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  • 超轻量级缓存技术——EhCache

    1.技术背景:

        系统缓存是位于应用程序与物理数据源之间,用于临时存放复制数据的内存区域,目的是为减少应用程序对物理数据源访问的次数,从而提高应用程序的运行性能。缓存设想内存是有限的,缓存的时效性也是有限的,所以可以设定内存数量的大小可以执行失效算法,可以在内存满了的情况下,按照最少访问等算法将缓存直接移除或切换到硬盘上。

        Ehcache从Hibernate发展而来,逐渐涵盖了Cache界的全部功能,是目前发展势头最好的一个项目,具有快速、简单、低消耗、扩展性强、支持对象或序列化缓存,支持缓存或元素的失效,提供LRU、LFU和FIFO缓存策略,支持内存缓存和硬盘缓存和分布式缓存机制等特点。其中Cache的存储方式为内存或磁盘(ps:无须担心容量问题)

    2.EhCahe的类层次介绍:

        主要分为三层,最上层是CacheManager,它是操作Ehcache的入口。可以通过CacheManager.getInstance()获得一个单子的CacheManager,或者通过CacheManager的构造函数创建一个新的CacheManager。每个CacheManger都管理多个Cache。每个Cache都以一种类Hash的方式,关联多个Element。Element就是我们用于存放缓存内容的地方。

    3.环境搭建:

        很简单只需要将ehcache-2.1.0-distribution.tar.gz和ehcache-web-2.0.2-distribution.tar.gz挤压的jar包放入WEB-INF/lib下。

        再创建一个重要的配置文件ehcache.xml,可以从ehcache组件包中拷贝一个,也可以自己建立一个,需要放到classpath下,一般放于/WEB-INF/classed/ehcache.xml;具体的配置文件可以网上搜一下

    4.实际运用

        一个网站的首页估计是被访问次数最多的,我们可以考虑给首页做一个页面缓存;

        缓存策略:应该是某个固定时间之内不变的,比如说2分钟更新一次,以应用结构page-filter-action-service-dao-db为例。

        位置:页面缓存做到尽量靠近客户的地方,就是在page和filter之间,这样的优点就是第一个用户请求后,页面被缓存,第二个用户在请求,走到filter这个请求就结束了,需要在走到action-service-dao-db,好处当然是服务器压力大大降低和客户端页面响应速度加快。

        首页页面缓存存活时间定为2分钟,也就是参数timeToLiveSeconds(缓存的存活时间)应该设置为120,同时timeToIdleSeconds(多长时间不访问缓存,就清楚该缓存)最好也设为2分钟或者小于2分钟。

    接着我们来看一下SimplePageCachingFilter 的配置,

     
    1. <filter>  
    2. <filter-name>indexCacheFilterfilter-name>  
    3. <filter-class>  
    4. net.sf.ehcache.constructs.web.filter.SimplePageCachingFilter  
    5. <filter-class>  
    6. <filter>  
    7. <filter-mapping>  
    8. <filter-name>indexCacheFilterfilter-name>  
    9. <url-pattern>*index.actionurl-pattern>  
    10. <filter-mapping>  


    将上述代码加入到web.xml,那么当打开首页时,你会发现2分钟才会有一堆sql语句出现在控制台,也可以调整为5分钟,总之一切尽在掌控之中。

    当然,如果你像缓存首页的部分内容时,你需要使用SimplePageFragmentCachingFilter这个filter,我看一下:

     
    1. <filter>  
    2. <filter-name>indexCacheFilterfilter-name>  
    3. <filter-class>  
    4. net.sf.ehcache.constructs.web.filter.SimplePageFragmentCachingFilter  
    5. <filter-class>  
    6. filter>  
    7. <filter-mapping>  
    8. <filter-name>indexCacheFilterfilter-name>  
    9. <url-pattern>*/index_right.jsp<url-pattern>  
    10. <filter-mapping>  

    如此我们将jsp页面通过jsp:include到其他页面,这样就做到了页面局部缓存的效果,这一点貌似没有oscache的tag好用。

    此外cachefilter中还有一个特性,就是gzip,也就是缓存中的元素是被压缩过的,如果客户端浏览器支持压缩的话,filter会直接返回压缩过的流,这样节省了带宽,把解压的工作交给了客户端浏览即可,当然如果客户端不支持gzip,那么filter会把缓存的元素拿出来解压后在返回给客户端浏览器(大多数爬虫是不支持gzip的,所以filter也会解压后在返回流)。

    总之,Ehcache是一个非常轻量级的缓存实现,而且从1.2之后支持了集群,而且是hibernate默认的缓存provider,本文主要介绍Ehcahe对页面缓存的支持,但是它的功能远不止如此,要用好缓存,对J2ee中缓存的原理、适用范围、适用场景等等都需要比较深刻的理解,这样才能用好用对缓存。

    为了大家通过实际例子加深了解与场景运用,在奉献一个实例:

    *在Spring中运用EhCache

        适用任意一个现有开源Cache Framework,要求可以Cache系统中service或者DAO层的get/find等方法返回结果,如果数据更新(适用了Create/update/delete),则刷新cache中相应的内容。

        根据需求,计划适用Spring AOP+enCache来实现这个功能,采用ehCache原因之一就是Spring提供了enCache的支持,至于为何仅仅支持ehcache而不支持oscache和jbosscache就无从得知了。

        AOP少不了拦截器,先创建一个实现了MethodInterceptor接口的拦截器,用来拦截Service/DAO的方法调用,拦截到方法后,搜索该方法的结果在cache中是否存在,如果存在,返回cache中结果,如果不存在返回数据库查询结果,并将结果返回到缓存。

