微服务实战系列之EhCache

前言

书接前文，继续深耕。上一篇博主对Redis进行了入门级介绍，大体知道了Redis可以干什么以及怎么使用它。

今日博主继续带着大家学习如何使用EhCache，这是一款基于Java的缓存框架。

• 微服务实战系列之Redis
• 微服务实战系列之Cache
• 微服务实战系列之Nginx（技巧篇）
• 微服务实战系列之Nginx
• 微服务实战系列之Feign
• 微服务实战系列之Sentinel
• 微服务实战系列之Token
• 微服务实战系列之Nacos
• 微服务实战系列之Gateway
• 微服务实战系列之加密RSA
• 微服务实战系列之签名Sign

一、Ehcache简介

Ehcache is an open–source, standards–based cache for boosting performance, offloading your database, and simplifying scalability, it is today’s most widely used Java-based cache.
Ehcache provides in–process cache, which you can replicate across multiple nodes.

博主提炼几个关键词：开源、标准化、轻量级、Java缓存、分布式。

1. 快速入门

Ehcache支持API、XML的的集成方式，博主以XML为例进行介绍。

1.1 导入依赖

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/net.sf.ehcache/ehcache -->
<dependency>
    <groupId>net.sf.ehcache</groupId>
    <artifactId>ehcache</artifactId>
    <version>2.10.9.2</version>
</dependency>

因为只依赖 slf4j-api，所以Ehcache真正的做到了轻量级。

1.2 配置参数

准备一个echache.xml文件，参考配置：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<ehcache>
   <!--  指定磁盘存储目录-->
   <diskStore path="d:/ehcache/mycache/" />
   <!-- 
        defaultCache:默认的缓存
        maxElementsInMemory:内存中最大缓存对象数
        eternal:是否永不过期,此时会忽略timeToIdleSeconds和timeToLiveSeconds属性
        overflowToDisk:Element数量达到maxElementsInMemory时，写到磁盘中
   -->
   <defaultCache
      maxElementsInMemory="100"
      eternal="true"
      overflowToDisk="true"/>
 <!-- 
        maxElementsInMemory:设置成1且overflowToDisk为true，代表只要有一个Element，就立即持久化到硬盘
        eternal:设置成true，永久有效
        maxElementsOnDisk:硬盘中最大缓存对象数，不限为0
        diskPersistent:是否缓存虚拟机重启期数据 
     -->
    <cache 
      name="firstCache"
      maxElementsInMemory="1" 
      eternal="true"
      overflowToDisk="true" 
      maxElementsOnDisk="0"
      diskPersistent="true"/>
 
</ehcache>

2. 数据管理机制

Ehcache数据缓存依赖Manager完成，遵循CacheManager—>Cache—>Element层级关系，以下是每个组件的特点。

• CacheManager
  缓存管理器，是Ehcache的入口。
• Cache
  每个CacheManager可以管理多个Cache，每个Cache可以管理多个Element。
• Element
  单条缓存的组成单位。

3. 缓存策略

• FIFO：先进先出
• LRU：最近最少使用
• LFU：最不经常使用

二、单体OR集群

1. 单体

单体模式，数据缓存在本地磁盘或内存中，适用于对数据缓存要求较高的场景。因此需要准备足够的磁盘或内存空间。

2. 集群

集群模式，Ehcache提供了多种部署方案，比如基于RMI、JMS等组内广播策略，实现分布式缓存部署。
鉴于Ehcache不保证数据安全（即数据访问正确性），所以其特点之一可能是“快而不准”，如此可能会带来一个问题：“缓存一致性”。因此，通常需结合其他保障一致性的组件配合使用，实现二级缓存，如下图：

结语

Ehcache作为近年来比较流行的Java缓存框架，对于本地缓存的支持已足够。“小而快”的特点，也让它成为微服务中的热门组件。当然也存在粗暴的一面，也因此失去了分布式的部分优势。
所以各位盆友，不同的缓存各领风骚，选择需谨慎！

代码007普通

打赏 收藏 海报 链接