二級緩存
- EHCache 是一個快速的、輕量級的、易於使用的、進程內的緩存。它支持read-only和read/write緩存，內存和磁盤緩存。但是不支持集羣 (Clustering)。
- OSCache 是另外一個開源的緩存方案。它同時還支持JSP頁面或任意對象的緩存。OSCache功能強大、靈活，和EHCache一樣支持read-only和 read/write緩存、支持內存和磁盤緩存。同時，它還提供通過JGroups或JMS進行集羣的基本支持。
- SwarmCache 是一個簡單的、基於JavaGroups提供集羣的緩存方案。支持read-only和nonstrict read/write緩存。這種緩存適用於讀操作遠遠高於寫操作頻率的應用。
- JBoss TreeCache 是一個強大的、可複製（同步或異步）和支持事務的緩存。如果你需要一個真正的支持事務的緩存架構，使用這個方案吧。
EHCache 的 使用場合
1
比較少更新表數據
EhCache一般要使用在比較少執行write操作的表(包括update,insert,delete等)[Hibernate的二級緩存也都是這
樣]；
2 對併發要求不是很嚴格的情況
兩臺機子中的緩存是不能實時同步的；
Ehcache
的
類層次模型
主要爲三層，最上層的是CacheManager，他是操作Ehcache的入口。我們可以通過CacheManager.getInstance()獲 得一個單子的CacheManger，或者通過CacheManger的構造函數創建 一個新的CacheManger。每個CacheManager都管理着多個Cache。而每個Cache都以一種類Hash的方式，關聯着多個 Element。Element則是我們用於存放要緩存內容的地方。
Hibernate 的二級緩存策略的一般過程如下
1條件查詢的時候，總是發出一條select * from table_name where ....
（選擇所有字段）這樣的SQL語句查詢數據庫，一次獲得所有的數據對象。
2 把獲得的所有數據對象根據ID放入到第二級緩存中。
3
當Hibernate根據ID訪問數據對象的時候，首先從Session一級緩存中查；查不到，如果配置了二級緩存，那麼從二級緩存中查；查不到，再查詢
數據庫，把結果按照ID放入到緩存。
4
刪除、更新、增加數據的時候，同時更新緩存。
Hibernate的二級緩存策略，是針對於ID查詢的緩存策略，對於條件查詢則毫無作用。爲此，Hibernate提供了針對條件查詢的Query
Cache。
沒有分佈
式緩存需求的配置：
1.先下載ehcache的jar包。
最新版本: ehcache-1.4 released。
解壓後，有幾個文件：
ehcache-1.4.0.jar:需要將它放置到WEB-INF/lib下
ehcache-1.4.0-remote-debugger.jar：不要發佈到工程中，是用來調試和監控你的cache狀況的
ehcache-1.4.0-sources.jar:源代碼
ehcache.xml ：重要的配置文件，需要複製到classpath下
。
2.ehcach.xml配置文件主要參數的解釋,其實文件裏有詳細的英文註釋//DiskStore 配置，cache文件的存放目錄
，主要的值有
* user.home - 用戶主目錄
* user.dir - 用戶當前的工作目錄
*
java.io.tmpdir - Default temp file path默認的temp文件目錄
範例
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1、首先設置EhCache，建立配置文件ehcache.XML，默認的位置在class-
path，可以放到你的src目錄下： |
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＜?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?＞ ＜ehcache＞ ＜diskStore path="Java.io.tmpdir"/＞ ＜defaultCache maxElementsInMemory="10000" ＜! eternal="false" ＜! overflowToDisk="true" ＜! timeToIdleSeconds="300" ＜! timeToLiveSeconds="180" ＜! diskPersistent="false" diskExpiryThreadIntervalSeconds= "120"/＞ ＜/ehcache＞ |
2、在
Hibernate配置文件中設置：
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＜!
