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java中的本地缓存【自己构造单例、guava、ehcache:问题:为什么构造缓存、如何构造缓存、如何保证集群内部缓存的一致性】*****很重要

2015-05-07 11:22 926 查看
文章来源:
http://blog.sina.com.cn/s/blog_6940cab30102uwmh.html
java中的本地缓存,工作后陆续用到,一直想写,一直无从下手,最近又涉及到这方面的问题了,梳理了一下。自己构造单例、guava、ehcache基本上涵盖了目前的大多数行为了。

为什么要有本地缓存?

在系统中,有些数据,数据量小,但是访问十分频繁(例如国家标准行政区域数据),针对这种场景,需要将数据搞到应用的本地缓存中,以提升系统的访问效率,减少无谓的数据库访问(数据库访问占用数据库连接,同时网络消耗比较大),但是有一点需要注意,就是缓存的占用空间以及缓存的失效策略。

为什么是本地缓存,而不是分布式的集群缓存?

目前的数据,大多是业务无关的小数据缓存,没有必要搞分布式的集群缓存,目前涉及到订单和商品的数据,会直接走DB进行请求,再加上分布式缓存的构建,集群维护成本比较高,不太适合紧急的业务项目。

这里介绍一下缓存使用的三个阶段(摘自info架构师文档)

本地缓存在那个区域?

目前考虑的是占用了JVM的heap区域,再细化一点的就是heap中的old区,目前的数据量来看,都是一些小数据,加起来没有几百兆,放在heap区域最快最方便。后期如果需要放置在本地缓存的数据大的时候,可以考虑在off-heap区域(direct-memory 或者 big-memory),但是off-heap区域的话,需要考虑对象的序列化(因为off-heap区域存储的是二进制的数据),另外一个的话就是off-heap的GC问题。其实,如果真的数据量比较大,那其实就可以考虑搞一个集中式的缓存系统,可以是单机,也可以是集群,来承担缓存的作用。

搞一个单例模式,里面有个Map的变量来放置数据

关于单例模式,一个既简单又复杂的模式(http://iamzhongyong.iteye.com/blog/1539642)

非常典型的代码如下:

public class SingletonMap {

//一个本地的缓存Map

private Map localCacheStore = new HashMap();

//一个私有的对象,非懒汉模式

private static SingletonMap singletonMap = new SingletonMap();

//私有构造方法,外部不可以new一个对象

private SingletonMap(){

}

//静态方法,外部获得实例对象

public static SingletonMap getInstance(){

return singletonMap;

}

//获得缓存中的数据

public Object getValueByKey(String key){

return localCacheStore.get(key);

}

//向缓存中添加数据

public void putValue(String key , Object value){

localCacheStore.put(key, value);

}

}

这种能不能用?可以用,但是非常局限

但是这种的就是本地缓存了吗?答案显然不是,为啥呢?

1、 没有缓存大小的设置,无法限定缓存体的大小以及存储数据的限制(max size limit);

2、 没有缓存的失效策略(eviction policies);

3、 没有弱键引用,在内存占用吃紧的情况下,JVM是无法回收的(weak rererences keys);

4、 没有监控统计(statistics);

5、 持久性存储(persistent store);

所以,这种就直接废掉了。。。

引入EhCache来构建缓存(详细介绍: http://raychase.iteye.com/blog/1545906)
EhCahce的核心类:

A、CacheManager:Cache的管理类;

B、Cache:具体的cache类信息,负责缓存的get和put等操作

C、CacheConfiguration :cache的配置信息,包含策略、最大值等信息

D、Element:cache中单条缓存数据的单位

典型的代码如下:

public static void main(String[] args) {

//EhCache的缓存,是通过CacheManager来进行管理的

CacheManager cacheManager = CacheManager.getInstance();

//缓存的配置,也可以通过xml文件进行

CacheConfiguration conf = new CacheConfiguration();

conf.name("cache_name_default");//设置名字

conf.maxEntriesLocalHeap(1000);//最大的缓存数量

conf.memoryStoreEvictionPolicy(MemoryStoreEvictionPolicy.LRU);//设置失效策略

//创建一个缓存对象,并把设置的信息传入进去

Cache localCache = new Cache(conf);

//将缓存对象添加到管理器中

cacheManager.addCache(localCache);

localCache.put(new Element("iamzhongyong", new Date()));

System.out.println(localCache.getSize());

System.out.println(localCache.getStatistics().toString());

System.out.println(localCache.getName());

System.out.println(localCache.get("iamzhongyong").toString());

System.out.println(localCache.get("iamzhongyong").getObjectValue());

}

当然,Cache的配置信息,可以通过配置文件制定了。。。

优点:功能强大,有失效策略、最大数量设置等,缓存的持久化只有企业版才有,组件的缓存同步,可以通过jgroup来实现

缺点:功能强大的同时,也使其更加复杂

引入guava的cacheBuilder来构建缓存

这个非常强大、简单,通过一个CacheBuilder类就可以满足需求。

缺点就是如果要组件同步的话,需要自己实现这个功能。

典型的代码如下:

public class GuavaCacheBuilderTest {

public static void main(String[] args) throws Exception{

GuavaCacheBuilderTest cache = new GuavaCacheBuilderTest();

cache.getNameLoadingCache("bixiao");

}

public void getNameLoadingCache(String name) throws Exception{

LoadingCache cache = CacheBuilder.newBuilder()

.maximumSize(20)//设置大小,条目数

.expireAfterWrite(20, TimeUnit.SECONDS)//设置失效时间,创建时间

.expireAfterAccess(20, TimeUnit.HOURS) //设置时效时间,最后一次被访问

.removalListener(new RemovalListener() { //移除缓存的监听器

public void onRemoval(RemovalNotification notification) {

System.out.println("有缓存数据被移除了");

}})

.build(new CacheLoader(){ //通过回调加载缓存

@Override

public String load(String name) throws Exception {

return name + "-" + "iamzhongyong";

}

});

System.out.println(cache.get(name));

//cache.invalidateAll();

}

}

缓存预热怎么搞?

A、全量预热,固定的时间段移除所有,然后再全量预热

适用场景:

1、数据更新不频繁,例如每天晚上3点更新即可的需求;

2、数据基本没有变化,例如全国区域性数据;

B、增量预热(缓存查询,没有,则查询数据库,有则放入缓存)

适用场景:

1、 数据更新要求缓存中同步更新的场景

​集群内部,缓存的一致性如何保证?

如果采用ehcache的话,可以使用框架本身的JGroup来实现组内机器之间的缓存同步。

如果是采用google的cacheBuilder的话,需要自己实现缓存的同步。

A、非实时生效数据:数据的更新不会时时发生,应用启动的时候更新即可,然后定时程序定时去清理缓存;

B、需要实时生效数据:启动时可预热也可不预热,但是缓存数据变更后,集群之间需要同步

原文:/article/4429760.html
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