本文参考网址：
《Spring+EhCache缓存实例》
《集群环境中使用 EhCache 缓存系统》
《EhCache 系统简介》
《ehcache 集群使用 rmi方式》
《ehcache缓存配置说明》
一. Ehcache 的简介
EhCache 是一个纯 Java 的进程内缓存框架，具有快速、精干等特点，是 Hibernate 中默认的 CacheProvider。Ehcache 是一种广泛使用的开源 Java 分布式缓存。主要面向通用缓存，Java EE 和轻量级容器。它具有内存和磁盘存储，缓存加载器，缓存扩展，缓存异常处理程序，一个 gzip 缓存 servlet 过滤器，支持 REST 和 SOAP api 等特点。
优点：
- 快速
- 简单
- 多种缓存策略
- 缓存数据有两级：内存和磁盘，因此无需担心容量问题
- 缓存数据会在虚拟机重启的过程中写入磁盘
- 可以通过 RMI、可插入 API 等方式进行分布式缓存
- 具有缓存和缓存管理器的侦听接口
- 支持多缓存管理器实例，以及一个实例的多个缓存区域
- 提供 Hibernate 的缓存实现
缺点：
- 使用磁盘 Cache 的时候非常占用磁盘空间：这是因为 DiskCache 的算法简单，该算法简单也导致 Cache 的效率非常高。它只是对元素直接追加存储。因此搜索元素的时候非常的快。如果使用 DiskCache 的，在很频繁的应用中，很快磁盘会满。
- 不能保证数据的安全：当突然 kill 掉 Java 的时候，可能会产生冲突，EhCache 的解决方法是如果文件冲突了，则重建 cache。这对于 Cache 数据需要保存的时候可能不利。当然，Cache 只是简单的加速，而不能保证数据的安全。如果想保证数据的存储安全，可以使用 Bekeley DB Java Edition 版本。这是个嵌入式数据库。可以确保存储安全和空间的利用率。
由于 EhCache 是进程中的缓存系统，一旦将应用部署在集群环境中，每一个节点维护各自的缓存数据，当某节点对缓存数据进行更新，这些更新的数据无法在其它节点中共享，这不仅会降低节点运行的效率，而且会导致数据不同步的情况发生。例如某个网站采用 A, B 两个节点作为集群部署，当 A 节点的缓存更新后，而 B 节点缓存尚未更新就可能出现用户在浏览页面的时候，一会是更新后的数据，一会是尚未更新的数据，尽管我们也可以通过 Session Sticky 技术来将用户锁定在某个节点上，但对于一些交互性比较强或者是非 Web 方式的系统来说，Session Sticky 显然不太适合。所以就需要用到 EhCache 的集群解决方案。
EhCache 从 1.7 版本开始，支持五种集群方案，分别是：
- RMI
- Terracotta
- JMS
- JGroups
- EhCache Server
本文主要介绍笔者用到的 RMI 方式。RMI 是 Java 的一种远程方法调用技术，是一种点对点的基于 Java 对象的通讯方式。EhCache 从 1.2 版本开始就支持 RMI 方式的缓存集群。在集群环境中 EhCache 所有缓存对象的键和值都必须是可序列化的，也就是必须实现 java.io.Serializable 接口，这点在其它集群方式下也是需要遵守的。下图是 RMI 集群模式的结构图：
RMI 集群部署方式
在 RMI 集群模式中，集群中每个节点都是平等关系，并不存在主节点或从节点的概念。因此节点间必须有一个机制能够互相认识对方，必须知道其它节点的信息，包括主机地址、端口号等。
在 EhCache 中提供了两种节点的发现方式：手动发现和自动发现。手动发现配置的方式需要在每个节点中配置其他所有节点的 IP, 端口等连接信息，如果集群中某节点发生变化，则需要对缓存重新配置。由于笔者工程的集群环境 IP 不是稳定不变的，而且为了追求更高的动态性，所以笔者主要对自动发现方式进行学习和总结。
二. EhCache 自动发现工程的构建
自动发现方式使用 tcp 广播来建立和包含一个广播组，它的特征是最小配置和对成员组的自动添加和管理。每个节点都是同等级的，没有任何节点存在优先级的概念。对等点每一秒中向广播组发送心跳，如果一个对等点在五秒钟内没发送过来，则此对等点将会被删除，如果有新的，则会被加入集群。
笔者将以自己的工程环境进行略微修改，然后进行说明。
笔者想搭建一个简单的 EhCache 项目：在 IP 为 192.168.22.2（称为 LSL 的主机）与 IP 为 192.168.22.3（称为 GRQ 的主机）之间建立 EhCache 缓存，使得在两主机之间可以将元素 put 到缓存中，也可以通过 get 方法将缓存中的元素取出来（包括自己 put 进缓存的，也包括其他主机 put 进入的）。
2.1 Maven 配置
EhCache 依赖的 jar 包不多，仅仅依赖于一个 junit。Maven 配置方法很简繁，如下所示：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<groupId>com.grq.mySpringMvc</groupId>
<artifactId>mySpringMvc</artifactId>
<version>1.0-SNAPSHOT</version>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>net.sf.ehcache</groupId>
<artifactId>ehcache</artifactId>
