EHCache是来自sourceforge(http://ehcache.sourceforge.net/) 的开源项目,也是纯Java实现的简单、快速的Cache组件。EHCache支持内存和磁盘的缓存,支持LRU、LFU和FIFO多种淘汰算法,支持分 布式的Cache,可以作为Hibernate的缓存插件。同时它也能提供基于Filter的Cache,该Filter可以缓存响应的内容并采用 Gzip压缩提高响应速度。
EHCache API的基本用法
首先介绍CacheManager类。它主要负责读取配置文件,默认读取CLASSPATH下的ehcache.xml,根据配置文件创建并管理Cache对象。
// 使用默认配置文件创建CacheManager
CacheManager manager = CacheManager.create();
// 通过manager可以生成指定名称的Cache对象
Cache cache = cache = manager.getCache("demoCache");
// 使用manager移除指定名称的Cache对象
manager.removeCache("demoCache");
可以通过调用manager.removalAll()来移除所有的Cache。通过调用manager的shutdown()方法可以关闭CacheManager。
有了Cache对象之后就可以进行一些基本的Cache操作,例如:
//往cache中添加元素
Element element = new Element("key", "value");
cache.put(element);
//从cache中取回元素
Element element = cache.get("key");
element.getValue();
//从Cache中移除一个元素
cache.remove("key");
可以直接使用上面的API进行数据对象的缓存,这里需要注意的是对于缓存的对象都是必须可序列化的。在下面的篇幅中笔者还会介绍EHCache和Spring、Hibernate的整合使用。
配置文件
配置文件ehcache.xml中命名为demoCache的缓存配置:
<cache name="demoCache" maxElementsInMemory="10000" eternal="false" overflowToDisk="true" timeToIdleSeconds="300" timeToLiveSeconds="600" memoryStoreEvictionPolicy="LFU" />
各配置参数的含义:
maxElementsInMemory:缓存中允许创建的最大对象数
eternal: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。
timeToIdleSeconds:缓存数据的钝化时间,也就是在一个元素消亡之前,两次访问时间的最大时间间隔值,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。
timeToLiveSeconds:缓存数据的生存时间,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。
overflowToDisk:内存不足时,是否启用磁盘缓存。
memoryStoreEvictionPolicy:缓存满了之后的淘汰算法。LRU和FIFO算法这里就不做介绍。LFU算法直接淘汰使用比较少的对象,在内存保留的都是一些经常访问的对象。对于大部分网站项目,该算法比较适用。
如果应用需要配置多个不同命名并采用不同参数的Cache,可以相应修改配置文件,增加需要的Cache配置即可。
利用Spring APO整合EHCache
首先,在CLASSPATH下面放置ehcache.xml配置文件。在Spring的配置文件中先添加如下cacheManager配置:
<bean id="cacheManager" class="org.springframework.cache.ehcache.EhCacheManagerFactoryBean"> </bean>
配置demoCache:
<bean id="demoCache" class="org.springframework.cache.ehcache.EhCacheFactoryBean"> <property name="cacheManager" ref="cacheManager" /> <property name="cacheName"> <value>demoCache</value> </property> </bean>
接下来,写一个实现org.aopalliance.intercept.MethodInterceptor接口的拦截器类。有了拦截器就可以有选择性的配置想要缓存的 bean 方法。如果被调用的方法配置为可缓存,拦截器将为该方法生成 cache key 并检查该方法返回的结果是否已缓存。如果已缓存,就返回缓存的结果,否则再次执行被拦截的方法,并缓存结果供下次调用。具体代码如下:
public class MethodCacheInterceptor implements MethodInterceptor, InitializingBean { private Cache cache; public void setCache(Cache cache) { this.cache = cache; } public void afterPropertiesSet() throws Exception { Assert.notNull(cache, "A cache is required. Use setCache(Cache) to provide one."); } public Object invoke(MethodInvocation invocation) throws Throwable { String targetName = invocation.getThis().getClass().getName(); String methodName = invocation.getMethod().getName(); Object[] arguments = invocation.getArguments(); Object result; String cacheKey = getCacheKey(targetName, methodName, arguments); Element element = null; synchronized (this){ element = cache.get(cacheKey); if (element == null) { //调用实际的方法 result = invocation.proceed(); element = new Element(cacheKey, (Serializable) result); cache.put(element); } } return element.getValue(); } private String getCacheKey(String targetName, String methodName, Object[] arguments) { StringBuffer sb = new StringBuffer(); sb.append(targetName).append(".").append(methodName); if ((arguments != null) && (arguments.length != 0)) { for (int i = 0; i < arguments.length; i++) { sb.append(".").append(arguments[i]); } } return sb.toString(); } }
synchronized (this)这段代码实现了同步功能。为什么一定要同步?Cache对象本身的get和put操作是同步的。如果我们缓存的数据来自数据库查询,在没有这 段同步代码时,当key不存在或者key对应的对象已经过期时,在多线程并发访问的情况下,许多线程都会重新执行该方法,由于对数据库进行重新查询代价是 比较昂贵的,而在瞬间大量的并发查询,会对数据库服务器造成非常大的压力。所以这里的同步代码是很重要的。
接下来,继续完成拦截器和Bean的配置:
<bean id="methodCacheInterceptor" class="com.xiebing.utils.interceptor.MethodCacheInterceptor"> <property name="cache"> <ref local="demoCache" /> </property> </bean> <bean id="methodCachePointCut" class="org.springframework.aop.support.RegexpMethodPointcutAdvisor"> <property name="advice"> <ref local="methodCacheInterceptor" /> </property> <property name="patterns"> <list> <value>.*myMethod</value> </list> </property> </bean> <bean id="myServiceBean" class="com.xiebing.ehcache.spring.MyServiceBean"> </bean> <bean id="myService" class="org.springframework.aop.framework.ProxyFactoryBean"> <property name="target"> <ref local="myServiceBean" /> </property> <property name="interceptorNames"> <list> <value>methodCachePointCut</value> </list> </property> </bean>
其中myServiceBean是实现了业务逻辑的Bean,里面的方法myMethod()的返回结果需要被缓 存。这样每次对myServiceBean的myMethod()方法进行调用,都会首先从缓存中查找,其次才会查询数据库。使用AOP的方式极大地提高 了系统的灵活性,通过修改配置文件就可以实现对方法结果的缓存,所有的对Cache的操作都封装在了拦截器的实现中。
CachingFilter功能
使用Spring的AOP进行整合,可以灵活的对方法的的返回结果对象进行缓存。CachingFilter功能可以对HTTP响应的内容进行缓存。这种方式缓存数据的粒度比较粗,例如缓存整张页面。它的优点是使用简单、效率高,缺点是不够灵活,可重用程度不高。
EHCache使用SimplePageCachingFilter类实现Filter缓存。该类继承自CachingFilter,有默认产生cache key的calculateKey()方法,该方法使用HTTP请求的URI和查询条件来组成key。也可以自己实现一个Filter,同样继承CachingFilter类,然后覆写calculateKey()方法,生成自定义的key。
在笔者参与的项目中很多页面都使用AJAX,为保证JS请求的数据不被浏览器缓存,每次请求都会带有一个随机数参数i。如果使用 SimplePageCachingFilter,那么每次生成的key都不一样,缓存就没有意义了。这种情况下,我们就会覆写 calculateKey()方法。
要使用SimplePageCachingFilter,首先在配置文件ehcache.xml中,增加下面的配置:
<cache name="SimplePageCachingFilter" maxElementsInMemory="10000" eternal="false"
overflowToDisk="false" timeToIdleSeconds="300" timeToLiveSeconds="600"
memoryStoreEvictionPolicy="LFU" />
其中name属性必须为SimplePageCachingFilter,修改web.xml文件,增加一个Filter的配置:
<filter>
