本文主要是介绍大厂都在用EhCache，它到底比Redis强在哪里？，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

随着硬件价格的走低，大家对硬件的依赖越来越高。甚至听说，代码不重要，不行就加机器呗。比如缓存的使用，通常有基于虚拟机内存、基于磁盘存储、基于中间件（Redis内存）等方式，我们都知道，最适合的才是最好的，但实践中，往往是动不动就直接上Redis。

那么，Redis一定是最好的选择吗？单不说对内存的要求，从效率和性能上来说，也未必是最优的。所以，不同的场景使用不同的缓存策略才是高手应该追求的。

这篇文章就带大家认识除Redis之外的另一种缓存框架：EhCache。之所以要写写，也是因为项目中运用了此框架，同时又遇到点问题，于是决定深入研究一下。研究之后，发现还真有点意思~

EhCache简介

EhCache是一个纯Java的进程内缓存框架，具有快速、精干的特点。注意的这里的关键字进程，基于进程的缓存直觉告诉我们效率肯定要高一些，因为它直接在进程之内进行操作，但不同应用之间缓存的共享可能就会有问题。

EhCache是Hibernate中默认的CacheProvider，Spring Boot也对其进行了支持，Spring中提供的缓存抽象也支持对EhCache缓存框架的绑定，而且支持基于注解的方式来使用。因此，EhCache是一款被广泛使用的基于Java的高速缓存框架，使用起来也非常方便。

EhCache提供了多种缓存策略，主要分为内存和磁盘两级，是一款面向通用缓存、Java EE和轻量级容器的缓存框架。

EhCache的特点

简单说一下该框架的特点：

• 简单、快速，拥有多种缓存策略；
• 缓存数据有两级：内存和磁盘，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，并提供Hibernate的缓存实现；

EhCache可以单独使用，但通常会与Mybatis、Shiro等三方类库结合使用。本人项目中使用EhCache就是结合Shiro来使用的。

除了优点，EhCache也还有一些缺点。比如，非常占用磁盘空间，这是因为DiskCache的算法简单，只是对元素直接追加存储。这样虽然可以提高效率，但在使用频繁的系统中，磁盘很快会满。

另外就是不能保证数据安全，当然突然kill掉Java进程时，可能会产生冲突。EhCache解决冲突的方法是重建Cache，这对Cache数据需要保持时可能会产生影响。Cache只是简单的加速，不能保证数据的安全。

EhCache与Redis

EhCache直接在JVM中进行缓存，速度快，效率高。与Redis相比，操作简单、易用、高效，虽然EhCache也提供有缓存共享的方案，但对分布式集群的支持不太好，缓存共享实现麻烦。

Redis是通过Socket访问到缓存服务，效率比EhCache低，比数据库要快很多，处理集群和分布式缓存方便，有成熟的方案。

所以，如果是单体应用，或对缓存访问要求很高，可考虑采用EhCache；如果是大型系统，存在缓存共享、分布式部署、缓存内容很大时，则建议采用Redis。

EhCache架构图

看一下EhCache的架构图，大概了解一下它由几部分组成。

Ehcache-architecture

Cache Replication部分提供了缓存复制的机制，用于分布式环境。EhCache最初是独立的本地缓存框架组件，在后期的发展中，结合Terracotta服务阵列模型，可以支持分布式缓存集群，主要有RMI、JGroups、JMS和Cache Server等传播方式进行节点间通信。

In-process APIs则提供了基于JSR、JMX等标准的支持，能够较好的兼容和移植，同时对各类对象有较完善的监控管理机制。

Network APIs则对外提供了基于RESTful API、JMS API、Cache Server等方式的支持。

在使用过程中，需要关注的核心部分便是中间的Core部分了。它包含了核心的API和概念：

• CacheManager：缓存管理器，可以通过单例或者多例的方式创建，也是Ehcache的入口类。
• Cache：每个CacheManager可以管理多个Cache，每个Cache可以采用hash的方式管理多个Element。所有cache都实现了Ehcache接口；
• Element：单条缓存数据的组成单位，用于存放真正缓存内容的。