<version>2.8.3</version>
</dependency>
</dependencies>
</project>
2.2 EhCache 配置文件编写
EhCache 项目的使用，核心在于 EhCache 的 xml 配置文件的编写。如果使用手动配置，两个主机的 xml 配置文件会略有不同，但差别不大。但如果设置为自动发现方式，则用完全相同的设置即可。
以 GRQ 主机的 xml 配置文件 ehcache-cluster.xml 文件为例，对 ehcache 配置文件内容逐个部分进行讲解。
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<ehcache>
<cacheManagerPeerProviderFactory
class="net.sf.ehcache.distribution.RMICacheManagerPeerProviderFactory"
properties="peerDiscovery=automatic, multicastGroupAddress=230.0.0.1,
multicastGroupPort=4446, timeToLive=32" />
<cacheManagerPeerListenerFactory
class="net.sf.ehcache.distribution.RMICacheManagerPeerListenerFactory"
properties="port=40001,socketTimeoutMillis=2000" />
<!--demo 缓存-->
<cache name="auto_cache" maxElementsInMemory="1000" eternal="false"
timeToIdleSeconds="500" timeToLiveSeconds="500" overflowToDisk="true"
diskSpoolBufferSizeMB="30" maxElementsOnDisk="1000000"
diskPersistent="false" diskExpiryThreadIntervalSeconds="120"
memoryStoreEvictionPolicy="LRU">
<cacheEventListenerFactory
class="net.sf.ehcache.distribution.RMICacheReplicatorFactory"
properties="replicateAsynchronously=true, replicatePuts=true, replicateUpdates=true,
replicateUpdatesViaCopy=true, replicateRemovals=true,asynchronousReplicationIntervalMillis=1000" />
<!--用于初始化缓存，以及自动设置-->
<bootstrapCacheLoaderFactory
class="net.sf.ehcache.distribution.RMIBootstrapCacheLoaderFactory"/>
</cache>
</ehcache>
2.2.1 cacheManagerPeerProviderFactory
<cacheManagerPeerProviderFactory
class="net.sf.ehcache.distribution.RMICacheManagerPeerProviderFactory"
properties="peerDiscovery=automatic, multicastGroupAddress=230.0.0.1,
multicastGroupPort=4446, timeToLive=32" />
cacheManagerPeerProviderFactory 属性如下：
- peerDiscovery：automatic 为自动，manual 为手动；
- mulicastGroupAddress: 广播组地址，该项目中我们使用的广播地址是 230.0.0.1；
- mulicastGroupPort: 广播组端口，该项目中我们使用的端口时 40001；
-
timeToLive: 搜索某个网段上的缓存；
- 0: 限制在同一个服务器；
- 1: 限制在同一个子网；
- 32: 是限制在同一个网站；
- 64: 是限制在同一个region；
- 128: 是同一块大陆；
-
hostName：主机名或者 ip，用来接受或者发送信息的接口；
- 注：组播地址可以指定 D 类 IP 地址空间，范围从 224.0.1.0 到 238.255.255.255 中的任何一个地址。
2.2.2 cacheManagerPeerListenerFactory
cacheManagerPeerListenerFactory 是用来监听从集群发送过来的信息，有 class 与 properties 两个属性。配置 CacheManagerPeerListener 需要指定一个 CacheManagerPeerListenerFactory，它以插件的机制实现。
Ehcache 有一个内置的基于 RMI 的分布系统。它的监听器是 RMICacheManagerPeerListener，这个监听器可以用 RMICacheManagerPeerListenerFactory 来配置。配置如下：
