上一篇咱们介绍了在Spring Boot中整合EhCache的办法。既然用了ehcache,咱们天然要说说它的一些高级性能,不然咱们用默认的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惯例细节配置,这部分内容留给读者本人学习,如果您不晓得如何搞,能够看看这里的官网文档。
那么咱们明天具体讲什么呢?先思考一个场景,当咱们应用了EhCache,在缓存过期之前能够无效的缩小对数据库的拜访,然而通常咱们将利用部署在生产环境的时候,为了实现利用的高可用(有一台机器挂了,利用还须要可用),必定是会部署多个不同的过程去运行的,那么这种状况下,当有数据更新的时候,每个过程中的缓存都是独立保护的,如果这些过程缓存同步机制,那么就存在因缓存没有更新,而始终都用曾经生效的缓存返回给用户,这样的逻辑显然是会有问题的。所以,本文就来说说当应用EhCache的时候,如果来组建过程内缓存EnCache的集群以及配置配置他们的同步策略。
因为上面是组建集群的过程,务必采纳多机的形式调试,防止不必要的谬误产生。
入手试试
本篇的实现将基于上一篇的根底工程来进行。先来回顾下上一篇中的程序因素:
User实体的定义
@Entity@Data@NoArgsConstructorpublic 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; }}
User实体的数据拜访实现(涵盖了缓存注解)
@CacheConfig(cacheNames = "users")public interface UserRepository extends JpaRepository<User, Long> { @Cacheable User findByName(String name);}
上面开始革新这个我的项目:
第一步:为须要同步的缓存对象实现Serializable
接口
@Entity@Data@NoArgsConstructorpublic 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; }}
留神: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干的异样
第二步:从新组织ehcache的配置文件。咱们尝试手工组建集群的形式,不同实例在网络相干配置上会产生不同的配置信息,所以咱们建设不同的配置文件给不同的实例应用。比方上面这样:
实例1,应用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,应用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>
配置阐明:
cache
标签中定义名为users的缓存,这里咱们减少了一个子标签定义cacheEventListenerFactory
,这个标签次要用来定义缓存事件监听的解决策略,它有以下这些参数用来设置缓存的同步策略:- replicatePuts:当一个新元素减少到缓存中的时候是否要复制到其余的peers。默认是true。
- replicateUpdates:当一个曾经在缓存中存在的元素被笼罩时是否要进行复制。默认是true。
- replicateRemovals:当元素移除的时候是否进行复制。默认是true。
- replicateAsynchronously:复制形式是异步的指定为true时,还是同步的,指定为false时。默认是true。
- replicatePutsViaCopy:当一个新增元素被拷贝到其余的cache中时是否进行复制指定为true时为复制,默认是true。
- replicateUpdatesViaCopy:当一个元素被拷贝到其余的cache中时是否进行复制指定为true时为复制,默认是true。
新增了一个
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:- hostName:是以后实例的主机名
- port:以后实例用来同步缓存的端口号
- socketTimeoutMillis:同步缓存的Socket超时工夫
- peerDiscovery:集群节点的发现模式,有手工与主动两种,这里采纳了手工指定的形式
- rmiUrls:当peerDiscovery设置为manual的时候,用来指定须要同步的缓存节点,如果存在多个用
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连贯
第三步:打包部署与启动。打包没啥大问题,次要缓存配置内容存在肯定差别,所以在指定节点的模式下,须要独自拿进去,而后应用启动参数来管制读取不同的配置文件。比方这样:
-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成果
@RestControllerstatic 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("查问AAA用户:" + u1.getAge()); return u1; }}
验证逻辑:
- 启动通过第三步说的命令参数,启动两个实例
- 调用实例1的
/create
接口,创立一条数据 - 调用实例1的
/find
接口,实例1缓存User,同时同步缓存信息给实例2,在实例1中会存在SQL查问语句 - 调用实例2的
/find
接口,因为缓存集群同步了User的信息,所以在实例2中的这次查问也不会呈现SQL语句
进一步思考
上一篇公布的时候,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,就比拟好办了。比方这里的例子,须要做两件事:
save
操作减少@CachePut
注解,让更新操作实现之后将后果再put到缓存中- 保障缓存事件监听的replicateUpdates=true,这样数据在更新之后能够保障复制到其余节点
这样就能够避免缓存的脏数据了,然而这种办法还并不是很好,因为缓存集群的同步仍然须要工夫,会存在短暂的不统一。同时过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,很多时候过程内缓存不会作为次要的缓存伎俩。下一篇将具体说说,另一个更重要的缓存应用!
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参考资料
- EhCache 分布式缓存/缓存集群
- Java RMI:rmi Connection refused to host: 127.0.0.1异样解决
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