三者的管理可以用下图表示：

CacheManager

缓存过期策略

在架构图中还可以看到Memory Store LRU、Memory Store LFU、Memory Store FIFO等内存存储算法。也就是当缓存占用空间接近临界值时，会采用上面的淘汰策略来清理掉一部分数据。

EhCache提供了三种淘汰算法：

• FIFO：First In First Out，先进先出。判断被存储的时间，离目前最远的数据优先被淘汰。
• LRU：Least Recently Used，最近最少使用。判断最近被使用的时间，目前最远的数据优先被淘汰。
• LFU：Least Frequently Used，最不经常使用。在一段时间内，数据被使用次数最少的，优先被淘汰。

Ehcache采用的是懒淘汰机制，每次往缓存放入数据时，都会存一个时间，在读取时要和设置的时间做TTL比较来判断是否过期。

EhCache实战解析

了解了上面的基础知识之后，来实验一下EhCache如何使用。其中EhCache2.x和EhCache3.x的使用差距较大。

这里采用比较新的3.9.6版本，不同的版本在API的使用上会有所差异。

基于API使用EhCache

EhCache提供了基于API和xml两种形式创建CacheManger和Cache。先来看基于API的形式：

在pom文件中引入EhCache依赖：

<dependency>
      <groupId>org.ehcache</groupId>
      <artifactId>ehcache</artifactId>
      <version>3.9.6</version>
</dependency> 

创建并使用的代码如下：

public class EhCacheTest {

 @Test
 public void test() {
  // 1、先创建一个CacheManagerBuilder；
  // 2、使用CacheManagerBuilder创建一个预配置（pre-configured)缓存：第一个参数为别名，第二个参数用来配置Cache；
  // 3、build方法构建并初始化；build中true参数表示进行初始化。
  CacheManager cacheManager = CacheManagerBuilder.newCacheManagerBuilder()
    .withCache("preConfigured",
      CacheConfigurationBuilder.newCacheConfigurationBuilder(Long.class, String.class,
        ResourcePoolsBuilder.heap(100)).build())
    .build(true);

  // 取回在设定的pre-configured，对于key和value值类型，要求是类型安全的，否则将抛出ClassCastException异常。
  Cache<Long, String> preConfigured = cacheManager.getCache("preConfigured", Long.class, String.class);

  System.out.println("从缓存中获取key为preConfigured：" + preConfigured);

  // 根据需求，通过CacheManager创建出新的Cache。实例化和完整实例化的Cache将通过CacheManager.getCache API返回。
  Cache<Long, String> myCache = cacheManager.createCache("myCache",
    CacheConfigurationBuilder.newCacheConfigurationBuilder(Long.class, String.class,
      ResourcePoolsBuilder.heap(100)).build());
  // 使用put方法存储数据
  myCache.put(1L, "da one!");
  // 使用get方法获取数据
  String value = myCache.get(1L);
  System.out.println("从缓存中获取key为1L：" + value);
  // close方法将释放CacheManager所管理的缓存资源
  cacheManager.close();
 }
}

上述代码基于API的形式演示了如何创建CacheManager及Cache，并对Cache进行设置和获取。

基于XML使用EhCache

依赖Jar包不变，在src/main/resources/目录下创建配置文件 ehcache.xml。

<config
        xmlns:xsi='http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance'
        xmlns='http://www.ehcache.org/v3'
        xsi:schemaLocation="http://www.ehcache.org/v3 http://www.ehcache.org/schema/ehcache-core.xsd">

    <cache alias="foo">
        <key-type>java.lang.String</key-type>
        <value-type>java.lang.String</value-type>
        <resources>
            <heap unit="entries">20</heap>
            <offheap unit="MB">10</offheap>
        </resources>
    </cache>

    <cache-template name="myDefaults">
        <key-type>java.lang.Long</key-type>
        <value-type>java.lang.String</value-type>
        <heap unit="entries">200</heap>
    </cache-template>

    <cache alias="bar" uses-template="myDefaults">
        <key-type>java.lang.Number</key-type>
    </cache>

