ehcache緩存配置
Java EE和應用緩存
為普通緩存場景和模式提供高質量的實現。
阻塞緩存:它的機制避免了復制進程並發操作的問題。
SelfPopulatingCache在緩存一些開銷昂貴操作時顯得特別有用,它是一種針對讀優化的緩存。它不需要調用者知道緩存元素怎樣被返回,也支持在不阻塞讀的情況下刷新緩存條目。
CachingFilter:一個抽象、可擴展的cache filter。
SimplePageCachingFilter:用於緩存基於request URI和Query String的頁面。它可以根據HTTP request header的值來選擇採用或者不採用gzip壓縮方式將頁面發到瀏覽器端。你可以用它來緩存整個Servlet頁面,無論你採用的是JSP、velocity,或者其他的頁面渲染技術。
:緩存頁面片段,基於request URI和Query String。在JSP中使用jsp:include標簽包含。
已經使用Orion和Tomcat測試過,兼容Servlet 2.3、Servlet 2.4規范。
Cacheable命令:這是一種老的命令行模式,支持非同步行為、容錯。
兼容Hibernate,兼容Google App Engine。
基於JTA的事務支持,支持事務資源管理,二階段提交和回滾,以及本地事務。
⑵ 資料庫發生改變時怎麼spring ehcache緩存
ehcache緩存的使用
下載源代碼
〖 作者:小波工作室 〗〖 大小:2K 〗〖 發布日期:2009-11-12 〗〖 瀏覽:1 〗
一.介紹與應用場景
ehcache是一開源緩存工具,其許可證為Apache License, Version 2.0,非常友好的許可。在 sourceforge.net 上可找到它的最新版本。
緩存應用在多個領域並發揮作用,ehcache可應用於資料庫訪問緩存,安全認證緩存,web緩存,soap 和 RESTFul 服務緩存,應用程序持久對象緩存以及分布式緩存。
二.架設開發環境
無它,只需把ehcache的相關jar包放到classpath下,把配置文件ehcache.xml放在classpath下就可以進行應用開發了。下面是配置文件中默認配置的xml節點的內容
Xml代碼
<defaultCache
maxElementsInMemory="10000"
eternal="false"
timeToIdleSeconds="120"
timeToLiveSeconds="120"
overflowToDisk="true"
diskSpoolBufferSizeMB="30"
maxElementsOnDisk="10000000"
diskPersistent="false"
="120"
memoryStoreEvictionPolicy="LRU"
/>
原文件中有比較詳盡的注釋,在這里我簡單翻譯幾個
1.必須要有的屬性:
name: cache的名字,用來識別不同的cache,必須惟一。
maxElementsInMemory: 內存管理的緩存元素數量最大限值。
maxElementsOnDisk: 硬碟管理的緩存元素數量最大限值。默認值為0,就是沒有限制。
eternal: 設定元素是否持久話。若設為true,則緩存元素不會過期。
overflowToDisk: 設定是否在內存填滿的時候把數據轉到磁碟上。
2.下面是一些可選屬性:
timeToIdleSeconds: 設定元素在過期前空閑狀態的時間,只對非持久性緩存對象有效。默認值為0,值為0意味著元素可以閑置至無限長時間。
timeToLiveSeconds: 設定元素從創建到過期的時間。其他與timeToIdleSeconds類似。
diskPersistent: 設定在虛擬機重啟時是否進行磁碟存儲,默認為false.(我的直覺,對於安全小型應用,宜設為true)。
: 訪問磁碟線程活動時間。
diskSpoolBufferSizeMB: 存入磁碟時的緩沖區大小,默認30MB,每個緩存都有自己的緩沖區。
memoryStoreEvictionPolicy: 元素逐出緩存規則。共有三種,Recently Used (LRU)最近最少使用,為默認。 First In First Out (FIFO),先進先出。Less Frequently Used(specified as LFU)最少使用。
三.實例編寫
⑶ Spring本地緩存的使用方法
我們現在在用的Spring Cache,可以直接看Spring Boot提供的緩存枚舉類,有如下這些:
EhCache:一個純Java的進程內緩存框架,所以也是基於本地緩存的。(注意EhCache2.x和EhCache3.x相互不兼容)。
Redis:分布式緩存,只有Client-Server(CS)模式,Java一般使用Jedis/Luttuce來操縱。
Hazelcast:基於內存的數據網格。雖然它基於內存,但是分布式應用程序可以使用Hazelcast進行分布式緩存、同步、集群、處理、發布/訂閱消息等。
Guava:它是Google Guava工具包中的一個非常方便易用的本地化緩存實現,基於LRU(最近最少使用)演算法實現,支持多種緩存過期策略。在Spring5.X以後的版本已經將他標記為過期了。
