ehcache集群配置

一.集群配置方式

ehcache提供三种网络连接策略来实现集群，rmi,jgroup还有jms。这里只说rmi方式。同时ehcache可以可以实现多播的方式实现集群。也可以手动指定集群主机序列实现集群，本例应用手动指定。

这里说点题外话，本来看着分发包中的原来的例子配置是一件不怎么难的事情，应该很容易就能实现。但是一开始，我是在我的linux主机上和我的主操作系统 windows上实现集群配置。结果反过来弄过去，都没有成功。然后在网上找一些别人的配置经验，竟然都是配置片段，没有完整的实例文件。结果配置半天没成功。但我怀疑是我的linux系统有些地方可能没有配置好，于是先不管他。有开启了我的另一个windows主机。然后把程序部署上去，竟然一次试验成功。高兴的同时，我得发句话“不要把代码片段称作实例，这很不负责任”。同时还存在一个问题，在linux下没有部署成功的原因有待查明。

具体说明：配置cacheManagerPeerListenerFactory是配宿主主机配置监听程序，来发现其他主机发来的同步请求

配置cacheManagerPeerProviderFactory是指定除自身之外的网络群体中其他提供同步的主机列表，用“|”分开不同的主机。

下面的例子的测试过程是：主机B缓存开启，并从名为UserCache的缓存中循环抓取键值为“key1”的元素，直到取到，才退出循环。主机A缓存启动，并在名为UserCache的缓存中放入键值为“key1”的元素。显然，如果主机B取到的元素，那么就证明同步成功，也就是集群成功。

所以在测试过程中先启动主机B的测试程序，在启动主机A的测试程序。

下面具体说配置文件以及测试程序：

1. 主机A的配置文件以及测试源代码

config/ehcache_cluster.xml

XML/HTML代码
<ehcache xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"      
    xsi:noNamespaceSchemaLocation="ehcache.xsd">      
    <cacheManagerPeerProviderFactory      
        class="net.sf.ehcache.distribution.RMICacheManagerPeerProviderFactory"      
        properties="peerDiscovery=manual,        
        rmiUrls=//192.168.1.254:40000/UserCache" />      
      
    <cacheManagerPeerListenerFactory      
        class="net.sf.ehcache.distribution.RMICacheManagerPeerListenerFactory"      
        properties="hostName=192.168.1.126,port=40000,socketTimeoutMillis=120000" />      
      
    <defaultCache maxElementsInMemory="10000" eternal="false"      
        timeToIdleSeconds="120" timeToLiveSeconds="120" overflowToDisk="true"      
        diskSpoolBufferSizeMB="30" maxElementsOnDisk="10000000"      
        diskPersistent="false" diskExpiryThreadIntervalSeconds="120"      
        memoryStoreEvictionPolicy="LRU">      
        <cacheEventListenerFactory      
            class="net.sf.ehcache.distribution.RMICacheReplicatorFactory" />      
    </defaultCache>      
      
    <cache name="UserCache" maxElementsInMemory="1000" eternal="false"      
        timeToIdleSeconds="100000" timeToLiveSeconds="100000"      
        overflowToDisk="false">      
        <cacheEventListenerFactory      
            class="net.sf.ehcache.distribution.RMICacheReplicatorFactory" />      
    </cache>      
</ehcache>    
tutorial/UsingCacheCluster

Java代码
package tutorial;       
      
import java.net.URL;       
      
import net.sf.ehcache.Cache;       
import net.sf.ehcache.CacheManager;       
import net.sf.ehcache.Element;       
      
public class UsingCacheCluster {       
      
    public static void main(String[] args) throws Exception {       
        URL url = UsingCacheCluster.class.getClassLoader().getResource(       
                "config/ehcache_cluster.xml");       
        CacheManager manager = new CacheManager(url);       
        //取得Cache       
        Cache cache = manager.getCache("UserCache");       
        Element element = new Element("key1", "value1");       
        cache.put(element);       
      
        Element element1 = cache.get("key1");       
        System.out.println(element1.getValue());       
    }       
      