＜property name="cache.provider_class"＞org.hibernate.cache.EhCacheProvider＜/property＞ ＜! ＜property name="hibernate.cache.use_query_cache"＞true＜/property＞ |
說明一
下：如果不設置"查詢緩存"，那麼hibernate只會緩存使用load()方法獲得的單個持久化對象，如果想緩存使用findall()、
list()、Iterator()、createCriteria()、createQuery()等方法獲得的數據結果集的話，就需要設置
hibernate.cache.use_query_cache true才行。
3、在Hbm.xml文件中在
其<set></set>中添加＜cache usage="read-only"/＞
4、如果需要"查詢緩存"，還
需要在使用Query或Criteria()時設置其setCacheable(true);屬性
5、創建DAO，內容如下：
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Session s =
HibernateSessionFactory.getSession(); Criteria c = s.createCriteria(Xyz.class); c.setCacheable(true);//這句必須要有 System.out.println("第一次讀取"); List l = c.list(); System.out.println(l.size()); HibernateSessionFactory.closeSession(); s = HibernateSessionFactory.getSession(); c = s.createCriteria(Xyz.class); c.setCacheable(true);//這句必須要有 System.out.println("第二次讀取"); l = c.list(); System.out.println(l.size()); HibernateSessionFactory.closeSession(); |
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6
、這時你會看到打印出來的信息爲（表示第二
次並沒有去讀庫）：
第一次讀取 Hibernate: * * *** 13 第二次讀取 13 首頁的頁面緩存 一 個網站的首頁估計是被訪問的次數最多的，我們可以考慮給首頁做一個頁面緩存 緩存策略：我認爲應該是某個固定時間之內不變的，比如說2分鐘更新一次，以應用結構page-filter-action-service-dao-db 爲例。 位置：頁面緩存做到儘量靠近客戶的地方，就是在page和filter之間 ，這樣的優點就是第一個用戶請求之後，頁面被緩存，第二個用戶再來請求的時候，走到filter這個請求就結束了，無需再走後面的action- service-dao-db。帶來的好處是服務器壓力的減低和客戶段頁面響應速度的加快。 <cache name="SimplePageCachingFilter" maxElementsInMemory="10" maxElementsOnDisk="10" eternal="false" overflowToDisk="true" diskSpoolBufferSizeMB="20" timeToIdleSeconds="10" timeToLiveSeconds="10"
memoryStoreEvictionPolicy="LFU" /> 接着我們來看一下 SimplePageCachingFilter的配置， <filter> <filter-name>indexCacheFilterfilter-name> <filter-class> net.sf.ehcache.constructs.web.filter.SimplePageCachingFilter filter-class> filter> <filter-mapping> <filter-name>indexCacheFilter<filter-name> <url-pattern>*index.action<url-pattern> filter-mapping> 就只需要這麼多步驟，我們就可以給某個頁面做一個緩存的，把上面這段配置放到你的web.xml中，那麼 當你打開首頁的時候，你會發現，2分鐘纔會有一堆sql語句出現在控制檯上。 cachefilter中還有一個特性，就是gzip，也就是 說緩存中的元素是被壓縮過的，如果客戶瀏覽器支持壓縮的話，filter會直接返回壓縮過的流，這樣節省了帶寬，把解壓的工作交給了客戶瀏覽器，如果客戶 的瀏覽器不支持gzip，那麼filter會把緩存的元素拿出來解壓後再返回給客戶瀏覽器（大多數爬蟲是不支持gzip的，所以filter也會解壓後再 返回流），這樣做的優點是節省帶寬，缺點就是增加了客戶瀏覽器的負擔。
Ehcache 的三種清空策略 1 FIFO，first in first out，這個是大家最熟的，先進先出。 2 LFU， Less Frequently Used，就是上面例子中使用的策略，直白一點就是講一直以來最少被使用的。如上面所講，緩存的元素有一個hit屬性，hit值最小的將會被清出緩存。 3 LRU，Least Recently Used，最近最少使用的，緩存的元素有一個時間戳，當緩存容量滿了，而又需要騰出地方來緩存新的元素的時候，那麼現有緩存元素中時間戳離當前時間最遠的 元素將被清出緩存。 |