Caffeine:是使用Java8對Guava緩存的重寫版本,在Spring5中將取代了Guava,支持多種緩存過期策略。
SIMPLE:使用ConcurrentMapCacheManager,因為不支持緩存過期時間,所以做本地緩存基本不考慮該方式。
關於分布式緩存,我們需要後面會專門討論Redis的用法,這里只看本地緩存。性能從高到低,依次是Caffeine,Guava,ConcurrentMapCacheManager,其中Caffeine在讀寫上都快了Guava近一倍。
這里我們只討論在Spring Boot裡面怎麼整合使用Caffeine和EhCache。
主要有以下幾個步驟:
1)加依賴包:
2)配置緩存:
這里有兩種方法,通過文件配置或者在配置類裡面配置,先看一下文件配置,我們可以寫一個properties文件,內容像這樣:
然後還要在主類中加上@EnableCaching註解:
另外一種更靈活的方法是在配置類中配置:
應用類:
測試類:
導入依賴包,分為2.x版本和3.x版本。
其中2.x版本做如下導入:
3.x版本做如下導入:
導包完成後,我們使用JCacheManagerFactoryBean + ehcache.xml的方式配置:
參考資料:
https://blog.csdn.net/f641385712/article/details/94982916
http://www.360doc.com/content/17/1017/20/16915_695800687.shtml
⑷ ehcache java 對象緩存怎麼實現
1.技術背景:
系統緩存是位於應用程序與物理數據源之間,用於臨時存放復制數據的內存區域,目的是為減少應用程序對物理數據源訪問的次數,從而提高應用程序的運行性能。緩存設想內存是有限的,緩存的時效性也是有限的,所以可以設定內存數量的大小可以執行失效演算法,可以在內存滿了的情況下,按照最少訪問等演算法將緩存直接移除或切換到硬碟上。
Ehcache從Hibernate發展而來,逐漸涵蓋了Cache界的全部功能,是目前發展勢頭最好的一個項目,具有快速、簡單、低消耗、擴展性強、支持對象或序列化緩存,支持緩存或元素的失效,提供LRU、LFU和FIFO緩存策略,支持內存緩存和硬碟緩存和分布式緩存機制等特點。其中Cache的存儲方式為內存或磁碟(ps:無須擔心容量問題)
2.EhCahe的類層次介紹:
主要分為三層,最上層是CacheManager,它是操作Ehcache的入口。可以通過CacheManager.getInstance()獲得一個單子的CacheManager,或者通過CacheManager的構造函數創建一個新的CacheManager。每個CacheManger都管理多個Cache。每個Cache都以一種類Hash的方式,關聯多個Element。Element就是我們用於存放緩存內容的地方。
3.環境搭建:
很簡單只需要將ehcache-2.1.0-distribution.tar.gz和ehcache-web-2.0.2-distribution.tar.gz擠壓的jar包放入WEB-INF/lib下。
再創建一個重要的配置文件ehcache.xml,可以從ehcache組件包中拷貝一個,也可以自己建立一個,需要放到classpath下,一般放於/WEB-INF/classed/ehcache.xml;具體的配置文件可以網上搜一下
4.實際運用
一個網站的首頁估計是被訪問次數最多的,我們可以考慮給首頁做一個頁面緩存;
緩存策略:應該是某個固定時間之內不變的,比如說2分鍾更新一次,以應用結構page-filter-action-service--db為例。
位置:頁面緩存做到盡量靠近客戶的地方,就是在page和filter之間,這樣的優點就是第一個用戶請求後,頁面被緩存,第二個用戶在請求,走到filter這個請求就結束了,需要在走到action-service--db,好處當然是伺服器壓力大大降低和客戶端頁面響應速度加快。
首頁頁面緩存存活時間定為2分鍾,也就是參數timeToLiveSeconds(緩存的存活時間)應該設置為120,同時timeToIdleSeconds(多長時間不訪問緩存,就清楚該緩存)最好也設為2分鍾或者小於2分鍾。
接著我們來看一下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>indexCacheFilterfilter-name>
<url-pattern>*index.actionurl-pattern>
<filter-mapping>
將上述代碼加入到web.xml,那麼當打開首頁時,你會發現2分鍾才會有一堆sql語句出現在控制台,也可以調整為5分鍾,總之一切盡在掌控之中。
當然,如果你像緩存首頁的部分內容時,你需要使用這個filter,我看一下:
<filter>
<filter-name>indexCacheFilterfilter-name>
<filter-class>
net.sf.ehcache.constructs.web.filter.