}     
2.  主机B上的配置文件以及测试代码

config/ehcache_cluster.xml

XML/HTML代码
<ehcache xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"      
    xsi:noNamespaceSchemaLocation="ehcache.xsd">      
    <cacheManagerPeerProviderFactory      
        class="net.sf.ehcache.distribution.RMICacheManagerPeerProviderFactory"      
        properties="peerDiscovery=manual,        
        rmiUrls=//192.168.1.126:40000/UserCache" />      
      
    <cacheManagerPeerListenerFactory      
        class="net.sf.ehcache.distribution.RMICacheManagerPeerListenerFactory"      
        properties="hostName=192.168.1.254,port=40000, socketTimeoutMillis=120000" />      
      
    <defaultCache maxElementsInMemory="10000" eternal="false"      
        timeToIdleSeconds="120" timeToLiveSeconds="120" overflowToDisk="true"      
        diskSpoolBufferSizeMB="30" maxElementsOnDisk="10000000"      
        diskPersistent="false" diskExpiryThreadIntervalSeconds="120"      
        memoryStoreEvictionPolicy="LRU">      
        <cacheEventListenerFactory      
            class="net.sf.ehcache.distribution.RMICacheReplicatorFactory" />      
    </defaultCache>      
      
    <cache name="UserCache" maxElementsInMemory="1000" eternal="false"      
        timeToIdleSeconds="100000" timeToLiveSeconds="100000"      
        overflowToDisk="false">      
        <cacheEventListenerFactory      
            class="net.sf.ehcache.distribution.RMICacheReplicatorFactory" />      
    </cache>      
</ehcache>    
tutorial/UsingCacheCluster

Java代码
package tutorial;       
      
import java.net.URL;       
      
import net.sf.ehcache.Cache;       
import net.sf.ehcache.CacheManager;       
import net.sf.ehcache.Element;       
      
public class UsingCacheCluster {       
      
    public static void main(String[] args) throws Exception {       
        URL url = UsingCacheCluster.class.getClassLoader().getResource(       
                "config/ehcache_cluster.xml");       
        CacheManager manager = new CacheManager(url);       
        //取得Cache       
        Cache cache = manager.getCache("UserCache");       
      
        while(true) {       
            Element e = cache.get("key1");       
            if(e != null) {       
                System.out.println(e.getValue());       
                break;       
            }       
            Thread.sleep(1000);       
        }       
    }       
      
}     


毫无疑问，几乎所有的网站的首页都是访问率最高的，而首页上的数据来源又是非常广泛的，大多数来自不同的对象，而且有可能来自不同的db，所以给首页做缓存是一个不错的主意，那么主页的缓存策略是什么样子的呢，我认为应该是某个固定时间之内不变的，比如说2分钟更新一次。那么这个缓存应该做在什么地方呢，让我们来看一下，假设您的应用的结构是

page-filter-action-service-dao-db

，这个过程中的-的地方都是可以做缓存的地方，根据页面缓存的特征，应该把页面缓存做到尽量靠近客户的地方，就是在page和filter之间，这样的优点就是第一个用户请求之后，页面被缓存，第二个用户再来请求的时候，走到filter这个请求就结束了，无需再走后面的action-service-dao-db。带来的好处是服务器压力的减低和客户段页面响应速度的加快。

那么我们来看一下如何使用ehcache做到这一点。

在使用ehcache的页面缓存之前，我们必须要了解ehcache的几个概念，

1 timeToIdleSeconds，多长时间不访问该缓存，那么ehcache就会清除该缓存。

2 timeToLiveSeconds，缓存的存活时间，从开始创建的时间算起。

看到这里，我们知道，首页的页面缓存的存活时间，我们定的是2分钟，那么也就是说我们的timeToLiveSeconds应该设置为120，同时我们的timeToIdleSeconds最好也设置为2分钟，或者大于2分钟。我们来看一下下面这个配置，这个配置片段应该放到ehcache.xml中：



