SpringAOP+Encache缓存技术

是否常常在为数据查询较慢而发愁，当你需要查询数据巨量较大而更改较少的数据时，不妨使用缓存技术，他会带给你更加效率的查询。今天，和大家分享一下利用Spring管理Encache来实现数据的缓存。

Ehcache是一个纯Java的进程内缓存框架，它支持read-only和read/write缓存，内存和磁盘缓存。使用过hibernate的童鞋应该都清楚，hibernate的二级缓存就可以采用ehcache来实现。这里就不过多讲解ehcache的原理，它的底层实际是一个Map，以key-value的形式保存缓存数据，下面对ehcache.xml做一下介绍。



在上面的配置文件中，配置了两个cache，一个是默认的缺省的缓存策略，一个是自定义的methodCache，其中各个属性的作用分别如下：
diskStore中的path:设置缓存文件的创建位置，比如：user.home（用户主目录），user.dir （用户当前工作目录），java.io.tmpdir（系统默认临时文件路径），以及自定义的存储位置（如：D:\cache\onlinestudy）；
name: Cache的唯一标识；
maxElementsInMemory: 内存中最大缓存对象数；
maxElementsOnDisk: 磁盘中最大缓存对象数, 若是0表示无穷大；
eternal: Element是否永久有效, 一但设置了, timeout 将不起作用；
overflowToDisk: 当内存中 Element 数量达到 maxElementsInMemory 时, Ehcache 是否将 Element 写到磁盘中；
timeToLiveSeconds:设置Element 在失效前允许存活时间. 最大时间介于创建时间和失效时间之间.仅当 Element 不是永久有效时使用, 默认为 0 : 表示存活时间无穷大；
diskPersistent:是否缓存虚拟机重启期数据；
diskExpiryThreadIntervalSeconds: 磁盘失效线程运行时间间隔, 默认是120秒；
diskSpoolBufferSizeMB:这个参数设置DiskStore(磁盘缓存) 的缓存区大小， 默认30MB；
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). 可以设置为 FIFO(先进先出) 或 LFU(较少使用)。
对应上面参数的具体设置，就需要根据项目的实际情况而定，综合考虑程序的响应时间、内存占用空间等效率因素。

三、查询缓存的实现

在程序的允许范围内使用查询缓存，能在一定程度上提高程序的性能，提高访问速度，降低服务器的压力。哪些地方我们需要使用查询缓存呢，一些经常被访问且变动性小的数据建议使用查询缓存，比如：系统的菜单，经常被访问的统计数据等。
通过上面的准备，就可以实现查询缓存了。查询缓存分为两部分，一是缓存的写入/更新，二是缓存的读取。缓存通过ehcache来实现，而对他的操作就通过Spring AOP来控制。
比如给OPM项目（spring3+struts2+spring JdbcTemplate）增加查询缓存的功能，具体步骤如下：
1.需要给项目增加ehcache相关的jar包和ehcache.xml配置文件，这里我们就采用上面给出的ehcache.xml中的methodCache作为这次的查询缓存；
2.用spring管理ehcache，在applicationContext.xml中增加如下配置。



3.切面编程(AOP)的声明，本次使用AOP注解的方式来实现，因此需要在applicationContext.xml中声明，并且还需要指定spring自动扫描注册的包类配置项如下。



4. 编写aspect类，该QueryCache类中主要有两个功能方法，一个用于查询缓存，一个用于清除缓存，代码如下。





　　上面的第一个advice方法queryCache就是对com.travelsky.ccboy.dao包及其子包中类的以query或find开头的方法进行环绕通知，首先程序在调用目标查询方法之前，先去cache中查找是否有对应的查询结果，如果有则直接放回结果，如果没有就去调用目标方法，然后将查询的结果保存到缓存中，再返回结果，就避免了每次都去数据库中查找，则样就提高了查询的速度。

　　这里有一个关键的问题就是怎么来构造cache的key，这里使用了目标方法的完整类路径+方法名+查询参数值作为key，这就保证了对同一个方法使用不同的参数查询可以有不同的缓存；还需要注意的问题有：（1）如果目标查询方法的参数是一个引用对象，比如queryPersonPO，则我们需要重写QueryPersonPO类的equals方法，以保证创建key的有效性；（2）由于ehcache的缓存使用了内存/磁盘缓存，所以我们需要对被缓存的对象类（也就是目标查询方法返回的对象）进行序列化，以保证能正确的缓存和读取；（3）在方法的上面考虑使用了synchronized，目的是避免多人在同一时刻访问时重复的查询数据库，确保一次查询成功，多人共享数据的目的。

　　缓存的清除出了通过配置的ehcache.xml中的规则管理之外，上面还提供了一个清除缓存的clean方法，使用了After return advice，原理是只要调用了以update或delete开头的方法，这就把这个类的缓存都清除，下次调用查询方法时再进行缓存。

　　下面是测试运行结果。



从上图可以看出，两个线程同时使用相同的参数访问了同一个方法两次，而实际访问数据库只有一次，当第一次访问成功后，后面访问的时间就大大减少了。