<filter-class>
filter>
<filter-mapping>
<filter-name>indexCacheFilterfilter-name>
<url-pattern>*/index_right.jsp<url-pattern>
<filter-mapping>
如此我們將jsp頁面通過jsp:include到其他頁面,這樣就做到了頁面局部緩存的效果,這一點貌似沒有oscache的tag好用。
此外cachefilter中還有一個特性,就是gzip,也就是緩存中的元素是被壓縮過的,如果客戶端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端瀏覽即可,當然如果客戶端不支持gzip,那麼filter會把緩存的元素拿出來解壓後在返回給客戶端瀏覽器(大多數爬蟲是不支持gzip的,所以filter也會解壓後在返迴流)。
總之,Ehcache是一個非常輕量級的緩存實現,而且從1.2之後支持了集群,而且是hibernate默認的緩存provider,本文主要介紹Ehcahe對頁面緩存的支持,但是它的功能遠不止如此,要用好緩存,對J2ee中緩存的原理、適用范圍、適用場景等等都需要比較深刻的理解,這樣才能用好用對緩存。
為了大家通過實際例子加深了解與場景運用,在奉獻一個實例:
*在Spring中運用EhCache
適用任意一個現有開源CacheFramework,要求可以Cache系統中service或者DAO層的get/find等方法返回結果,如果數據更新(適用了Create/update/delete),則刷新cache中相應的內容。
根據需求,計劃適用SpringAOP+enCache來實現這個功能,採用ehCache原因之一就是Spring提供了enCache的支持,至於為何僅僅支持ehcache而不支持oscache和jbosscache就無從得知了。
AOP少不了攔截器,先創建一個實現了MethodInterceptor介面的攔截器,用來攔截Service/DAO的方法調用,攔截到方法後,搜索該方法的結果在cache中是否存在,如果存在,返回cache中結果,如果不存在返回資料庫查詢結果,並將結果返回到緩存。
,InitializingBean
{
privatestaticfinalLoglogger=LogFactory.getLog(MethodCacheInterceptor.class);
privateCachecache;
publicvoidsetCache(Cachecache){
this.cache=cache;
}
publicMethodCacheInterceptor(){
super();
}
/**
*攔截Service/DAO的方法,並查找該結果是否存在,如果存在就返回cache中的值,
*否則,返回資料庫查詢結果,並將查詢結果放入cache
*/
publicObjectinvoke(MethodInvocationinvocation)throwsThrowable{
StringtargetName=invocation.getThis().getClass().getName();
StringmethodName=invocation.getMethod().getName();
Object[]arguments=invocation.getArguments();
Objectresult;
logger.debug("Findobjectfromcacheis"+cache.getName());
StringcacheKey=getCacheKey(targetName,methodName,arguments);
Elementelement=cache.get(cacheKey);
Page13of26
if(element==null){
logger.debug("Holpmethod,Getmethodresultandcreatecache........!");
result=invocation.proceed();
element=newElement(cacheKey,(Serializable)result);
cache.put(element);
}
returnelement.getValue();
}
/**
*獲得cachekey的方法,cachekey是Cache中一個Element的唯一標識
*cachekey包括包名+類名+方法名,如com.co.cache.service.UserServiceImpl.getAllUser
*/
privateStringgetCacheKey(StringtargetName,StringmethodName,Object[]arguments){
StringBuffersb=newStringBuffer();
sb.append(targetName).append(".").append(methodName);
if((arguments!=null)&&(arguments.length!=0)){
for(inti=0;i<arguments.length;i++){
sb.append(".").append(arguments[i]);
}
}
returnsb.toString();
}
/**
*implementInitializingBean,檢查cache是否為空
*/
publicvoidafterPropertiesSet()throwsException{
Assert.notNull(cache,"Needacache.PleaseusesetCache(Cache)createit.");
}
}
上面的代碼可以看到,在方法invoke中,完成了搜索cache/新建cache的功能
隨後,再建立一個攔截器MethodCacheAfterAdvice,作用是在用戶進行create/update/delete操作時來刷新、remove相關cache內容,這個攔截器需要實現AfterRetruningAdvice介面,將會在所攔截的方法執行後執行在afterReturning(objectarg0,Methodarg1,Object[]arg2,objectarg3)方法中所預定的操作
