spring整合ehcache注解实现查询缓存，并实现实时缓存更新或删除

转载: http://www.importnew.com/23358.html

写在前面：上一篇博客写了spring cache和ehcache的基本介绍，个人建议先把这些最基本的知识了解了才能对今天主题有所感触。不多说了，开干！

注：引入jar

<!-- 引入ehcache缓存 -->
<dependency>
  <groupId>net.sf.ehcache</groupId>
  <artifactId>ehcache</artifactId>
  <version>2.8.3</version>
</dependency>

第一步：首先配置ehcache.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<ehcache xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:noNamespaceSchemaLocation="ehcache.xsd"
         updateCheck="true" monitoring="autodetect"
         dynamicConfig="true">
 
   <diskStore path="java.io.tmpdir"/>    
   <defaultCache
            maxEntriesLocalHeap="10000"
            eternal="false"
            overflowToDisk="false"
            timeToIdleSeconds="120"
            timeToLiveSeconds="120"
            diskSpoolBufferSizeMB="30"
            maxEntriesLocalDisk="10000000"
            diskExpiryThreadIntervalSeconds="120"
            memoryStoreEvictionPolicy="LRU">
        <persistence strategy="localTempSwap"/>
    </defaultCache>
 
    <cache name="myCache"
           maxEntriesLocalHeap="10000"
           maxEntriesLocalDisk="1000"
           eternal="false"
           diskSpoolBufferSizeMB="30"
           timeToIdleSeconds="300"
           timeToLiveSeconds="600"
           memoryStoreEvictionPolicy="LFU"
           transactionalMode="off">
        <persistence strategy="localTempSwap"/>
    </cache>   
</ehcache>

第二步：在spring.xml的配置文件中引入schema， xmlns:aop=”http://www.springframework.org/schema/aop” 和http://www.springframework.org/schema/cache  http://www.springframework.org/schema/cache/spring-cache-3.2.xsd

缓存的配置：

<!-- 启用缓存注解功能，这个是必须的，否则注解不会生效，另外，该注解一定要声明在spring主配置文件中才会生效 -->
<cache:annotation-driven cache-manager="ehcacheManager"/>
 
<!-- cacheManager工厂类，指定ehcache.xml的位置 -->
<bean id="ehcacheManagerFactory" class="org.springframework.cache.ehcache.EhCacheManagerFactoryBean">
     <property name="configLocation" value="classpath:ehcache.xml" />
</bean>
<!-- 声明cacheManager -->
<bean id="ehcacheManager" class="org.springframework.cache.ehcache.EhCacheCacheManager">
     <property name="cacheManager" ref="ehcacheManagerFactory" />
</bean>

OK!缓存的相关配置已经完成。下面开始编写测试程序。这里需要连接数据库，我就不写了。这里为了方便就随便找了之前写过的model，这个model就是AOP注解实现日志管理的实体，为了偷懒就直接用了，希望你们不要误解，没有特殊意义的

第三步：编写model，这里需要注意，要实现缓存的实体必须要序列化 private static final long serialVersionUID = -6579533328390250520L;  关于序列化的生成这里就不介绍了，大家可以百度看看。

package org.shop.entity;
 
import java.io.Serializable;
import java.util.Date;
 
public class SystemLog implements Serializable {
 
    private static final long serialVersionUID = -6579533328390250520L;
 
    private String id;
 
    private String description;
 
    private String method;
 
    private Long logType;
 
    private String requestIp;
 
    private String exceptioncode;
 
    private String exceptionDetail;
 
    private String params;
 
    private String createBy;
 
    private Date createDate;
 
    public String getId() {
        return id;
    }
 
    public void setId(String id) {
        this.id = id == null ? null : id.trim();
    }
 
    public String getDescription() {
        return description;
    }
 
    public void setDescription(String description) {
        this.description = description == null ? null : description.trim();
    }
 
    public String getMethod() {
        return method;
    }
 
    public void setMethod(String method) {
        this.method = method == null ? null : method.trim();
    }
 
    public Long getLogType() {
        return logType;
    }
 
    public void setLogType(Long logType) {
        this.logType = logType;
    }
 
    public String getRequestIp() {
        return requestIp;
    }
 
    public void setRequestIp(String requestIp) {
        this.requestIp = requestIp == null ? null : requestIp.trim();
    }
 
