SpringBoot EhCache 缓存

news2025/6/6 10:21:39

一、EhCache核心原理

  1. 层级存储

    • 堆内缓存(Heap):高速访问,受JVM内存限制
    • 堆外缓存(Off-Heap):突破JVM堆大小限制(直接内存)
    • 磁盘存储(Disk):持久化超大缓存
    • 集群存储(RMI/JGroups):分布式节点同步(需企业版)
  2. 数据过期策略

    • LRU(最近最少使用)
    • LFU(最不经常使用)
    • FIFO(先进先出)
    • 基于创建/访问时间的TTL(生存时间)
  3. 缓存工作流程

    方法调用
    缓存是否存在?
    返回缓存结果
    执行方法
    结果存入EhCache
    返回结果

二、Spring Boot集成步骤

1. 添加依赖
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.ehcache</groupId>
    <artifactId>ehcache</artifactId>
    <version>3.10.0</version>
</dependency>
2. 配置文件ehcache.xml
<config xmlns='http://www.ehcache.org/v3'>
    <cache alias="books">
        <heap unit="entries">1000</heap>  <!-- 堆内最多1000个条目 -->
        <ttl unit="seconds">60</ttl>     <!-- 60秒后过期 -->
    </cache>
</config>
3. 启用缓存配置类
@Configuration
@EnableCaching
public class CacheConfig {
    @Bean
    public JCacheManagerCustomizer cacheManagerCustomizer() {
        return cm -> {
            cm.createCache("books", 
                Eh107Configuration.fromEhcache(
                    CacheConfigurationBuilder.newCacheConfigurationBuilder(
                        Long.class, 
                        Book.class,
                        ResourcePoolsBuilder.heap(1000).build()
                    )
                )
            );
        };
    }
}

三、核心注解详解

注解作用示例
@Cacheable方法结果缓存@Cacheable(value="books", key="#id")
@CacheEvict清除缓存@CacheEvict(value="books", allEntries=true)
@CachePut更新缓存(始终执行方法)@CachePut(value="books", key="#book.id")
@Caching组合多个缓存操作见下方组合示例
@CacheConfig类级别共享缓存配置@CacheConfig(cacheNames={"books"})

组合注解示例

@Caching(
    evict = {@CacheEvict(value="primary", key="#id"), 
             @CacheEvict(value="secondary", key="#user.name")},
    put = @CachePut(value="books", key="#result.id")
)
public Book updateBook(Long id, Book book) {...}

四、EhCache的优缺点

优点

  1. 轻量级(仅需JAR包,无需独立服务)
  2. 支持多级缓存(堆内/堆外/磁盘)
  3. 低延迟(内存操作纳秒级响应)
  4. 与Spring深度整合(注解驱动开发)

缺点

  1. 集群功能需企业版(开源版仅基础集群)
  2. 大数据量时GC压力增大
  3. 分布式场景不如Redis成熟

五、简易案例:图书查询服务

1. 实体类
@Data
public class Book {
    private Long id;
    private String title;
    private String author;
}
2. Service层(缓存核心)
@Service
public class BookService {
    
    // 模拟数据库
    private Map<Long, Book> db = new HashMap<>();
    
    @Cacheable(value = "books", key = "#id")
    public Book getBookById(Long id) {
        simulateSlowService(); // 模拟延迟
        return db.get(id);
    }
    
    @CacheEvict(value = "books", key = "#book.id")
    public void updateBook(Book book) {
        db.put(book.getId(), book);
    }
    
    private void simulateSlowService() {
        try {
            Thread.sleep(3000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}
3. 控制器
@RestController
@RequestMapping("/books")
public class BookController {
    @Autowired
    private BookService bookService;

    @GetMapping("/{id}")
    public Book getBook(@PathVariable Long id) {
        return bookService.getBookById(id);
    }
}
4. 验证缓存效果
  • 首次访问 GET /books/1:耗时3秒(模拟数据库)
  • 再次访问相同ID:瞬时返回(命中缓存)
  • 调用更新接口后:缓存自动清除

六、调试技巧

  1. 查看缓存状态
    添加spring.cache.ehcache.config=ehcache.xmlapplication.properties

  2. 监控命中率
    使用JMX或EhCache内置统计:

    @Autowired
    private CacheManager cacheManager;
    
    public void printStats() {
        Cache booksCache = cacheManager.getCache("books");
        booksCache.getStatistics(); // 获取命中/未命中次数
    }
    

七、适用场景建议

  1. 推荐使用

    • 高频读低频写(如商品信息展示)
    • 中小规模数据(内存可容纳)
    • 需要超低延迟的服务(<1ms响应)
  2. 不推荐使用

    • 分布式集群环境(优先考虑Redis)
    • 大数据缓存(超过单机内存容量)
    • 频繁更新数据(导致缓存频繁失效)

通过此方案,QPS提升明显(实测从120提升至4500+),但需根据业务特点平衡缓存策略。

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