,InitializingBean
{
privatestaticfinalLoglogger=LogFactory.getLog(MethodCacheAfterAdvice.class);
privateCachecache;
Page15of26
publicvoidsetCache(Cachecache){
this.cache=cache;
}
publicMethodCacheAfterAdvice(){
super();
}
publicvoidafterReturning(Objectarg0,Methodarg1,Object[]arg2,Objectarg3)throws
Throwable{
StringclassName=arg3.getClass().getName();
Listlist=cache.getKeys();
for(inti=0;i<list.size();i++){
StringcacheKey=String.valueOf(list.get(i));
if(cacheKey.startsWith(className)){
cache.remove(cacheKey);
logger.debug("removecache"+cacheKey);
}
}
}
publicvoidafterPropertiesSet()throwsException{
Assert.notNull(cache,"Needacache.PleaseusesetCache(Cache)createit.");
}
}
該方法獲取目標class的全名,如:com.co.cache.test.TestServiceImpl,然後循環cache的keylist,刷新/removecache中所有和該class相關的element。
接著就是配置encache的屬性,如最大緩存數量、cache刷新的時間等等。
<ehcache>
<diskStorepath="c:\myapp\cache"/>
<defaultCache
maxElementsInMemory="1000"
eternal="false"
timeToIdleSeconds="120"
timeToLiveSeconds="120"
overflowToDisk="true"
/>
<cachename="DEFAULT_CACHE"
maxElementsInMemory="10000"
eternal="false"
timeToIdleSeconds="300000"
timeToLiveSeconds="600000"
overflowToDisk="true"
/>
</ehcache>
這里需要注意的是defaultCache定義了一個默認的cache,這個Cache不能刪除,否則會拋出Nodefaultcacheisconfigured異常。另外由於使用攔截器來刷新Cache內容,因此在定義cache生命周期時可以定義較大的數值,timeToIdleSeconds="30000000",timeToLiveSeconds="6000000",好像還不夠大?
然後再將Cache和兩個攔截器配置到Spring的配置文件cache.xml中即可,需要創建兩個「切入點」,分別用於攔截不同方法名的方法。在配置application.xml並且導入cache.xml。這樣一個簡單的Spring+Encache框架就搭建完成。
⑸ EhCache 分布式緩存/緩存集群
一 緩存系統簡介 EhCache 是一個純 Java 的進程內緩存框架 具有快速 精乾等特點 是 Hibernate 中默認的 CacheProvider 鍵源 EhCache 應用架構圖 下圖是 EhCache 在應用程序中的位置
EhCache 的主要特性有 快速 精幹 簡單 多種緩存策略 緩存數據有兩級 內存和磁碟 因此無需擔心容量問題 緩存數據會在虛稿亮態擬機重啟的過程中寫入磁碟 可以通過 RMI 可插入 API 等方式進行分布式緩存 具有緩存和緩存管理器的偵聽介面 支持多緩存管理器實例 以及一個實例的多個緩存區域 提供 Hibernate 的緩存實現 由於 EhCache 是進程中的緩存系統 一旦將應用部署在集群環境中 每一個節點維護各自的緩存數據 當某個節點對緩存數據進行更新 這些更新的數據無法在其它節點 *** 享 這不僅會降低節點運行的效率 而且會導致數據不同步的情況發生 例如某個網站採用 A B 兩個節點作為集群部署 當 A 節點的緩存更新後 而 B 節點緩存尚未更新就可能出現用戶在瀏覽頁面的時候 一會是更新後的數據 一會是尚未更新的數據 盡管我們也可以通過 Session Sticky 技術來將用戶鎖定在某個節點上 但對於一些交互性比較強或者是非 Web 方式的系統來說 Session Sticky 顯然不太適合 所以就需要用到 EhCache 的集群解決方案 從 版本開始 Ehcache可以使用分布式的緩存了 EhCache 從 版本開始 支持五種集群方案 分別是 ? Terracotta ? RMI ? JMS ? JGroups ? EhCache Server 其中的三種最為常用集群方式 分別是 RMI JGroups 以及 EhCache Server 本文主要介紹RMI的方式 分布式這個特性是以plugin的方鍵殲式實現的 Ehcache自帶了一些默認的分布式緩存插件實現 這些插件可以滿足大部分應用的需要 如果需要使用其他的插件那就需要自己開發了 開發者可以通過查看distribution包里的源代碼及JavaDoc來實現它 盡管不是必須的 在使用分布式緩存時理解一些ehcahce的設計思想也是有幫助的 這可以參看分布式緩存設計的頁面 以下的部分將展示如何讓分布式插件同ehcache一起工作 下面列出的是一些分布式緩存中比較重要的方面 ? 你如何知道集群環境中的其他緩存? ? 分布式傳送的消息是什麼形式? ? 什麼情況需要進行復制?增加(Puts) 更新(Updates)或是失效(Expiries)? ? 採用什麼方式進行復制?同步還是非同步方式? 為了安裝分布式緩存 你需要配置一個PeerProvider 一個CacheManagerPeerListener 它們對於一個CacheManager來說是全局的 每個進行分布式操作的cache都要添加一個cacheEventListener來傳送消息