    public String getExceptioncode() {
        return exceptioncode;
    }
 
    public void setExceptioncode(String exceptioncode) {
        this.exceptioncode = exceptioncode == null ? null : exceptioncode.trim();
    }
 
    public String getExceptionDetail() {
        return exceptionDetail;
    }
 
    public void setExceptionDetail(String exceptionDetail) {
        this.exceptionDetail = exceptionDetail == null ? null : exceptionDetail.trim();
    }
 
    public String getParams() {
        return params;
    }
 
    public void setParams(String params) {
        this.params = params == null ? null : params.trim();
    }
 
    public String getCreateBy() {
        return createBy;
    }
 
    public void setCreateBy(String createBy) {
        this.createBy = createBy == null ? null : createBy.trim();
    }
 
    public Date getCreateDate() {
        return createDate;
    }
 
    public void setCreateDate(Date createDate) {
        this.createDate = createDate;
    }
}

第四步：编写dao，service

package org.shop.dao;
 
import org.shop.entity.SystemLog;
 
public interface SystemLogMapper {
    int deleteByPrimaryKey(String id);
 
    int insert(SystemLog record);
 
    int insertSelective(SystemLog record);
 
    SystemLog selectByPrimaryKey(String id);
 
    int updateByPrimaryKeySelective(SystemLog record);
 
    int updateByPrimaryKey(SystemLog record);
 
    int count();
}

public interface SystemLogService {
 
    int deleteSystemLog(String id);
 
    int insert(SystemLog record);
 
    int insertTest(SystemLog record);
 
    SystemLog findSystemLog(String id);
 
    int updateSystemLog(SystemLog record);
 
    int count();
}

第五步：编写serviceImpl并添加缓存注解。这里缓存注解的参数不介绍了，不懂得看我上一篇博客，我这里先把需要的注解都写上了，一会一个一个介绍。

@Service("systemLogService")
public class SystemLogServiceImpl implements SystemLogService {
 
    @Resource
    private SystemLogMapper systemLogMapper;
 
    @Override
    public int deleteSystemLog(String id) {        
              return systemLogMapper.deleteByPrimaryKey(id);
    }
 
    @Override
    //@CachePut(value="myCache")
    //@CacheEvict(value="myCache",allEntries=true,beforeInvocation=true)
    @CacheEvict(value="myCache",key="0",beforeInvocation=true)
    public int insert(SystemLog record) {        
              return systemLogMapper.insertSelective(record);
    }
 
    @Override
    @Cacheable(value="myCache",key="#id")
    public SystemLog findSystemLog(String id) {        
             return systemLogMapper.selectByPrimaryKey(id);
    }
 
    @Override
    public int updateSystemLog(SystemLog record) {        
             return systemLogMapper.updateByPrimaryKeySelective(record);
    }
    @Override
    public int insertTest(SystemLog record) {        
           return systemLogMapper.insert(record);
    }
 
    @Override
    @Cacheable(value="myCache",key="0")
    public int count() {
           int num = systemLogMapper.count();
           return num;
    }
 
}

第六步：编写controller，即我们的测试。

@Controller
@RequestMapping("systemLogController")
public class SystemLogController {
 
    @Resource
    private SystemLogService systemLogService;
 
    @RequestMapping("testLog")
    public ModelAndView testLog(){    
        ModelMap modelMap = new ModelMap();
        SystemLog systemLog = systemLogService.findSystemLog("c30e2398-079a-406b-a2f7-a85fa15ccac7");
        modelMap.addAttribute("data", systemLog);
        return new ModelAndView("index",modelMap);
    }
    @RequestMapping("insert")
    @ResponseBody
    public boolean Insert(SystemLog record){
        systemLogService.insert(record);
        return true;
    }
 
    @RequestMapping("test1")
    public ModelAndView test1(){
        ModelMap modelMap = new ModelMap();
        int num =systemLogService.count();
        modelMap.addAttribute("num", num);
        return  new ModelAndView("pageEhcache",modelMap);
    }
 
}

我们先测试查询的缓存，即serviceImpl中的 findSystemLog(String id) 方法，我们访问testLog.do,第一次运行如下图，注意控制台中的heap和 disk