XML/HTML代码
   <cache name="SimplePageCachingFilter"  
           maxElementsInMemory="10"     
           maxElementsOnDisk="10"     
           eternal="false"     
           overflowToDisk="true"  
           diskSpoolBufferSizeMB="20"  
           timeToIdleSeconds="10"    
           timeToLiveSeconds="10"     
           memoryStoreEvictionPolicy="LFU"  
    />  
   SimplePageCachingFilter是缓存的名字，maxElementsInMemory表示内存中SimplePageCachingFilter缓存中元素的最大数量为10，maxElementsOnDisk是指持久化该缓存的元素到硬盘上的最大数量也为10（），eternal=false意味着该缓存会死亡。overflowToDisk=true意思是表示当缓存中元素的数量超过限制时，就把这些元素持久化到硬盘，如果overflowToDisk是false，那么maxElementsOnDisk的设置就没有什么意义了。memoryStoreEvictionPolicy=LFU是指按照缓存的hit值来清除，也就是说缓存满了之后，新的对象需要缓存时，将会将缓存中hit值最小的对象清除出缓存，给新的对象腾出地方来了（文章最后有ehcache中自带的3种缓存清空策略的介绍）。

接着我们来看一下SimplePageCachingFilter的配置，



XML/HTML代码
<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>  
  就只需要这么多步骤，我们就可以给某个页面做一个缓存的，把上面这段配置放到你的web.xml中，那么当你打开首页的时候，你会发现，2分钟才会有一堆sql语句出现在控制台上。当然你也可以调成5分钟，总之一切都在控制中。

好了，缓存整个页面看上去是非常的简单，甚至都不需要写一行代码，只需要几行配置就行了，够简单吧，虽然看上去简单，但是事实上内部实现却不简单哦，有兴趣的话，大家可以看看SimplePageCachingFilter继承体系的源代码。

上面的配置针对的情况是缓存首页的全部，如果你只想缓存首页的部分内容时，你需要使用SimplePageFragmentCachingFilter这个filter。我们看一下如下片断：

XML/HTML代码
<filter>     
        <filter-name>indexCacheFilterfilter-name>     
        <filter-class>     
            net.sf.ehcache.constructs.web.filter.SimplePageFragmentCachingFilter     
        <filter-class>     
<filter>  
<filter-mapping>  
        <filter-name>indexCacheFilterfilter-name>  
        <url-pattern>*/index_right.jspurl-pattern>  
<filter-mapping>    
这个jsp需要被jsp:include到其他页面，这样就做到的局部页面的缓存。这一点貌似没有oscache的tag好用。

事实上在cachefilter中还有一个特性，就是gzip，也就是说缓存中的元素是被压缩过的，如果客户浏览器支持压缩的话，filter会直接返回压缩过的流，这样节省了带宽，把解压的工作交给了客户浏览器，如果客户的浏览器不支持gzip，那么filter会把缓存的元素拿出来解压后再返回给客户浏览器（大多数爬虫是不支持gzip的，所以filter也会解压后再返回流），这样做的优点是节省带宽，缺点就是增加了客户浏览器的负担（但是我觉得对当代的计算机而言，这个负担微乎其微）。

好了，如果你的页面正好也需要用到页面缓存，不防可以考虑一下ehcache，因为它实在是非常简单，而且易用。

总结：ehcache是一个非常轻量级的缓存实现，而且从1.2之后就支持了集群，目前的最新版本是1.3，而且是hibernate默认的缓存provider。虽然本文是介绍的是ehcache对页面缓存的支持，但是ehcache的功能远不止如此，当然要使用好缓存，对JEE中缓存的原理，使用范围，适用场景等等都需要有比较深刻的理解，这样才能用好缓存，用对缓存。

最后复习一下ehcache中缓存的3种清空策略：

1 FIFO，first in first out，这个是大家最熟的，先进先出，不多讲了

2 LFU， Less Frequently Used，就是上面例子中使用的策略，直白一点就是讲一直以来最少被使用的。如上面所讲，缓存的元素有一个hit属性，hit值最小的将会被清出缓存。

2 LRU，Least Recently Used，最近最少使用的，缓存的元素有一个时间戳，当缓存容量满了，而又需要腾出地方来缓存新的元素的时候，那么现有缓存元素中时间戳离当前时间最远的元素将被清出缓存。