     
    1. public class MethodCacheInterceptor implements MethodInterceptor, InitializingBean  
    2. {  
    3. private static final Log logger = LogFactory.getLog(MethodCacheInterceptor.class);  
    4. private Cache cache;  
    5. public void setCache(Cache cache) {  
    6. this.cache = cache;  
    7. }  
    8. public MethodCacheInterceptor() {  
    9. super();  
    10. }  
    11. /** 
    12. * 拦截Service/DAO 的方法,并查找该结果是否存在,如果存在就返回cache 中的值, 
    13. * 否则,返回数据库查询结果,并将查询结果放入cache 
    14. */  
    15. public Object invoke(MethodInvocation invocation) throws Throwable {  
    16. String targetName = invocation.getThis().getClass().getName();  
    17. String methodName = invocation.getMethod().getName();  
    18. Object[] arguments = invocation.getArguments();  
    19. Object result;  
    20. logger.debug("Find object from cache is " + cache.getName());  
    21. String cacheKey = getCacheKey(targetName, methodName, arguments);  
    22. Element element = cache.get(cacheKey);  
    23. Page 13 of 26  
    24. if (element == null) {  
    25. logger.debug("Hold up method , Get method result and create cache........!");  
    26. result = invocation.proceed();  
    27. element = new Element(cacheKey, (Serializable) result);  
    28. cache.put(element);  
    29. }  
    30. return element.getValue();  
    31. }  
    32. /** 
    33. * 获得cache key 的方法,cache key 是Cache 中一个Element 的唯一标识 
    34. * cache key 包括包名+类名+方法名,如com.co.cache.service.UserServiceImpl.getAllUser 
    35. */  
    36. private String getCacheKey(String targetName, String methodName, Object[] arguments) {  
    37. StringBuffer sb = new StringBuffer();  
    38. sb.append(targetName).append(".").append(methodName);  
    39. if ((arguments != null) && (arguments.length != 0)) {  
    40. for (int i = 0; i < arguments.length; i++) {  
    41. sb.append(".").append(arguments[i]);  
    42. }  
    43. }  
    44. return sb.toString();  
    45. }  
    46. /** 
    47. * implement InitializingBean,检查cache 是否为空 
    48. */  
    49. public void afterPropertiesSet() throws Exception {  
    50. Assert.notNull(cache, "Need a cache. Please use setCache(Cache) create it.");  
    51. }  
    52. }  


    上面的代码可以看到,在方法invoke中,完成了搜索cache/新建cache的功能

    随后,再建立一个拦截器MethodCacheAfterAdvice,作用是在用户进行create/update/delete操作时来刷新、remove相关cache内容,这个拦截器需要实现AfterRetruningAdvice接口,将会在所拦截的方法执行后执行在afterReturning(object arg0,Method arg1,Object[] arg2,object arg3)方法中所预定的操作

     
    1. public class MethodCacheAfterAdvice implements AfterReturningAdvice, InitializingBean  
    2. {  
    3. private static final Log logger = LogFactory.getLog(MethodCacheAfterAdvice.class);  
    4. private Cache cache;  
    5. Page 15 of 26  
    6. public void setCache(Cache cache) {  
    7. this.cache = cache;  
    8. }  
    9. public MethodCacheAfterAdvice() {  
    10. super();  
    11. }  
    12. public void afterReturning(Object arg0, Method arg1, Object[] arg2, Object arg3) throws  
    13. Throwable {  
    14. String className = arg3.getClass().getName();  
    15. List list = cache.getKeys();  
    16. for(int i = 0;i<list.size();i++){  
    17. String cacheKey = String.valueOf(list.get(i));  
    18. if(cacheKey.startsWith(className)){  
    19. cache.remove(cacheKey);  
    20. logger.debug("remove cache " + cacheKey);  
    21. }  
    22. }  
    23. }  
    24. public void afterPropertiesSet() throws Exception {  
    25. Assert.notNull(cache, "Need a cache. Please use setCache(Cache) create it.");  
    26. }  
    27. }  

    该方法获取目标class的全名,如:com.co.cache.test.TestServiceImpl,然后循环cache的key list,刷新/remove cache中所有和该class相关的element。

    接着就是配置encache的属性,如最大缓存数量、cache刷新的时间等等。

     
    1. <ehcache>  
    2. <diskStore path="c:\\myapp\\cache"/>  
    3. <defaultCache  
    4. maxElementsInMemory="1000"  
    5. eternal="false"  
    6. timeToIdleSeconds="120"  
    7. timeToLiveSeconds="120"  
    8. overflowToDisk="true"  
    9. />  
    10. <cache name="DEFAULT_CACHE"  
    11. maxElementsInMemory="10000"  
    12. eternal="false"  
    13. timeToIdleSeconds="300000"  
    14. timeToLiveSeconds="600000"  
    15. overflowToDisk="true"  
    16. />  
    17. </ehcache>  


    这里需要注意的是defaultCache定义了一个默认的cache,这个Cache不能删除,否则会抛出No default cache is configured异常。另外由于使用拦截器来刷新Cache内容,因此在定义cache生命周期时可以定义较大的数值,timeToIdleSeconds="30000000",timeToLiveSeconds="6000000",好像还不够大?

    然后再将Cache和两个拦截器配置到Spring的配置文件cache.xml中即可,需要创建两个“切入点”,分别用于拦截不同方法名的方法。在配置application.xml并且导入cache.xml。这样一个简单的Spring+Encache框架就搭建完成。

    由于时间关系就介绍到这里,以后有机会还会介绍Ehcache在分布式集群系统中的使用,谢谢大家。

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