updateUser(User user) {System.out.println("update user: " + user);return user;}}

在上述代码中，我们使用 @CachePut 注解更新了缓存中键为 user.id 的缓存数据。

3.1.3 @CacheEvict 注解

@CacheEvict 注解用于清除缓存中的数据，例如：

@Service
public class UserService {@CacheEvict(cacheNames = "myCache", key = "#userId")public void deleteUserById(String userId) {System.out.println("delete user by id: " + userId);}}

在上述代码中，我们使用 @CacheEvict 注解清除了缓存中键为 userId 的缓存数据。

3.2 基于缓存管理器的编程方式

除了注解方式外，还可以基于缓存管理器的编程方式来实现对缓存的读写和删除操作。Spring Boot 中，可以使用 CacheManager 和 Cache 接口来实现缓存的管理和操作。

3.2.1 注入缓存管理器

使用基于缓存管理器的编程方式，首先需要注入使用的缓存管理器，例如：

@Service
public class UserService {@Autowiredprivate CacheManager cacheManager;}

在上述代码中，我们注入了 CacheManager 类型的 cacheManager 实例。

3.2.2 获取缓存实例

获取缓存实例的方式也很简单，可以通过缓存管理器的 getCache() 方法获取：

@Service
public class UserService {@Autowiredprivate CacheManager cacheManager;public User getUserById(String userId) {Cache cache = cacheManager.getCache("myCache");Element element = cache.get(userId);if (element != null) {System.out.println("get user by id from cache: " + userId);return (User) element.getObjectValue();}System.out.println("get user by id from db: " + userId);User user = new User(userId, "张三");cache.put(new Element(userId, user));return user;}}

在上述代码中，我们使用缓存管理器的 getCache() 方法获取名为 myCache 的缓存实例。然后，我们使用缓存实例的 get() 方法获取指定 key 对应的缓存元素，如果获取到了元素，则直接返回缓存数据；否则，从数据库中获取数据，并将其存入缓存中。

3.2.3 缓存操作

除了读取缓存数据外，我们还可以使用缓存实例的 put() 方法向缓存中添加数据，使用 remove() 方法删除缓存数据，例如：

@Service
public class UserService {@Autowiredprivate CacheManager cacheManager;public User updateUser(User user) {Cache cache = cacheManager.getCache("myCache");cache.put(new Element(user.getId(), user));return user;}public void deleteUserById(String userId) {Cache cache = cacheManager.getCache("myCache");cache.remove(userId);}}

在上述代码中，我们分别使用了缓存实例的 put() 和 remove() 方法对缓存数据进行了更新和清除操作。

四、 Ehcache 的高级用法

1. 缓存策略

Ehcache 提供了多种缓存策略，可以根据实际需求选择合适的策略。其中，最常用的包括：

• LRU（Least Recently Used）：移除最近最少使用的缓存项。
• LFU（Least Frequently Used）：移除最不经常使用的缓存项。
• FIFO（First In, First Out）：先进先出，即移除最早加入的缓存项。
• TTL（Time To Live）：根据缓存项的过期时间来判断是否要移除该项。
• 随机替换：随机选择一项进行移除。

在 Ehcache 中，默认使用的是 LRU 策略。如果需要更改策略，可以在 ehcache.xml 配置文件中进行设置。

2. 内存缓存和磁盘缓存

Ehcache 支持将缓存数据同时存储在内存和磁盘上，并根据实际情况调整数据的存储位置。例如，可以将经常访问的缓存数据存储在内存中，而不常使用的数据则存储在磁盘上，从而达到提高缓存效率和降低成本的目的。

在 ehcache.xml 配置文件中，可以通过 <heap>、<offheap> 和 <disk> 标签来定义缓存存储的位置。例如，下面的配置将缓存数据存储在内存中，并限制最大存储数量为 100 个：

<cache alias="myCache"><key-type>java.lang.String</key-type><value-type>java.lang.String</value-type><heap>100</heap>
</cache>

如果需要将部分缓存数据存储在磁盘上，可以添加如下配置：

<cache alias="myCache"><key-type>java.lang.String</key-type><value-type>java.lang.String</value-type><heap>10</heap> <!-- 最多存储 10 个缓存项到堆中 --><offheap>1MB</offheap> <!-- 最多存储 1MB 缓存项到堆外内存中 --><diskPersistent>true</diskPersistent> <!-- 开启磁盘持久化，即使程序重启后，缓存仍然有效 --><diskSpoolBufferSizeMB>30</diskSpoolBufferSizeMB> <!-- 磁盘缓存区大小，缓存数据先以临时文件的形式写入磁盘缓存区，待达到一定阈值后再写入磁盘 --><diskExpiryThreadIntervalSeconds>120</diskExpiryThreadIntervalSeconds> <!-- 磁盘数据过期检测间隔时间，单位为秒 --><maxEntriesLocalDisk>1000</maxEntriesLocalDisk> <!-- 磁盘缓存最大存储数量 -->
</cache>

3. 分布式缓存

Ehcache 提供了分布式缓存的支持，并可以通过 RMI、JMS、Spring 等方式进行实现。在分布式环境下，每个缓存节点都可以通过网络访问远程节点上的缓存数据，从而实现数据共享和分布式缓存的目的。

在 ehcache.xml 配置文件中，可以添加 <cacheManagerPeerProviderFactory> 和 <cacheManagerPeerListenerFactory> 标签来定义缓存节点的配置信息。例如，下面的配置定义了一个名为 myCache 的缓存，采用了 RMI 方式实现分布式缓存：

<cache-manager-peer-provider-factory class="net.sf.ehcache.distribution.RMICacheManagerPeerProviderFactory"properties="peerDiscovery=automatic,multicastGroupAddress=230.0.0.1,multicastGroupPort=4446,timeToLive=32"/><cache-manager-peer-listener-factory class="net.sf.ehcache.distribution.RMICacheManagerPeerListenerFactory"properties="port=40001,socketTimeoutMillis=2000"/><cache alias="myCache"><key-type>java.lang.String</key-type><value-type>java.lang.String</value-type><diskPersistent>true</diskPersistent><diskSpoolBufferSizeMB>30</diskSpoolBufferSizeMB><maxEntriesLocalDisk>1000</maxEntriesLocalDisk><cacheEventListenerFactory class="net.sf.ehcache.distribution.RMICacheReplicatorFactory"properties="replicateAsynchronously=true,replicatePuts=true,replicateUpdates=true,replicateUpdatesViaCopy=false,replicateRemovals=true"/>
</cache>

在上述配置中，我们首先定义了一个 RMI 的缓存管理器提供者工厂 RMICacheManagerPeerProviderFactory 和一个 RMI 的缓存管理器监听器工厂 RMICacheManagerPeerListenerFactory，并分别指定了自动发现、组播地址、端口等相关参数。

接着，我们定义了名为 myCache 缓存添加了一个 cacheEventListenerFactory 属性，用于定义缓存事件的处理方式，即使用 RMICacheReplicatorFactory 实现缓存数据的复制和同步。

需要注意的是，分布式缓存的配置和使用与单机缓存有所不同，同时也需要考虑到网络通信等问题，因此更加复杂和耗费资源。在选择是否需要使用分布式缓存时，需要权衡其带来的性能、复杂性和成本等因素。