memcached的使用（一）

一直在关注javaeye，但长期在潜水。javaeye改版后功能强多了，而且最近工作也变动了，接触了一些新东西，以后还是坚持在这里记录些东西吧，也非常看好javaeye的发展。
这些天在设计SNA的架构，接触了一些远程缓存、集群、session复制等的东西，以前做企业应用的时候感觉作用不大，现在设计面对internet的系统架构时就非常有用了，而且在调试后看到压力测试的情况还是比较爽的。
在缓存的选择上有过很多的思考，虽然说memcached结合java在序列化上性能不怎么样，不过也没有更好的集群环境下的缓存解决方案了，就选择了memcached。本来计划等公司买的服务器到位装个linux再来研究memcached，但这两天在找到了一个windows下的Memcached版本，就动手开始调整现有的框架了。

windows下的Server端很简单，不用安装，双击运行后默认服务端口是11211，没有试着去更改端口，因为反正以后会用unix版本，到时再记录安装步骤。下载客户端的java API包，接口非常简单，参考API手册上就有现成的例子。

目标，对旧框架缓存部分进行改造：
1、缓存工具类
2、hibernate的provider
3、用缓存实现session机制

今天先研究研究缓存工具类的改造，在旧框架中部分函数用了ehcache对执行结果进行了缓存处理，现在目标是提供一个缓存工具类，在配置文件中配置使用哪种缓存（memcached或ehcached），使其它程序对具体的缓存不依赖，同时使用AOP方式来对方法执行结果进行缓存。
首先是工具类的实现：
在Spring中配置

	<!-- EhCache Manager -->
	<bean id="cacheManager"
		class="org.springframework.cache.ehcache.EhCacheManagerFactoryBean">
		<property name="configLocation">
			<value>classpath:ehcache.xml</value>
		</property>
	</bean>

	<bean id="localCache"
		class="org.springframework.cache.ehcache.EhCacheFactoryBean">
		<property name="cacheManager" ref="cacheManager" />
		<property name="cacheName"
			value="×××.cache.LOCAL_CACHE" />
	</bean>
	
	<bean id="cacheService"
		class="×××.core.cache.CacheService" init-method="init" destroy-method="destory">
		<property name="cacheServerList" value="${cache.servers}"/>
		<property name="cacheServerWeights" value="${cache.cacheServerWeights}"/>
		<property name="cacheCluster" value="${cache.cluster}"/>
		<property name="localCache" ref="localCache"/>
	</bean>

在properties文件中配置${cache.servers} ${cache.cacheServerWeights} ${cache.cluster}
具体工具类的代码

/**
 * @author Marc
 * 
 */
public class CacheService {
	private Log logger = LogFactory.getLog(getClass());

	private Cache localCache;

	String cacheServerList;

	String cacheServerWeights;

	boolean cacheCluster = false;

	int initialConnections = 10;

	int minSpareConnections = 5;

	int maxSpareConnections = 50;

	long maxIdleTime = 1000 * 60 * 30; // 30 minutes

	long maxBusyTime = 1000 * 60 * 5; // 5 minutes

	long maintThreadSleep = 1000 * 5; // 5 seconds

	int socketTimeOut = 1000 * 3; // 3 seconds to block on reads

	int socketConnectTO = 1000 * 3; // 3 seconds to block on initial
									// connections. If 0, then will use blocking
									// connect (default)

	boolean failover = false; // turn off auto-failover in event of server
								// down

	boolean nagleAlg = false; // turn off Nagle's algorithm on all sockets in
								// pool

	MemCachedClient mc;

	public CacheService(){
		mc = new MemCachedClient();
		mc.setCompressEnable(false);
	}
	/**
	 * 放入
	 * 
	 */
	public void put(String key, Object obj) {
		Assert.hasText(key);
		Assert.notNull(obj);
		Assert.notNull(localCache);
		if (this.cacheCluster) {
			mc.set(key, obj);
		} else {
			Element element = new Element(key, (Serializable) obj);
			localCache.put(element);
		}
	}
	/**
	 * 删除 
	 */
	public void remove(String key){
		Assert.hasText(key);
		Assert.notNull(localCache);
		if (this.cacheCluster) {
			mc.delete(key);
		}else{
			localCache.remove(key);
		}
	}
	/**
	 * 得到
	 */
	public Object get(String key) {
		Assert.hasText(key);
		Assert.notNull(localCache);
		Object rt = null;
		if (this.cacheCluster) {
			rt = mc.get(key);
		} else {
			Element element = null;
			try {
	            element = localCache.get(key);
	        } catch (CacheException cacheException) {
	            throw new DataRetrievalFailureException("Cache failure: "
	                    + cacheException.getMessage());
	        }
			if(element != null)
				rt = element.getValue();
		}
		return rt;
	}
	/**
	 * 判断是否存在
	 * 
	 */
	public boolean exist(String key){
		Assert.hasText(key);
		Assert.notNull(localCache);
		if (this.cacheCluster) {
			return mc.keyExists(key);
		}else{
			return this.localCache.isKeyInCache(key);
		}
	}
	private void init() {
		if (this.cacheCluster) {
			String[] serverlist = cacheServerList.split(",");
			Integer[] weights = this.split(cacheServerWeights);
			// initialize the pool for memcache servers
			SockIOPool pool = SockIOPool.getInstance();
			pool.setServers(serverlist);
			pool.setWeights(weights);
			pool.setInitConn(initialConnections);
			pool.setMinConn(minSpareConnections);
			pool.setMaxConn(maxSpareConnections);
			pool.setMaxIdle(maxIdleTime);
			pool.setMaxBusyTime(maxBusyTime);
			pool.setMaintSleep(maintThreadSleep);
			pool.setSocketTO(socketTimeOut);
			pool.setSocketConnectTO(socketConnectTO);
			pool.setNagle(nagleAlg);
			pool.setHashingAlg(SockIOPool.NEW_COMPAT_HASH);
			pool.initialize();
			logger.info("初始化memcached pool!");
		}
	}

	private void destory() {
		if (this.cacheCluster) {
			SockIOPool.getInstance().shutDown();
		}
	}
}

然后实现函数的AOP拦截类，用来在函数执行前返回缓存内容

public class CachingInterceptor implements MethodInterceptor {

    private CacheService cacheService;
    private String cacheKey;

    public void setCacheKey(String cacheKey) {
        this.cacheKey = cacheKey;
    }

    public void setCacheService(CacheService cacheService) {
        this.cacheService = cacheService;
    }

    public Object invoke(MethodInvocation invocation) throws Throwable {
        Object result = cacheService.get(cacheKey);
        //如果函数返回结果不在Cache中,执行函数并将结果放入Cache
        if (result == null) {
            result = invocation.proceed();
            cacheService.put(cacheKey,result);
        }
        return result;
    }
}

Spring的AOP配置如下：

<aop:config proxy-target-class="true">
		<aop:advisor
			pointcut="execution(* ×××.PoiService.getOne(..))"
			advice-ref="PoiServiceCachingAdvice" />
	</aop:config>

	<bean id="BasPoiServiceCachingAdvice"
		class="×××.core.cache.CachingInterceptor">
		<property name="cacheKey" value="PoiService" />
		<property name="cacheService" ref="cacheService" />
	</bean>

你做的工作。早就有实现的了
http://dev2dev.bea.com.cn/techdoc/20060718846.html

楼上不要太苛刻。。。。
看看发贴时间再说。。。