<cacheManagerPeerListenerFactory
class="net.sf.ehcache.distribution.RMICacheManagerPeerListenerFactory"
properties="port=40001,socketTimeoutMillis=2000" />
属性内容如下：
-
hostname: 运行监听器的服务器名称。该项是可选项，标明了做为集群群组的成员的地址，同时也是你想要控制的从集群中接收消息的接口。
- 在 CacheManager 初始化的时候，会检查 hostname 是否可用；
- 如果 hostName 不可用，CacheManager 将拒绝启动并抛出一个连接被拒绝的异常。
- 如果没有指定 hostName，hostName 将用 InetAddress.getLocalHost().getHostAddress() 来得到。
- port: 监听器监听的端口。
-
socketTimeoutMillis: Socket 超时的时间，默认值是 2000ms。
- 注：当 socket 同步缓存请求地址比较远，即不是本地局域网时，可能需要把这个时间配置大些，不然很可能延时导致同步缓存失败。
2.2.3 cache
<cache name="auto_cache" maxElementsInMemory="1000" eternal="false"
timeToIdleSeconds="500" timeToLiveSeconds="500" overflowToDisk="true"
diskSpoolBufferSizeMB="30" maxElementsOnDisk="1000000"
diskPersistent="false" diskExpiryThreadIntervalSeconds="120"
memoryStoreEvictionPolicy="LRU">
....
</cache>
必填属性如下：
- name: 缓存名称；
- maxElementsInMemory: 缓存最大个数；
- eternal: 对象是否永久有效。一旦设置了，timeout 将不起作用；
- overflowToDisk：当内存中对象数量达 maxElementsInMemory 时，Ehcache 将会对象写到磁盘中；
- diskSpoolBufferSizeMB：这个参数设置 DiskStore 即磁盘缓存的缓存区大小。默认是 30 MB。每个 Cache 都应该有自己的一个缓冲区；
- maxElementsOnDisk：硬盘最大缓存个数；
可选的属性如下：
-
timeToIdleSeconds：设置对象在失效前的允许闲置时间（单位：秒）。
- 仅当 eternal=false 时，对象才是有时效性的，否则缓存永久存储；
- 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）；
- 仅当 eternal=false 时，对象才是有时效性的；
- 默认值是 0，也就是对象存活时间无穷大；
- 最大时间介于创建时间和失效时间之间；
-
diskPersistent：是否 disk store 在虚拟机启动时持久化；
- 默认值是 false；
-
memoryStoreEvictionPolicy：当达到 maxElementsInMemory 限制时，Ehcache 将会根据指定的策略去清理内存。
- LRU: 最近最少使用，默认值；
- FIFO: 先进先出；
- LFU: 较少使用；
- diskExpiryThreadIntervalSeconds：磁盘失效线程运行时间间隔，默认是 120 秒。
- clearOnFlush：内存数量最大时是否清除。
- bootstrapCacheLoaderFactory: 子选项，指定相应的 BootstrapCacheLoader，用于在初始化缓存，以及自动设置。
2.2.4 cacheEventListenerFactory
在 cache 标签中，还有一个子标签 cacheEventListenerFactory。它用来注册相应的的缓存监听类，用于处理缓存事件，如 put, remove, update, expire。配置文件中如下所示：
<cache ...>
<cacheEventListenerFactory
class="net.sf.ehcache.distribution.RMICacheReplicatorFactory"
properties="replicateAsynchronously=true, replicatePuts=true, replicateUpdates=true,
replicateUpdatesViaCopy=true, replicateRemovals=true,asynchronousReplicationIntervalMillis=1000" />
</cache>
具体元素如下所示：
cacheEventListenerFactory 用于注册相应的的缓存监听类，这些类用于处理缓存事件。
-
replicateAsynchronously: 复制模式的同步/异步，值取 true / false
- true: 异步复制操作
- false: 同步复制操作
- 默认值: true
- replicatePuts: 当新对象被放入缓存，集群内其他缓存也放入。值为 true / false，默认为 true；