    <cache alias="simpleCache" uses-template="myDefaults" />

</config>

3.x版本与2.x版本有所区别，在xml配置文件上非常明显。2.x中以ehcache元素为根节点，而3.x则以config为根节点。

在上述xml中包含三部分：

• 普通缓存cache-foo：别名为foo的缓存，缓存的Key-Value值类型均为String。如果没有指定，默认就是Object类型。
• 缓存模板cache-template：实现一个配置抽象，以便在未来可以进行扩展；
• 基于缓存模板的cache-bar：使用了cache-template模板myDefaults，并且覆盖了key-type类型，myDefaults的key-type是Long类型，覆盖后成了Number类型；

cache中其他属性及元素：

• name为名称；
• alias为别名；
• key-type为key的类型；
• value-type为value的类型；
• heap指定堆中可创建的实体格式，其中unit="entries"，表示后面的20是实体；
• offheap表示在开始淘汰过期缓存项之前，可以分配多达10M的堆内存；
• uses-template表示使用模板的名称；

当然，也可以通过persistence元素来配置缓存的目录等。其他属性的使用，大家可以慢慢探索。

基于Spring Boot使用EhCache

前面已经提到，Spring对缓存进行了支持，Spring Boot也对缓存进行了自动配置的支持。下面就基于Spring Boot来完成EhCache的集成以及使用案例演示。

在Spring Boot中引入对应的starter：

<!-- ehcache依赖-->
<dependency>
 <groupId>org.springframework.boot</groupId>
 <artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId>
</dependency>
<dependency>
 <groupId>org.ehcache</groupId>
 <artifactId>ehcache</artifactId>
 <version>3.9.6</version>
</dependency>

在application.properties中配置添加如下配置：

spring.cache.ehcache.config=ehcache.xml

在Spring Boot启动类上添加@EnableCaching注解：

@EnableCaching
@SpringBootApplication
@MapperScan("com.secbro.mapper")
public class SpringBootMainApplication {
 public static void main(String[] args) {
  SpringApplication.run(SpringBootMainApplication.class, args);
 }
}

创建一个用户缓存的实体类Person：

@Data
public class Person {

 public Person(int id,String name){
  this.id = id;
  this.name = name;
 }

 private int id;

 private String name;
}

对应的Service方法实现：

public interface PersonService {
 Person getById(int id);
}

@Slf4j
@Service("personService")
public class PersonServiceImpl implements PersonService {

 @Cacheable(value = "personCache", key = "#id")
 @Override
 public Person getById(int id) {
  log.info("查询id={}的用户", id);
  if (id == 1) {
   return new Person(1, "Tom");
  } else if (id == 2) {
   return new Person(2, "Jim");
  }
  return new Person(3, "Other");
 }
}

通过Spring提供@Cacheable注解指定了缓存的名称为personCache，key为id。在方法内打印日志，如果调用到方法内，则会打印。

编写单元测试类：

@Slf4j
@SpringBootTest
@TestMethodOrder(MethodOrderer.OrderAnnotation.class)
class PersonServiceTest {

 @Resource
 private PersonService personService;

 @org.junit.jupiter.api.Order(1)
 @Test
 void testCache() throws InterruptedException {
  log.info("第1次查询id=1的数据");
  personService.getById(1);
  log.info("第2次查询id=1的数据");
  personService.getById(1);
  Thread.sleep(3000);
 }
}

两次调用对应的方法，打印日志如下：

c.s.s.PersonServiceTest                  : 第1次查询id=1的数据
c.s.s.i.PersonServiceImpl                : 查询id=1的用户
c.s.s.PersonServiceTest                  : 第2次查询id=1的数据

可以看到，第一进入方法内进行查询，第二次便走了缓存。

关于Spring提供的cache注解的使用还有很多使用方法和场景，这里就不再展开了。

小结

因为工作恰好用到该技术，就钻研并写成文章带大家领略了EhCache的基本知识、技术架构、使用场景、API使用以及基于Spring Boot的集成。整体而言，算是入门级别的，大家可以在此基础上进一步学习扩展。至于EhCache对分布式的支持部分，本文并未涉及，主要原因是使用起来并没那么好用，如果感兴趣的话可自行研究。

这篇关于大厂都在用EhCache，它到底比Redis强在哪里？的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！