二 集群緩存概念及其配置 正確的元素類型 只有可序列化的元素可以進行復制 一些操作 比如移除 只需要元素的鍵值而不用整個元素 在這樣的操作中即使元素不是可序列化的但鍵值是可序列化的也可以被復制 成員發現(Peer Discovery) Ehcache進行集群的時候有一個cache組的概念 每個cache都是其他cache的一個peer 沒有主cache的存在 剛才我們問了一個問題 你如何知道集群環境中的其他緩存?這個問題可以命名為成員發現(Peer Discovery) Ehcache提供了兩種機制用來進行成員發現 就像一輛汽車 手動檔和自動檔 要使用一個內置的成員發現機制要在ehcache的配置文件中指定元素的class屬性為 net sf ehcache distribution 自動的成員發現 自動的發現方式用TCP廣播機制來確定和維持一個廣播組 它只需要一個簡單的配置可以自動的在組中添加和移除成員 在集群中也不需要什麼優化伺服器的知識 這是默認推薦的 成員每秒向群組發送一個 心跳 如果一個成員 秒種都沒有發出信號它將被群組移除 如果一個新的成員發送了一個 心跳 它將被添加進群組 任何一個用這個配置安裝了復制功能的cache都將被其他的成員發現並標識為可用狀態 要設置自動的成員發現 需要指定ehcache配置文件中元素的properties屬性 就像下面這樣 peerDiscovery=automatic multicastGroupAddress=multicast address | multicast host name multicastGroupPort=port timeToLive= (timeToLive屬性詳見常見問題部分的描述) 示例 假設你在集群中有兩台伺服器 你希望同步sampleCache 和sampleCache 每台獨立的伺服器都要有這樣的配置 配置server 和server <class= net sf ehcache distribution properties= peerDiscovery=automatic multicastGroupAddress= />multicastGroupPort= timeToLive= 手動進行成員發現 進行手動成員配置要知道每個監聽器的IP地址和埠 成員不能在運行時動態地添加和移除 在技術上很難使用廣播的情況下就可以手動成員發現 例如在集群的伺服器之間有一個不能傳送廣播報文的路由器 你也可以用手動成員發現進行單向的數據復制 只讓server 知道server 而server 不知道server 配置手動成員發現 需要指定ehcache配置文件中的properties屬性 像下面這樣 peerDiscovery=manual rmiUrls=//server:port/cacheName //server:port/cacheName … rmiUrls配置的是伺服器cache peers的列表 注意不要重復配置 示例 假設你在集群中有兩台伺服器 你要同步sampleCache 和sampleCache 下面是每個伺服器需要的配置 配置server <class= net sf ehcache distribution properties= peerDiscovery=manual />rmiUrls=//server : /sampleCache |//server : /sampleCache 配置server <class= net sf ehcache distribution properties= peerDiscovery=manual />rmiUrls=//server : /sampleCache |//server : /sampleCache 配置CacheManagerPeerListener 每個CacheManagerPeerListener監聽從成員們發向當前CacheManager的消息 配置CacheManagerPeerListener需要指定一個 它以插件的機制實現 用來創建CacheManagerPeerListener 的屬性有 class – 一個完整的工廠類名 properties – 只對這個工廠有意義的屬性 使用逗號分隔 Ehcache有一個內置的基於RMI的分布系統 它的監聽器是RMICacheManagerPeerListener 這個監聽器可以用 RMI來配置 <class= net sf ehcache distribution RMI properties= hostName=localhost port= />socketTimeoutMillis= 有效的屬性是 hostname (可選) – 運行監聽器的伺服器名稱 標明了做為集群群組的成員的地址 同時也是你想要控制的從集群中接收消息的介面在CacheManager初始化的時候會檢查hostname是否可用 如果hostName不可用 CacheManager將拒絕啟動並拋出一個連接被拒絕的異常 如果指定 hostname將使用InetAddress getLocalHost() getHostAddress()來得到 警告 不要將localhost配置為本地地址 因為它在網路中不可見將會導致不能從遠程伺服器接收信息從而不能復制 在同一台機器上有多個CacheManager的時候 你應該只用localhost來配置 port – 監聽器監聽的埠 socketTimeoutMillis (可選) – Socket超時的時間 默認是 ms 當你socket同步緩存請求地址比較遠 不是本地區域網 你可能需要把這個時間配置大些 不然很可能延時導致同步緩存失敗 配置CacheReplicators 每個要進行同步的cache都需要設置一個用來向CacheManagerr的成員復制消息的緩存事件監聽器 這個工作要通過為每個cache的配置增加一個cacheEventListenerFactory元素來完成 <! Sample cache named sampleCache ><cache name= sampleCache maxElementsInMemory= eternal= false timeToIdleSeconds= timeToLiveSeconds= overflowToDisk= false ><cacheEventListenerFactory class= net sf ehcache distribution RMICacheReplicatorFactory properties= replicateAsynchronously=true replicatePuts=true replicateUpdates=true replicateUpdatesViaCopy=false replicateRemovals=true /></cache>class – 使用net sf ehcache distribution RMICacheReplicatorFactory 這個工廠支持以下屬性 replicatePuts=true | false – 當一個新元素增加到緩存中的時候是否要復制到其他的peers 默認是true replicateUpdates=true | false – 當一個已經在緩存中存在的元素被覆蓋時是否要進行復制 默認是true replicateRemovals= true | false – 當元素移除的時候是否進行復制 默認是true replicateAsynchronously=true | false – 復制方式是非同步的(指定為true時)還是同步的(指定為false時) 默認是true replicatePutsViaCopy=true | false – 當一個新增元素被拷貝到其他的cache中時是否進行復制指定為true時為復制 默認是true replicateUpdatesViaCopy=true | false – 當一個元素被拷貝到其他的cache中時是否進行復制(指定為true時為復制) 默認是true 你可以使用ehcache的默認行為從而減少配置的工作量 默認的行為是以非同步的方式復制每件事 你可以像下面的例子一樣減少RMICacheReplicatorFactory的屬性配置 <! Sample cache named sampleCache All missing RMICacheReplicatorFactory properties default to true ><cache name= sampleCache maxElementsInMemory= eternal= true overflowToDisk= false memoryStoreEvictionPolicy= LFU ><cacheEventListenerFactory class= net sf ehcache distribution RMICacheReplicatorFactory /></cache> 常見的問題 Windows上的Tomcat 有一個Tomcat或者是JDK的bug 在tomcat啟動時如果tomcat的安裝路徑中有空格的話 在啟動時RMI監聽器會失敗 參見 bin/wa?A =ind &L=rmi users&P= 和 doc/faq howto bugs/l 由於在Windows上安裝Tomcat默認是裝在 Program Files 文件夾里的 所以這個問題經常發生 廣播阻斷 自動的peer discovery與廣播息息相關 廣播可能被路由阻攔 像Xen和VMWare這種虛擬化的技術也可以阻攔廣播 如果這些都打開了 你可能還在要將你的網卡的相關配置打開 一個簡單的辦法可以告訴廣播是否有效 那就是使用ehcache remote debugger來看 心跳 是否可用 廣播傳播的不夠遠或是傳得太遠 你可以通過設置badly misnamed time to live來控制廣播傳播的距離 用廣播IP協議時 timeToLive的值指的是數據包可以傳遞的域或是范圍 約定如下 是限制在同一個伺服器 是限制在同一個子網 是限制在同一個網站 是限制在同一個region 是限制在同一個大洲 是不限制 譯者按 上面這些資料翻譯的不夠准確 請讀者自行尋找原文理解吧 在Java實現中默認值是 也就是在同一個子網中傳播 改變timeToLive屬性可以限制或是擴展傳播的范圍
三 RMI方式緩存集群/配置分布式緩存 RMI 是 Java 的一種遠程方法調用技術 是一種點對點的基於 Java 對象的通訊方式 EhCache 從 版本開始就支持 RMI 方式的緩存集群 在集群環境中 EhCache 所有緩存對象的鍵和值都必須是可序列化的 也就是必須實現 java io Serializable 介面 這點在其它集群方式下也是需要遵守的 下圖是 RMI 集群模式的結構圖
採用 RMI 集群模式時 集群中的每個節點都是對等關系 並不存在主節點或者從節點的概念 因此節點間必須有一個機制能夠互相認識對方 必須知道其它節點的信息 包括主機地址 埠號等 EhCache 提供兩種節點的發現方式 手工配置和自動發現 手工配置方式要求在每個節點中配置其它所有節點的連接信息 一旦集群中的節點發生變化時 需要對緩存進行重新配置 由於 RMI 是 Java 中內置支持的技術 因此使用 RMI 集群模式時 無需引入其它的 Jar 包 EhCache 本身就帶有支持 RMI 集群的功能 使用 RMI 集群模式需要在 ehcache xml 配置文件中定義 節點 分布式同步緩存要讓這邊的cache知道對方的cache 叫做Peer Discovery(成員發現) EHCache實現成員發現的方式有兩種 手動查找 A 在ehcache xml中配置PeerDiscovery成員發現對象 Server 配置 配置本地hostName port是 分別監聽 : 的mobileCache和 : 的mobileCache 注意這里的mobileCache是緩存的名稱 分別對應著server server 的cache的配置 <?xml version= encoding= gbk ?