SpringBoot 缓存之EhCache 篇

SpringBoot 缓存

在 Spring Boot中，通过@EnableCaching注解自动化配置合适的缓存管理器（CacheManager），Spring Boot根据下面的顺序去侦测缓存提供者：
* Generic
* JCache (JSR-107)
* EhCache 2.x
* Hazelcast
* Infinispan
* Redis
* Guava
* Simple

关于 Spring Boot 的缓存机制：
高速缓存抽象不提供实际存储，并且依赖于由org.springframework.cache.Cache和org.springframework.cache.CacheManager接口实现的抽象。 Spring Boot根据实现自动配置合适的CacheManager，只要缓存支持通过@EnableCaching注释启用即可。

Spring Boot 配置 EhCache 2.x

官方文档上对于注解缓存的介绍资料非常之少，往往需要我们自己去了解相应的缓存提供者。我这里主要介绍的是 EhCache .

引入依赖

在pom.xml文件中引入以下依赖

<!--开启 cache 缓存-->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId>
</dependency>
<!-- ehcache 缓存 -->
<dependency>
    <groupId>net.sf.ehcache</groupId>
    <artifactId>ehcache</artifactId>
</dependency>

在Spring Boot主类中增加@EnableCaching注解开启缓存功能，如下：

@SpringBootApplication 
@EnableCaching 
public class Application { 
    public static void main(String[] args) { 
        SpringApplication.run(Application.class, args); 
    } 
}

引入配置文件 ehcache.xml

在resource文件夹下创建文件ehcache.xml，并进行配置：

<?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">
    <defaultCache
            eternal="false"
            maxElementsInMemory="1000"
            overflowToDisk="false"
            diskPersistent="false"
            timeToIdleSeconds="0"
            timeToLiveSeconds="600"
            memoryStoreEvictionPolicy="LRU" />
 
    <!-- 这里的 users 缓存空间是为了下面的 demo 做准备 -->
    <cache
            name="users"
            eternal="false"
            maxElementsInMemory="100"
            overflowToDisk="false"
            diskPersistent="false"
            timeToIdleSeconds="0"
            timeToLiveSeconds="300"
            memoryStoreEvictionPolicy="LRU" />
</ehcache>

 ehcache.xml 文件配置详解：

• diskStore：为缓存路径，ehcache分为内存和磁盘两级，此属性定义磁盘的缓存位置。
• defaultCache：默认缓存策略，当ehcache找不到定义的缓存时，则使用这个缓存策略。只能定义一个。
• name:缓存名称。
• maxElementsInMemory:缓存最大数目
• maxElementsOnDisk：硬盘最大缓存个数。
• eternal:对象是否永久有效，一但设置了，timeout将不起作用。
• overflowToDisk:是否保存到磁盘，当系统当机时
• timeToIdleSeconds:设置对象在失效前的允许闲置时间（单位：秒）。仅当eternal=false对象不是永久有效时使用，可选属性，默认值是0，也就是可闲置时间无穷大。
• timeToLiveSeconds:设置对象在失效前允许存活时间（单位：秒）。最大时间介于创建时间和失效时间之间。仅当eternal=false对象不是永久有效时使用，默认是0.，也就是对象存活时间无穷大。
• diskPersistent：是否缓存虚拟机重启期数据 Whether the disk store persists between restarts of the Virtual Machine. The default value is false.diskSpoolBufferSizeMB：这个参数设置DiskStore（磁盘缓存）的缓存区大小。默认是30MB。每个Cache都应该有自己的一个缓冲区。
• diskExpiryThreadIntervalSeconds：磁盘失效线程运行时间间隔，默认是120秒。
• memoryStoreEvictionPolicy：当达到maxElementsInMemory限制时，Ehcache将会根据指定的策略去清理内存。默认策略是LRU（最近最少使用）。你可以设置为FIFO（先进先出）或是LFU（较少使用）。
• clearOnFlush：内存数量最大时是否清除。
• memoryStoreEvictionPolicy:可选策略有：LRU（最近最少使用，默认策略）、FIFO（先进先出）、LFU（最少访问次数）。