<filter-name>SimplePageCachingFilter</filter-name>
<filter-class>net.sf.ehcache.constructs.web.filter.SimplePageCachingFilter</filter-class>
</filter>
<filter-mapping>
<filter-name>SimplePageCachingFilter</filter-name>
<url-pattern>/test.jsp</url-pattern>
</filter-mapping>
下面我们写一个简单的test.jsp文件进行测试,缓存后的页面每次刷新,在600秒内显示的时间都不会发生变化的。代码如下:
<%
out.println(new Date());
%>
CachingFilter输出的数据会根据浏览器发送的Accept-Encoding头信息进行Gzip压缩。经过笔者测试,Gzip压缩后的数据量是原来的1/4,速度是原来的4-5倍,所以缓存加上压缩,效果非常明显。
在使用Gzip压缩时,需注意两个问题:
1. Filter在进行Gzip压缩时,采用系统默认编码,对于使用GBK编码的中文网页来说,需要将操作系统的语言设置为:zh_CN.GBK,否则会出现乱码的问题。
2. 默认情况下CachingFilter会根据浏览器发送的请求头部所包含的Accept-Encoding参数值来判断是 否进行Gzip压缩。虽然IE6/7浏览器是支持Gzip压缩的,但是在发送请求的时候却不带该参数。为了对IE6/7也能进行Gzip压缩,可以通过继 承CachingFilter,实现自己的Filter,然后在具体的实现中覆写方法acceptsGzipEncoding。
具体实现参考:
protected boolean acceptsGzipEncoding(HttpServletRequest request) {
final boolean ie6 = headerContains(request, "User-Agent", "MSIE 6.0");
final boolean ie7 = headerContains(request, "User-Agent", "MSIE 7.0");
return acceptsEncoding(request, "gzip") || ie6 || ie7;
}
EHCache在Hibernate中的使用
EHCache可以作为Hibernate的二级缓存使用。在hibernate.cfg.xml中需增加如下设置:
<prop key="hibernate.cache.provider_class">
org.hibernate.cache.EhCacheProvider
</prop>
然后在Hibernate映射文件的每个需要Cache的Domain中,加入类似如下格式信息:
<cache usage="read-write|nonstrict-read-write|read-only" />
比如:
<cache usage="read-write" />
最后在配置文件ehcache.xml中增加一段cache的配置,其中name为该domain的类名。
<cache name="domain.class.name"
maxElementsInMemory="10000"
eternal="false"
timeToIdleSeconds="300"
timeToLiveSeconds="600"
overflowToDisk="false"
/>
EHCache的监控
对于Cache的使用,除了功能,在实际的系统运营过程中,我们会比较关注每个Cache对象占用的内存大小和Cache 的命中率。有了这些数据,我们就可以对Cache的配置参数和系统的配置参数进行优化,使系统的性能达到最优。EHCache提供了方便的API供我们调 用以获取监控数据,其中主要的方法有:
//得到缓存中的对象数
cache.getSize();
//得到缓存对象占用内存的大小
cache.getMemoryStoreSize();
//得到缓存读取的命中次数
cache.getStatistics().getCacheHits()
//得到缓存读取的错失次数
cache.getStatistics().getCacheMisses()
分布式缓存
EHCache从1.2版本开始支持分布式缓存。分布式缓存主要解决集群环境中不同的服务器间的数据的同步问题。具体的配置如下:
在配置文件ehcache.xml中加入
<cacheManagerPeerProviderFactory
class="net.sf.ehcache.distribution.RMICacheManagerPeerProviderFactory"
properties="peerDiscovery=automatic, multicastGroupAddress=230.0.0.1, multicastGroupPort=4446"/>
<cacheManagerPeerListenerFactory
class="net.sf.ehcache.distribution.RMICacheManagerPeerListenerFactory"/>
另外,需要在每个cache属性中加入
<cacheEventListenerFactory class="net.sf.ehcache.distribution.RMICacheReplicatorFactory"/>
例如:
<cache name="demoCache"
maxElementsInMemory="10000"
eternal="true"
overflowToDisk="true">
<cacheEventListenerFactory class="net.sf.ehcache.distribution.RMICacheReplicatorFactory"/>
</cache>
总结
EHCache是一个非常优秀的基于Java的Cache实现。它简单、易用,而且功能齐全,并且非常容易 与Spring、Hibernate等流行的开源框架进行整合。通过使用EHCache可以减少网站项目中数据库服务器的访问压力,提高网站的访问速度, 改善用户的体验。