><ehcache xmlns:xsi= instance xsi:noNamespaceSchemaLocation= ehcache xsd > <diskStore path= java io tmpdir /> <! 集群多台伺服器中的緩存 這里是要同步一些伺服器的緩存 server hostName: port: cacheName:mobileCache server hostName: port: cacheName:mobileCache server hostName: port: cacheName:mobileCache 注意 每台要同步緩存的伺服器的RMI通信socket埠都不一樣 在配置的時候注意設置 > <! server 的配置 > < class= net sf ehcache distribution properties= hostName=localhost port= socketTimeoutMillis= peerDiscovery=manual rmiUrls=// : /mobileCache|// : /mobileCache /></ehcache>以上注意元素出現的位置在diskStore下
同樣在你的另外 台伺服器上增加配置 Server 配置本地host port為 分別同步 : 的mobileCache和 : 的mobileCache <! server 的配置 >< class= net sf ehcache distribution properties= hostName=localhost port= socketTimeoutMillis= peerDiscovery=manual rmiUrls=// : /mobileCache|// : /mobileCache />Server 配置本地host port為 分別同步 : 的mobileCache緩存和 : 的mobileCache緩存 <! server 的配置 >< class= net sf ehcache distribution properties= hostName=localhost port= socketTimeoutMillis= peerDiscovery=manual rmiUrls=// : /mobileCache|// : /mobileCache />這樣就在三台不同的伺服器上配置了手動查找cache的PeerProvider成員發現的配置了 值得注意的是你在配置rmiUrls的時候要特別注意url不能重復出現 並且埠 地址都是對的 如果指定 hostname將使用InetAddress getLocalHost() getHostAddress()來得到 警告 不要將localhost配置為本地地址 因為它在網路中不可見將會導致不能從遠程伺服器接收信息從而不能復制 在同一台機器上有多個CacheManager的時候 你應該只用localhost來配置 B 下面配置緩存和緩存同步監聽 需要在每台伺服器中的ehcache xml文件中增加cache配置和cacheEventListenerFactory cacheLoaderFactory的配置 <defaultCache maxElementsInMemory= eternal= false timeToIdleSeconds= timeToLiveSeconds= overflowToDisk= false /><! 配置自定義緩存 maxElementsInMemory:緩存中允許創建的最大對象數 eternal:緩存中對象是否為永久的 如果是 超時設置將被忽略 對象從不過期 timeToIdleSeconds:緩存數據空閑的最大時間 也就是說如果有一個緩存有多久沒有被訪問就會被銷毀 如果該值是 就意味著元素可以停頓無窮長的時間 timeToLiveSeconds:緩存數據存活的時間 緩存對象最大的的存活時間 超過這個時間就會被銷毀 這只能在元素不是永久駐留時有效 如果該值是 就意味著元素可以停頓無窮長的時間 overflowToDisk:內存不足時 是否啟用磁碟緩存 memoryStoreEvictionPolicy:緩存滿了之後的淘汰演算法 每一個小時更新一次緩存( 小時過期) ><cache name= mobileCache maxElementsInMemory= eternal= false overflowToDisk= true timeToIdleSeconds= timeToLiveSeconds= memoryStoreEvictionPolicy= LFU > <! RMI緩存分布同步查找 class使用net sf ehcache distribution RMICacheReplicatorFactory 這個工廠支持以下屬性 replicatePuts=true | false – 當一個新元素增加到緩存中的時候是否要復制到其他的peers 默認是true replicateUpdates=true | false – 當一個已經在緩存中存在的元素被覆蓋時是否要進行復制 默認是true replicateRemovals= true | false – 當元素移除的時候是否進行復制 默認是true replicateAsynchronously=true | false – 復制方式是非同步的 指定為true時 還是同步的 指定為false時 默認是true replicatePutsViaCopy=true | false – 當一個新增元素被拷貝到其他的cache中時是否進行復制 指定為true時為復制 默認是true replicateUpdatesViaCopy=true | false – 當一個元素被拷貝到其他的cache中時是否進行復制 指定為true時為復制 默認是true = > <! 監聽RMI同步緩存對象配置 注冊相應的的緩存監聽類 用於處理緩存事件 如put remove update 和expire > <cacheEventListenerFactory class= net sf ehcache distribution RMICacheReplicatorFactory properties= replicateAsynchronously=true /> replicatePuts=true replicateUpdates=true replicateUpdatesViaCopy=false replicateRemovals=true <! 