SpringMVC Ehcache的緩存實現

      在互聯網應用中，由於併發量比傳統的企業級應用會高出很多，所以處理大併發的問題就顯得尤爲重要。在硬件資源一定的情況下，在軟件層面上解決高併發問題會比較經濟實惠一些。解決併發的根本在於提高系統的響應時間與單位時間的吞吐量。解決問題的思路可分兩個維度，一是提高系統的單位時間內的運算效率（比如集羣），二是減少系統不必要的開支（比如緩存）。緩存又會分爲客戶端緩存與服務器端緩存。

我現在做的項目springMVC web 主要爲客戶端提供接口，由於複雜的多表鏈接查詢，每次加載多少2-4秒，讓客戶端很慢，近期學習了Ehcache 緩存，讓項目得到了很大的優化。

第一步  下載相應jar包，加載到項目裏。

ehcache-core-2.4.3.jar    (主程序)

ehcache-spring-annotations-1.2.0.jar (註解)

slf4j-api-1.6.6.jar(依賴)

第二步  修改配置文件

1.spring-content.xml

    <!-- 緩存配置 -->
	<!-- 啓用緩存註解功能(請將其配置在Spring主配置文件中) -->
	<cache:annotation-driven cache-manager="cacheManager" />
	
	<!-- Spring自己的基於java.util.concurrent.ConcurrentHashMap實現的緩存管理器(該功能是從Spring3.1開始提供的) -->
	
	<!-- 若只想使用Spring自身提供的緩存器,則註釋掉下面的兩個關於Ehcache配置的bean,並啓用上面的SimpleCacheManager即可 -->
	<!-- Spring提供的基於的Ehcache實現的緩存管理器 -->
	<bean id="cacheManagerFactory"  class="org.springframework.cache.ehcache.EhCacheManagerFactoryBean">
	    <property name="configLocation" value="classpath:ehcache.xml" />
	</bean>
	<bean id="cacheManager" class="org.springframework.cache.ehcache.EhCacheCacheManager">
	    <property name="cacheManager" ref="cacheManagerFactory" />
	</bean>

2.新建ehcache.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> 
<ehcache xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"    
	xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://ehcache.org/ehcache.xsd" updateCheck="false">    
	<diskStore path="d:/cache" />      
	
	
<defaultCache
       maxElementsInMemory="1000"
       eternal="false"
       timeToIdleSeconds="120"
       timeToLiveSeconds="600"
       overflowToDisk="false"/>
       
    <cache name="talkCache"
       maxElementsOnDisk="20000"
       maxElementsInMemory="2000"
       eternal="false"
       overflowToDisk="true"
        timeToLiveSeconds="600"
       diskPersistent="true"/>
		
	<cache name="topicCache" eternal="false"       
		maxElementsOnDisk="20000"
       maxElementsInMemory="2000"
		overflowToDisk="true" 
		diskPersistent="false"       
		timeToIdleSeconds="0" 
		timeToLiveSeconds="600" /> 	
</ehcache>

參數說明：

<diskStore>==========當內存緩存中對象數量超過maxElementsInMemory時,將緩存對象寫到磁盤緩存中(需對象實現序列化接口)  

<diskStore path="">==用來配置磁盤緩存使用的物理路徑,Ehcache磁盤緩存使用的文件後綴名是*.data和*.index  

name=================緩存名稱,cache的唯一標識(ehcache會把這個cache放到HashMap裏)  

maxElementsOnDisk====磁盤緩存中最多可以存放的元素數量,0表示無窮大  

maxElementsInMemory==內存緩存中最多可以存放的元素數量,若放入Cache中的元素超過這個數值,則有以下兩種情況  

1)若overflowToDisk=true,則會將Cache中多出的元素放入磁盤文件中  
2)若overflowToDisk=false,則根據memoryStoreEvictionPolicy策略替換Cache中原有的元素  

eternal==============緩存中對象是否永久有效,即是否永駐內存,true時將忽略timeToIdleSeconds和timeToLiveSeconds  

timeToIdleSeconds====緩存數據在失效前的允許閒置時間(單位:秒),僅當eternal=false時使用,默認值是0表示可閒置時間無窮大,此爲可選屬性即訪問這個cache中元素的最大間隔時間,若超過這個時間沒有訪問此Cache中的某個元素,那麼此元素將被從Cache中清除  

timeToLiveSeconds====緩存數據在失效前的允許存活時間(單位:秒),僅當eternal=false時使用,默認值是0表示可存活時間無窮大即Cache中的某元素從創建到清楚的生存時間,也就是說從創建開始計時,當超過這個時間時,此元素將從Cache中清除

overflowToDisk=======內存不足時,是否啓用磁盤緩存(即內存中對象數量達到maxElementsInMemory時,Ehcache會將對象寫到磁盤中) 會根據標籤中path值查找對應的屬性值,寫入磁盤的文件會放在path文件夾下,文件的名稱是cache的名稱,後綴名是data  

diskPersistent=======是否持久化磁盤緩存,當這個屬性的值爲true時,系統在初始化時會在磁盤中查找文件名爲cache名稱,後綴名爲index的文件，這個文件中存放了已經持久化在磁盤中的cache的index,找到後會把cache加載到內存， 要想把cache真正持久化到磁盤,寫程序時注意執行net.sf.ehcache.Cache.put(Element element)後要調用flush()方法

  
diskExpiryThreadIntervalSeconds==磁盤緩存的清理線程運行間隔,默認是120秒

diskSpoolBufferSizeMB============設置DiskStore（磁盤緩存）的緩存區大小,默認是30MB  

memoryStoreEvictionPolicy========內存存儲與釋放策略,即達到maxElementsInMemory限制時,Ehcache會根據指定策略清理內存共有三種策略,分別爲LRU(最近最少使用)、LFU(最常用的)、FIFO(先進先出)  

第三步  設置實現層緩存註解、

1.在業務層 service 的方法中做一下：

	<strong>@Cacheable(value = "talkCache")</strong>
	public DRFResultBean talkMothod(String argJson,String method,String pageJson){
		return talkDao.talkMothod(argJson, method,pageJson);
	}

@Cacheable(cacheName="baseCache")

這個註解就是做到緩存數據,cacheName對應ehcache.xml 中配置

2.在數據訪問層Dao的方法上增加：

@TriggersRemove(cacheName="talkCache",removeAll=true)  
	public DRFResultBean talkMothod(String argJson,String method,String pageJson){
		String dbid = constantUtil.getPropertiesByName("qx");
		String resultJson = ((com.gnet.webService.drf.IDRFService) BeanUtil
				.getBean("drfWebService")).executeFunction(dbid, method, argJson, pageJson);
		DRFResultBean resultBean = (DRFResultBean) JSONObject.parseObject(resultJson, DRFResultBean.class);
		return resultBean;
	}

@TriggersRemove(cacheName="baseCache",removeAll=true)

這個註解的作用就是當數據發生變化的時候清除緩存,做到數據同步

第四步  訪問調用相應鏈接，第一次調用原方法，3秒，第二次再調用，元數據未修改，程序直接走緩存。