FIFO，first in first out，先进先出。
LFU， Less Frequently Used，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。
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。

在主类加上启动注解

在 Spring Boot 主类加上开启缓存的注解@EnableCaching。

demo : SpringBoot + EhCache

搭建 Spring Boot 工程

我搭建了一个普通的 SpringBoot 工程，配置了 Druid+MySQL。
并在数据库中创建了 users 表，各字段如下：

字段名	属性
id	bigint
uuid	varchar
name	varchar
age	int

用户实体类

User.java

public class User {
 
    private long id;
    private String uuid;
    private String name;
    private Integer age;
 
    //省略 get、set 及 toString 方法
}

用户数据库操作接口

UserDao.java

@Mapper
public interface UserDao{
 
    void delete(String uuid);
 
    User update(User user);
 
    User findByUuid(String uuid);
 
    int save(@Param("user") User user);
}

用户操作Mapper文件

UserMapper.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE mapper
        PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN"
        "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">
<mapper namespace="com.feng.boot.dao.UserDao">
    <!--目的：为Dao接口方法提供SQL语句-->
 
    <!--映射实体对象-->
    <resultMap id="UserResultMap" type="com.feng.boot.model.User">
        <id property="id" column="id" />
        <result property="uuid" column="uuid" />
        <result property="name" column="name" />
        <result property="age" column="age" />
    </resultMap>
 
 
    <insert id="save">
        INSERT INTO users(name, age, uuid)
        VALUES (#{user.name}, #{user.age}, #{user.uuid})
    </insert>
 
    <select id="findByUuid" resultType="User">
        SELECT * FROM users WHERE uuid = #{uuid}
    </select>
 
    <delete id="delete">
        DELETE FROM users WHERE uuid = #{uuid}
    </delete>
 
</mapper>

用户操作 service 层

一般情况下，我们在Sercive层进行对缓存的操作。先介绍 Ehcache 在 Spring 中的注解（关于spring cache的介绍请参考这里spring cache）：在支持 Spring Cache 的环境下，

@Cacheable  在方法执行前Spring先是否有缓存数据，如果有直接返回。如果没有数据，调用方法并将方法返回值存放在缓存当中。

这个注解会先查询是否有缓存过的数据，如果有，就直接返回原来缓存好的数据，如果没有，则再执行一次方法，将方法的返回结果放到缓存中。

@CachePut   无论怎样，都将方法的返回结果放到缓存当中。

这个注解不会询问是否有缓存好的数据，而是每次都会执行方法，将方法的返回结果放到缓存中，相当于每次都更新缓存中的数据，每次缓存中的数据都是最新的一次缓存数据。

@CacheEvict   将一条或者多条数据从缓存中删除。

这个是删除一条或者多条的缓存数据。

@Caching  可以通过@Caching注解组合多个注解集合在一个方法上

这个注解可以组合多个注解，从而实现自定义注解
 

* 这四个注解中都有两个主要的属性：value 指的是 ehcache.xml 中的缓存策略空间；key 指的是缓存的标识，默认为空，既表示使用方法的参数类型及参数值作为key，支持SpEL ，可以用 # 来引用参数。

UserService.java

@Service
public class UserService {
 
    //这里的单引号不能少，否则会报错，被识别是一个对象
    private static final String CACHE_KEY = "'user'";
    private static final String DEMO_CACHE_NAME = "users";
 
    @Autowired
    private UserDao userDao;
 
    //删除用户数据
    @CacheEvict(value = DEMO_CACHE_NAME,key = "'user_'+#uuid")//这是清除缓存
    public void delete(String uuid){
        userDao.delete(uuid);
    }
 
