SpringBoot中引入Ehcache3.x

1.Ehcache介绍

Ehcache是一个用Java实现的简单、高速、线程安全的缓存管理类库。具体快速、简单、低消耗、依赖性小、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/FIFO缓存策略、支持内存缓存及磁盘缓存、采用分布式缓存机制等特点。

2.引入依赖

在项目的pom.xml中添加下面这三个依赖：

dependency> groupId>javax.cachegroupId> artifactId>cache-apiartifactId>dependency>dependency> groupId>org.ehcachegroupId> artifactId>ehcacheartifactId> version>3.7.0version>dependency>dependency> groupId>org.springframework.bootgroupId> artifactId>spring-boot-starter-cacheartifactId>dependency>

• cache-api是JSR-107 Cache的规范，定义了一列接口规范（但是这只是一种规范，需要使用它的实现，例如ehcache3.x、Hazelcast等）。
• ehcache是ehcache的功能包。
• springBoot要支持第三方缓存的话，还需要引入spring-boot-starter-cache。

3.配置属性

3.1 配置application.properties

在application.properties添加如下配置：

# 可选，配置了spring.cache.jcache.config属性会自动装配JCacheCacheManagerspring.cache.type=jcache# 指定ehcache的配置文件所在的位置spring.cache.jcache.config=classpath:ehcache-3.x.xml

3.2配置ehcache-3.x.xml

在resources文件夹下新建ehcache-3.x.xml，添加如下内容：

eh:config xmlns:xsi='http://www./2001/XMLSchema-instance' xmlns:eh='http://www./v3' xsi:schemaLocation='http://www./v3 http://www./schema/ehcache-core-3.3.xsd'> eh:persistence directory='${java.io.tmpdir}/cache-data'/> eh:cache-template name='default'> eh:expiry> eh:ttl unit='seconds'>600eh:ttl> eh:expiry> eh:resources> eh:heap unit='entries'>2000eh:heap> eh:offheap unit='MB'>100eh:offheap> eh:resources> eh:cache-template> eh:cache alias='sample' uses-template='default'>eh:cache> eh:cache alias='authority_service' uses-template='default'> eh:expiry> eh:ttl unit='hours'>1eh:ttl> eh:expiry> eh:cache> eh:cache alias='shop_service' uses-template='default'> eh:expiry> eh:ttl unit='hours'>24eh:ttl> eh:expiry> eh:cache>eh:config>

更多配置知识，请参考ehcache官网：ehcache XML配置

4.使用示例

4.1 准备一个controller

该controller只有一个方法，获得某类商品的列表：

@RestController@Validated@RequestMapping('/v1.0/api/shop')public class ShopController {  @Autowired  ShopService shopService;  @RequestMapping(value = {'/commodity'}, method = RequestMethod.GET)  public List listCommodity (@RequestParam String type) {    System.out.println('ShopController: type is ' + type);    return shopService.listCommodity(type);  }}

4.2 准备一个service

1. 在需要使用缓存的Bean上面添加@EnableCaching注解，那该bean具有缓存功能。
2. 在需要使用缓存的方法上添加@Cacheable注解，那该方法具有缓存功能（前提是该bean具有缓存的功能）。

注意: 1和2配合起来才能使某个bean的某个方法具有缓存的功能。

package com.example.demo.service;import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;import org.springframework.stereotype.Service;import java.util.ArrayList;import java.util.List;@Service@EnableCachingpublic class ShopService { // value：使用叫做'shop_service'的缓存器 // key: 缓存的key等于#type,即传入的key值 // condition：缓存的条件，当#type等于phone时，才进行缓存 @Cacheable(cacheNames = 'shop_service', key = '#type', condition = '#type == 'phone'') public List listCommodity(String type) { System.out.println('ShopService: 调用了listCommodity'); List commodities = new ArrayList<>(); if (type.equals('phone')) { commodities.add('Apple'); commodities.add('HuaWei'); } else { commodities.add('others'); } return commodities; }}

4.3 启动springBoot，进行测试

使用浏览器，发送4个请求：

1. http://localhost:8080/v1.0/api/shop/commodity?type=phone
2. http://localhost:8080/v1.0/api/shop/commodity?type=phone
3. http://localhost:8080/v1.0/api/shop/commodity?type=computer
4. http://localhost:8080/v1.0/api/shop/commodity?type=computer

后台打印的日志如下：

ShopController: type is phoneShopService: 调用了listCommodityShopController: type is phoneShopController: type is computerShopService: 调用了listCommodityShopController: type is computerShopService: 调用了listCommodity

4.4 结果分析

第一次发送请求，符合缓存的条件，由于没有缓存，于是执行了service的逻辑，并将结果缓存到了ehcache中。
第二次发送请求，符合缓存的条件，由于已经缓存了结果，直接从ehcache中拿取缓存的结果返回，没有进入到service的逻辑。
第三次和第四次都不符合缓存的条件，需要进入到service的逻辑计算结果。

5.Ehcache使用场景

使用的过程中，根据优点和缺点进行权衡后再应用到项目中去，Ehcache缓存也是如此，在实际工作有很多使用场景，通常将Ehcache作为Redis的二次缓存使用。

5.1 Ehcache的适用场景

(1) 比较少的更新数据表的情况下
Ehcache作为Hibernate的缓存时，在进行修改表数据(save、update、delete等)的时候，Ehcache会自动把缓存中关于此表的所有缓存全部删除掉，这样做只是能达到同步，但对于数据经常修改的表来说，可能就失去了缓存的意义了。
(2)对一致性要求不高的情况下
因为Ehcache本地缓存的特性，目前无法很好的解决不同服务器缓存同步的问题，所以在一致性要求高的场合下，建议使用Redis、Memcached等集中式缓存。

5.2Ehcache的缺陷

(1) 缓存漂移
每个应用节点只管理自己的缓存，在更新某个节点的时候，不会影响到其他的节点，这样数据之间可能就不同步了。
(2) 数据库瓶颈
对于单实例的应用来说，缓存可以保护数据库的读风暴；但是在集群的环境下，每一个应用节点都要定期保存数据更新，节点越多，要维持这样的情况对数据库的开销也越大。

5.3 Ehcache的正确打开方式

我们在项目中使用集中式缓存(Redis或Memcached等)通常都是检查缓存中是否存在期望的数据，如果存在直接将数据返回，如果不存在就查询数据库然后再将数据缓存，而后将结果返回。这时候如果缓存系统因为某些原因宕机，造成服务无法访问，那么大量的请求将直接穿透到数据库，对数据库造成巨大的压力。

针对上述情况，我们有多种可行的解决方法，其中一种方案是将Ehcache作为集中式缓存的二级本地缓存，这样当缓存系统宕机后，服务器应用的本地缓存还能继续抗住大量请求。

使用了Ehcache作为本地缓存后，可能会出现本地缓存与缓存系统之间出现数据不一致的情况，因为本地缓存是在服务器应用中存在，在实际生产环境中必定是多台服务器分别部署，如何能够在更新缓存系统数据的同时，也能够更新Ehcache的缓存数据，以及保证不同服务器间Ehcache本地缓存数据的同步问题。

一般有两种解决方案可供参考：
第一种：定时轮询
每台应用服务器定时轮询Redis缓存，更新本地的Ehcache缓存。
第二种：主动通知
每台应用服务器的Ehcache同步侦听MQ消息，通过MQ推送的方式，将redis中更新的缓存数据推送到每台应用服务器中。

针对上述的分析，可形成如下的缓存方案：

缓存方案.jpg