再一次访问testLog.do，运行你会发现没有访问数据库，如图：

到此查询的缓存我们实现了，但是关于缓存的处理我们并没有做完，我们应该在深入思考下，在上面查询的缓存生命周期内，我们对刚才查询的表进行了增删改操作，这时我们再访问该查询方法，你会发现我们的数据并没有改变，还是增删改操作之前的数据（因为缓存的生命

还在），这里是不是问题呢？此时我们需要对查询的缓存进行更新或删除。

 

下面我们看serviceImpl中的insert方法和count()方法，count的方法是统计表中的数据总记录，insert方法是对该表进行新增一条记录，insert的缓存注解用的是@CacheEvict(value=”myCache”,key=”0″,beforeInvocation=true)，这里清除的是指定缓存，也就是

count方法中@Cacheable(value=”myCache”,key=”0″)的，（serviceImpl中注释的@CacheEvict(value=”myCache”,allEntries=true,beforeInvocation=true)是清除所有的缓存，这里我就不演示了，道理是一样的）

 

这里我提供一个测试pageEhcache.jsp页面，

<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%>
<%
String path = request.getContextPath();
String basePath = request.getScheme()+"://"+request.getServerName()+":"+request.getServerPort()+path+"/";
%>
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN">
<html>
  <head>
    <title>测试</title>  
    <script type="text/javascript" src="<%=request.getContextPath()%>/js/jquery-1.11.1.min.js"></script>
    <script type="text/javascript">
       function insert(){
           var record = $("#formID").serializeArray();
           console.info(record);
           $.ajax({
                   url : "<%=request.getContextPath()%>/systemLogController/insert.do",
                   type : 'post',
                   async:true, 
                   dataType:'json',
                   data : record,             
                   success:function(result){    
                       alert("插入成功！");
                   }
           });           
       }
    </script>
  </head>  
  <body>
  <h1><%=new Date()%></h1>
  <h1>这是一个练习</h1>
     <form id="formID" action="">
        id: <input name="id" type="text"/>
        <input type="button" value="插入" onclick="insert()"/>
    </form>
     
    总数：
    <h4>${num}</h4>
  </body>
</html>

我们先访问test1.do,看下表中的记录数并注意控制台变化

页面显示如下，注意总数是67，

再一次访问test1.do，没有访问数据库，说明count()方法的缓存生效了，

接下来开始新增记录，点击插入按钮

注意控制台显示，这里执行了inserSQL语句，并remove了count（）方法上的缓存，

接下来再次访问test1.do,我们看到总数变化了，增加了一条，说明我们把之前count（）方法上的缓存删除了，又执行了查询总数的sql

再次访问test1.do，count（）方法的缓存生效了，对吧！这个就是@CacheEvict注解的作用。

在insert()方法上还有@CachePut(value=”myCache”)注解，上面的serviceImpl中注释了，它的作用是：@CachePut标注的方法在执行前不会去检查缓存中是否存在之前执行过的结果，而是每次都会执行该方法，并将执行结果以键值对的形式存入指定的缓存中。

 

我这里就不做演示了，你们可以自己动手试试。

 

总结：我个人的理解，对查询方法增加缓存容易，但对于缓存的更新的处理就比较麻烦，我上面的serviceImpl中写了三种处理方式，

 

1. 用@CachePut处理，这中方法需要对指定缓存key保持一致，尽管这样，还是不行，因为它返回的缓存是int(增加或删除或修改的记录数或是该记录的对象，这对我们查询所有或部分记录的缓存还是不可行的)
2. 用@CacheEvict(value=”myCache”,key=”0″,beforeInvocation=true)处理，清除我们指定key的缓存，这种方式缺点是麻烦，需要我们注意每一个缓存的key
3. 用@CacheEvict(value=”myCache”,allEntries=true,beforeInvocation=true)处理，清除所有缓存，这种方式最省事，但会把其他缓存也一同清除。

随着业务的复杂性的不断增加，这些处理方式，可能会增加代码的复杂性，然后我想到的是对DB层进行缓存，可以利用redis，mamchched的进行处理。当然对于一般的web应用运用ehcache已经可以解决了，但是对大数据量的运用db级别的缓存效果性能可能会更好。