    //更新用户数据
    @CachePut(value = DEMO_CACHE_NAME,key = "'user_'+#user.getUuid()")
    public User update(User user) throws CacheException{
        User user1 = userDao.findByUuid(user.getUuid());
        if (null == user1){
            throw new  CacheException("Not Find");
        }
        user1.setAge(user.getAge());
        user1.setName(user.getName());
        return user1;
    }
 
    //查找用户数据
    @Cacheable(value=DEMO_CACHE_NAME,key="'user_'+#uuid")
    public User findByUuid(String uuid){
        //若找不到缓存将打印出提示语句
        System.err.println("没有走缓存！"+uuid);
        return userDao.findByUuid(uuid);
    }
 
    //保存用户数据
    @CacheEvict(value=DEMO_CACHE_NAME,key=CACHE_KEY)
    public int save(User user){
        return userDao.save(user);
    }
}

Controller 类

最后我们创建一个 Controller 来访问我们的缓存。因为我的 SpringBoot 处于 Debug 模式，会将所有的数据库操作打印出来，这样子缓存作用就可一目了然了。
EhcacheController.java

@RestController
public class EhcacheController {
 
    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(EhcacheController.class);
 
    @Autowired
    private UserService userService;
 
    @RequestMapping("/encache")
    public String EhcacheTest(){
        logger.debug("进行Encache缓存测试");
        System.out.println("====生成第一个用户====");
        User user1 = new User();
        //生成第一个用户的唯一标识符 UUID
        String u1_uuid = UUID.randomUUID().toString();
        //去掉 UUID 的 - 符号
        String uuid1 = u1_uuid.substring(0,8)+u1_uuid.substring(9,13)+u1_uuid.substring(14,18)+u1_uuid.substring(19,23)+u1_uuid.substring(24);
        user1.setName("张三");
        user1.setAge(18);
        user1.setUuid(uuid1);
        if (userService.save(user1) == 0){
            throw new JdbcException("用户对象插入数据库失败");
        }
 
        //第一次查询
        System.out.println(userService.findByUuid(user1.getUuid()));
        //通过缓存查询
        System.out.println(userService.findByUuid(user1.getUuid()));
 
        System.out.println("====修改数据====");
        User user2 = new User();
        user2.setName("李四-update");
        user2.setAge(22);
        user2.setId(user1.getId());
        user2.setUuid(user1.getUuid());
        try {
            System.out.println(userService.update(user2));
        } catch (CacheException e){
            e.printStackTrace();
        }
 
        System.out.println(userService.findByUuid(user2.getUuid()));
        return "success";
    }
}

测试

启动 SpringBoot 工程，访问 http://localhost:8080/encache ，并查看控制台打印信息：

由控制台，我们可以清楚到看到，第一次查询用户信息时，工程将用户信息存入缓存中；在第二次查询时，无需访问数据库直接从缓存中获取用户信息。

总结：个人的理解，上面例子对单条数据的缓存处理是比较容易实现，对查询方法增加缓存容易，但对于缓存的更新的处理就比较麻烦，以下面三种处理方式为例：

       1.用@CachePut处理，这中方法需要对指定缓存key保持一致，尽管这样，还是不行，因为它返回的缓存是int(增加或删除或修改的记录数或是该记录的对象，这对我们查询所有或部分记录的缓存还是不可行的)

       2.用@CacheEvict(value="myCache",key="0",beforeInvocation=true)处理，清除我们指定key的缓存，这种方式缺点是麻烦，需要我们注意每一个缓存的key

       3.用@CacheEvict(value="myCache",allEntries=true,beforeInvocation=true)处理，清除所有缓存，这种方式最省事，但会把其他缓存也一同清除,当对缓存数据进入添加、删除、修改时要想同步更多查询所有中的数据，可以考虑采用该方法。

随着业务的复杂性的不断增加，这些处理方式，可能会增加代码的复杂性，然后我想到的是对DB层进行缓存，可以利用redis，mamchched的进行处理。当然对于一般的web应用运用ehcache已经刻一解决了，但是对大数据量的运用db级别的缓存效果性能可能会更好。