spring整合EhCache 缓存Dao
缓存的键的规则
1.spring中ehcache的配置：
<bean id="cacheManager" class="org.springframework.cache.ehcache.EhCacheManagerFactoryBean">
<property name="configLocation" value="classpath:ehcache.xml"/>
</bean>
<bean id="ehCache" class="org.springframework.cache.ehcache.EhCacheFactoryBean">
<property name="cacheManager" ref="cacheManager" />
<property name="cacheName" value="testCache" />
</bean>
<bean id="userDao" class="cn.demo.dao.impl.UserDaoImpl" parent="baseDao">
<property name="ehCache" ref="ehCache"></property>
</bean>
2.UserDaoImpl改成从缓存或者数据库中获取数据
public class UserDaoImpl extends BaseDao implements IUserDao {
Cache ehCache;
/**
* 该方法使用缓存
*/
public List<UserPO> selectList(UserPO parameter) {
Cache cache =(Cache)ehCache;
String className = this.getClass().getName();
String methodName = "selectList";
//缓存key的生成
//Object[] args = new Object[]{BeanMap.create(parameter).values()};
Collection args = BeanMap.create(parameter).values();
String cacheKey = CacheKey.getCacheKey(className, methodName, args);
//ValueWrapper val = cache.get(cacheKey);
Element val =cache.get(cacheKey);
if(val== null){
System.out.println("1.dao**********************");
List<UserPO> list =super.selectList("cn.demo.dao.IUserDao.queryUsers", parameter);
//cache.put(cacheKey, list);
Element ele = new Element(cacheKey, list);
cache.put(ele);
return list;
}
else{
System.out.println("2.cache######################");
return (List<UserPO>)val.getObjectValue();
}
}
public int insert(Object parameter) {
return insert("cn.demo.dao.IUserDao.insertUser", parameter);
}
public int count(UserPO user){
return this.selectOne("cn.demo.dao.IUserDao.count", user);
}
public List<UserPO> findUsersOfPage(UserPO user, RowBounds rowBounds){
return this.getSqlSessionTemplate().selectList("cn.demo.dao.IUserDao.findUsersOfPage", user, rowBounds);
}
public void setEhCache(Cache ehCache) {
this.ehCache = ehCache;
}
public Cache getEhCache() {
return ehCache;
}
}
3.缓存键的生成类
public class CacheKey {
public static String getCacheKey(String targetName, String methodName,
Collection arguments) {
String cacheName = targetName + "." + methodName + ".";
int hash = 0;
if ((arguments != null) && (arguments.size() != 0)) {
Iterator it = arguments.iterator();
Object o = null;
while (it.hasNext()) {
o=it.next();
if(o==null)
continue;
hash += o.hashCode();
}
}
cacheName = cacheName + hash;
return cacheName;
}
}
4.ehcache.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<ehcache>
<!-- 默认的磁盘缓存目录 -->
<diskStore path="java.io.tmpdir"/>
<!-- EhCache是Hibernate的二级缓存技术之一，可以把查询出来的数据存储在内存或者磁盘，节省下次同样查询语句再次查询数据库，大幅减轻数据库压力 -->
<!-- 默认缓存策略 -->
<defaultCache
maxElementsInMemory="10000"
eternal="false"
overflowToDisk="false"
timeToIdleSeconds="120"
timeToLiveSeconds="120" />
<cache name="testCache"
maxElementsInMemory="10000"
eternal="false"
overflowToDisk="false"
timeToIdleSeconds="300"
timeToLiveSeconds="600"
memoryStoreEvictionPolicy="LFU"/>
</ehcache>
<!--
配置自定义缓存
maxElementsInMemory：缓存中允许创建的最大对象数
eternal：缓存中对象是否为永久的，如果是true，超时设置将被忽略，对象从不过期。
overflowToDisk：内存不足时，是否启用磁盘缓存。
timeToIdleSeconds：缓存数据的钝化时间，也就是在一个元素消亡之前，
两次访问时间的最大时间间隔值，这只能在元素不是永久驻留时有效，
如果该值是0，就意味着元素可以停顿无穷长的时间。
（即：设置缓存中的对象在过期之前的最大空闲时间，单位秒）
timeToLiveSeconds：缓存数据的生存时间，也就是一个元素从构建到消亡的最大时间间隔值，
这只能在元素不是永久驻留时有效，如果该值是0，就意味着元素可以停顿无穷长的时间。
（即：设置缓存中的对象在过期之前的最大生存时间，单位秒）
memoryStoreEvictionPolicy：缓存满了之后的淘汰算法。共有三种：FIFO-先进先出，LFO-最少使用的出，LRO-最久没用的出。
-->
5.测试是否从缓存中获取数据
@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)
@ContextConfiguration(locations = {"classpath:spring/*.xml"})
public class UserDaoEhCacheTest {
@Autowired
IUserDao userDao;
/*缓存dao*/
@Test
public void testUserDaoCache(){
for(int i=0;i<5;i++){
userDao();
}
}
private void userDao(){
UserPO po = new UserPO();
po.setUserName("xx");
List<UserPO> userList = userDao.selectList(po);
System.out.println(userList.size());
for(UserPO u: userList){
if(u.getUserId().startsWith("27"))
System.out.println(u.getUserId() + " "+u.getUserName());
}
}
/*
日志：第一次查询数据库，后面的查询的缓存
1.dao**********************
35
270 wangwu8
271 wangwu8
2.cache######################
35
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271 wangwu8
2.cache######################
35
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271 wangwu8
2.cache######################
35
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271 wangwu8
2.cache######################
35
270 wangwu8
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*/
}