上一篇我们介绍了在Spring Boot中整合EhCache的方法。既然用了ehcache,我们自然要说说它的一些高级功能,不然我们用默认的 ConcurrentHashMap
就好了。本篇不具体介绍EhCache缓存如何落文件、如何配置各种过期参数等常规细节配置,这部分内容留给读者自己学习,如果您不知道如何搞,可以看看这里的 官方文档
。
那么我们今天具体讲什么呢?先思考一个场景,当我们使用了EhCache,在缓存过期之前可以有效的减少对数据库的访问,但是通常我们将应用部署在生产环境的时候,为了实现应用的高可用(有一台机器挂了,应用还需要可用),肯定是会部署多个不同的进程去运行的,那么这种情况下,当有数据更新的时候,每个进程中的缓存都是独立维护的,如果这些进程缓存同步机制,那么就存在因缓存没有更新,而一直都用已经失效的缓存返回给用户,这样的逻辑显然是会有问题的。所以,本文就来说说当使用EhCache的时候,如果来组建进程内缓存EnCache的集群以及配置配置他们的同步策略。
本篇的实现将基于上一篇的基础工程来进行。先来回顾下上一篇中的程序要素:
@Entity @Data @NoArgsConstructor public class User { @Id @GeneratedValue private Long id; private String name; private Integer age; public User(String name, Integer age) { this.name = name; this.age = age; } }
@CacheConfig(cacheNames = "users") public interface UserRepository extends JpaRepository<User, Long> { @Cacheable User findByName(String name); }
下面开始改造这个项目:
第一步:为需要同步的缓存对象实现 Serializable
接口
@Entity @Data @NoArgsConstructor public class User implements Serializable { @Id @GeneratedValue private Long id; private String name; private Integer age; public User(String name, Integer age) { this.name = name; this.age = age; } }
注意:如果没有做这一步,后续缓存集群通过过程中,因为要传输User对象,会导致序列化与反序列化相关的异常
第二步:重新组织ehcache的配置文件。我们尝试手工组建集群的方式,不同实例在网络相关配置上会产生不同的配置信息,所以我们建立不同的配置文件给不同的实例使用。比如下面这样:
实例1,使用 ehcache-1.xml
<ehcache xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:noNamespaceSchemaLocation="ehcache.xsd"> <cache name="users" maxEntriesLocalHeap="200" timeToLiveSeconds="600"> <cacheEventListenerFactory class="net.sf.ehcache.distribution.RMICacheReplicatorFactory" properties="replicateAsynchronously=true, replicatePuts=true, replicateUpdates=true, replicateUpdatesViaCopy=false, replicateRemovals=true "/> </cache> <cacheManagerPeerProviderFactory class="net.sf.ehcache.distribution.RMICacheManagerPeerProviderFactory" properties="hostName=10.10.0.100, port=40001, socketTimeoutMillis=2000, peerDiscovery=manual, rmiUrls=//10.10.0.101:40001/users" /> </ehcache>
实例2,使用 ehcache-2.xml
<ehcache xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:noNamespaceSchemaLocation="ehcache.xsd"> <cache name="users" maxEntriesLocalHeap="200" timeToLiveSeconds="600"> <cacheEventListenerFactory class="net.sf.ehcache.distribution.RMICacheReplicatorFactory" properties="replicateAsynchronously=true, replicatePuts=true, replicateUpdates=true, replicateUpdatesViaCopy=false, replicateRemovals=true "/> </cache> <cacheManagerPeerProviderFactory class="net.sf.ehcache.distribution.RMICacheManagerPeerProviderFactory" properties="hostName=10.10.0.101, port=40001, socketTimeoutMillis=2000, peerDiscovery=manual, rmiUrls=//10.10.0.100:40001/users" /> </ehcache>
配置说明:
cache
标签中定义名为users的缓存,这里我们增加了一个子标签定义 cacheEventListenerFactory
,这个标签主要用来定义缓存事件监听的处理策略,它有以下这些参数用来设置缓存的同步策略: cacheManagerPeerProviderFactory
标签的配置,用来指定组建的集群信息和要同步的缓存信息,其中: |
第三步:打包部署与启动。打包没啥大问题,主要缓存配置内容存在一定差异,所以在指定节点的模式下,需要单独拿出来,然后使用启动参数来控制读取不同的配置文件。比如这样:
-Dspring.cache.ehcache.config=classpath:ehcache-1.xml -Dspring.cache.ehcache.config=classpath:ehcache-2.xml
第四步:实现几个接口用来验证缓存的同步效果
@RestController static class HelloController { @Autowired private UserRepository userRepository; @GetMapping("/create") public void create() { userRepository.save(new User("AAA", 10)); } @GetMapping("/find") public User find() { User u1 = userRepository.findByName("AAA"); System.out.println("查询AAA用户:" + u1.getAge()); return u1; } }
验证逻辑:
/create /find /find
上一篇发布的时候,公众号上有网友留言问,数据更新之后怎么办?
其实当构建了缓存集群之后,就比较好办了。比如这里的例子,需要做两件事:
save
操作增加 @CachePut
注解,让更新操作完成之后将结果再put到缓存中 这样就可以防止缓存的脏数据了,但是这种方法还并不是很好,因为缓存集群的同步依然需要时间,会存在短暂的不一致。同时进程内的缓存要在每个实例上都占用,如果大量存储的话始终不那么经济。所以,很多时候进程内缓存不会作为主要的缓存手段。下一篇将具体说说,另一个更重要的缓存使用!
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