用於在初始化緩存 以及自動設置 > <bootstrapCacheLoaderFactory class= net sf ehcache bootstrap BootstrapCacheLoaderFactory /></cache> C 這樣就完成了 台伺服器的配置 下面給出server 的完整的ehcache xml的配置 <?xml version= encoding= gbk ?><ehcache xmlns:xsi= instance xsi:noNamespaceSchemaLocation= ehcache xsd > <diskStore path= java io tmpdir /> <!集群多台伺服器中的緩存 這里是要同步一些伺服器的緩存 server hostName: port: cacheName:mobileCache server hostName: port: cacheName:mobileCache server hostName: port: cacheName:mobileCache 注意每台要同步緩存的伺服器的RMI通信socket埠都不一樣 在配置的時候注意設置 > <! server 的配置 > < class= net sf ehcache distribution properties= hostName=localhost port= socketTimeoutMillis= peerDiscovery=manual rmiUrls=// : /mobileCache|// : /mobileCache /> <defaultCache maxElementsInMemory= eternal= false timeToIdleSeconds= timeToLiveSeconds= overflowToDisk= false /> <! 配置自定義緩存 maxElementsInMemory:緩存中允許創建的最大對象數 eternal:緩存中對象是否為永久的 如果是 超時設置將被忽略 對象從不過期 timeToIdleSeconds:緩存數據空閑的最大時間 也就是說如果有一個緩存有多久沒有被訪問就會被銷毀 如果該值是 就意味著元素可以停頓無窮長的時間 timeToLiveSeconds:緩存數據存活的時間 緩存對象最大的的存活時間 超過這個時間就會被銷毀 這只能在元素不是永久駐留時有效 如果該值是 就意味著元素可以停頓無窮長的時間 overflowToDisk:內存不足時 是否啟用磁碟緩存 memoryStoreEvictionPolicy:緩存滿了之後的淘汰演算法 每一個小時更新一次緩存( 小時過期) > <cache name= mobileCache maxElementsInMemory= eternal= false overflowToDisk= true timeToIdleSeconds= timeToLiveSeconds= memoryStoreEvictionPolicy= LFU > <! RMI緩存分布同步查找 class使用net sf ehcache distribution RMICacheReplicatorFactory 這個工廠支持以下屬性 replicatePuts=true | false – 當一個新元素增加到緩存中的時候是否要復制到其他的peers 默認是true replicateUpdates=true | false – 當一個已經在緩存中存在的元素被覆蓋時是否要進行復制 默認是true replicateRemovals= true | false – 當元素移除的時候是否進行復制 默認是true replicateAsynchronously=true | false – 復制方式是非同步的 指定為true時 還是同步的 指定為false時 默認是true replicatePutsViaCopy=true | false – 當一個新增元素被拷貝到其他的cache中時是否進行復制 指定為true時為復制 默認是true replicateUpdatesViaCopy=true | false – 當一個元素被拷貝到其他的cache中時是否進行復制 指定為true時為復制 默認是true = > <! 監聽RMI同步緩存對象配置 注冊相應的的緩存監聽類 用於處理緩存事件 如put remove update 和expire > <cacheEventListenerFactory class= net sf ehcache distribution RMICacheReplicatorFactory properties= replicateAsynchronously=true /> replicatePuts=true replicateUpdates=true replicateUpdatesViaCopy=false replicateRemovals=true <! 用於在初始化緩存 以及自動設置 > <bootstrapCacheLoaderFactory class= net sf ehcache bootstrap BootstrapCacheLoaderFactory /> </cache></ehcache> 自動發現 自動發現配置和手動查找的方式有一點不同 其他的地方都基本是一樣的 同樣在ehcache xml中增加配置 配置如下 <! 搜索某個網段上的緩存timeToLive 是限制在同一個伺服器 是限制在同一個子網 是限制在同一個網站 是限制在同一個region 是限制在同一個大洲 是不限制 >< class= net sf ehcache distribution properties= peerDiscovery=automatic multicastGroupAddress= multicastGroupPort= timeToLive= /> lishixin/Article/program/Java/hx/201311/25706