- replicateUpdates: 对于具有相同 key 对象，新对象是否覆盖这个具有相同 key 的对象。值为 true / false，默认值为 true
-
replicateUpdatesViaCopy: 是否直接将更新后的对象复制到集群中的其他缓存；
- true: 将更新后的对象复制到集群中其他缓存；
- false: 不复制对象，只向集群中的其他缓存发布一个对象更新的消息；
- 默认值: true
- <font color=red>注：笔者在参考其他网站的设置时，有些教程是将该项设置为 false 的。对于自动发现方式的集群部署，应该设置为 true，这样才能令不同机器之间的缓存同步复制删除更新。</font>
- 笔者设置该项为 false 时，会出现意外情况：第一次在集群中任意一台机器上 put 一个数据对 (key, value)，缓存中正常；第二次在集群中的一台机器 put 一个拥有相同 key 值，不同 value 值的数据对 (key, newValue)，集群中其他机器的缓存中的 (key, value) 数据对也消失了。后来将该项设置为 false，该现象得以解决。
- replicateRemovals: 集群中在某机器上将对象移除后，是否复制状态到集群中其他缓存；默认值为 true.
三. EhCache 集群间测试程序
笔者在两台机器上部署同样的工程，工程中的 ehcache 配置文件在上面已经完整给出，测试程序如下：
package com.grq.xStreamTest;
import net.sf.ehcache.Cache;
import net.sf.ehcache.CacheManager;
import net.sf.ehcache.Element;
import java.net.URL;
import java.util.Scanner;
public class ehcacheTest {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
URL url = ehcacheTest.class.getClassLoader().getResource("ehcache-cluster-auto.xml");
CacheManager manager = new CacheManager(url);
Cache cache = manager.getCache("auto_cache");
// 主机 1 的标识: GRQServer
Element element = new Element("GRQServer-" + System.currentTimeMillis(), "GRQServer");
// 主机 2 的标识: LSLServer
// Element element = new Element("LSLServer-" + System.currentTimeMillis(), "LSLServer");
cache.put(element);
// 键盘输入流
Scanner in = new Scanner(System.in);
int i = 0;
while (true) {
String inputKey = null;
String inputValue = null;
Element inputElement = null;
// 输入方法
System.out.println();
System.out.println("Method: ");
String method = in.nextLine();
switch (method) {
case "query":
break;
case "add":
case "update":
System.out.print("Key: ");
inputKey = in.nextLine();
System.out.print("Value: ");
inputValue = in.nextLine();
Element outputElement = new Element(inputKey, inputValue);
cache.put(outputElement);
break;
case "delete":
System.out.print("Key: ");
inputKey = in.nextLine();
cache.remove(inputKey);
break;
default:
System.out.println("ERROR: Can't Recognize this Method \"" + method + "\"");
break;
}
// 输出缓存中所有 (Key, Value) 值
for(Object key : cache.getKeys()) {
Element obj = cache.get(key);
if(obj == null) {
continue;
}
Object value = obj.getObjectValue();
if(value == null) {
continue;
}
System.out.println(key + " : " + value);
}
}
}
}
两台主机上同时运行程序，通过试验，发现调用不同的 EhCache 方法可以实现集群之间缓存的增删改查操作。
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