ehcache缓存同步案例心得

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原创最新推荐文章于 2026-03-30 22:19:32 发布 2.7k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

Ehcache如何支持分布式缓存？在分布式环境下，如何保证缓存的一致性？Ehcache的缓存过期和缓存失效机制。Ehcache如何与Spring框架集成？如何配置和使用Ehcache？上述示例中定义了一个默认的缓存，其最大内存元素数量为10000，非永久，空闲时间为120秒，生存时间为120秒，当内存满时溢出到磁盘，磁盘存储不是持久的，磁盘过期线程间隔时间为120秒，内存存储的驱逐策略为LRU（最近最少使用）。需要注意的是，Ehcache的配置和使用可能会因版本和项目需求的不同而有所差异，因此在实际使用中，你可能需要查阅相关的官方文档或参考其他资源来获取更详细和准确的信息。通过合理设置过期时间，可以确保缓存中的数据始终是最新的，并减少因数据过时而导致的错误或不一致。阅读详情

本文分享一下ehcache的使用心得，本文主要讲以广播的形式同步缓存。

下面讲述主要分为两个部分，一个是配置文件，一个是Java代码。

1.准备jar包：

slf4j-api-1.7.12.jar，ehcache-core-2.4.3.jar，ehcache-web-2.0.4.jar
备注：1）版本可以不同
2）sl4j可能与JavaEE6.0中的冲突，在JVM中运行时可以不使用。

2.配置文件：

2.1. 完整xml(广播形式）

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<ehcache xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance
        http://www.springmodules.org/schema/cache/springmodules-cache.xsd 
        http://www.springmodules.org/schema/cache/springmodules-ehcache.xsd"
    xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://ehcache.org/ehcache.xsd"
    updateCheck="false">
    <!-- 默认缓存 -->
    <defaultCache eternal="false" maxElementsInMemory="10000"
        overflowToDisk="false" timeToIdleSeconds="0" timeToLiveSeconds="0"
        memoryStoreEvictionPolicy="LFU" />
    <!-- 自定义缓存 -->
    <cache name="myCache" eternal="true" maxElementsInMemory="10000"
        overflowToDisk="false" timeToIdleSeconds="0" timeToLiveSeconds="0"
        memoryStoreEvictionPolicy="LFU">
     <!-- 监听RMI同步缓存对象配置 注册相应的的缓存监听类，用于处理缓存事件，如put,remove,update,和expire -->
     <cacheEventListenerFactory
                class="net.sf.ehcache.distribution.RMICacheReplicatorFactory"
                properties="replicateAsynchronously=true, replicatePuts=true,
                            replicatePutsViaCopy=true, replicateUpdates=true,
                            replicateUpdatesViaCopy=true, replicateRemovals=true,
                            asynchronousReplicationIntervalMillis=200"/>
        <!-- 用于在初始化缓存，以及自动设置 -->
        <bootstrapCacheLoaderFactory
                class="net.sf.ehcache.distribution.RMIBootstrapCacheLoaderFactory"/>
    </cache>
    <!--搜索某个网段上的缓存
    timeToLive
        0是限制在同一个服务器
        1是限制在同一个子网
        32是限制在同一个网站
        64是限制在同一个region
        128是限制在同一个大洲
        255是不限制-->
    <cacheManagerPeerProviderFactory  
        class="net.sf.ehcache.distribution.RMICacheManagerPeerProviderFactory"  properties="peerDiscovery=automatic,multicastGroupAddress=230.0.0.1,multicastGroupPort=4446,timeToLive=32,hostName=localhost" />  
    <cacheManagerPeerListenerFactory
        class="net.sf.ehcache.distribution.RMICacheManagerPeerListenerFactory"  />
</ehcache>

1)cacheEventListenerFactory
每个要进行同步的cache都需要设置一个用来向CacheManagerr的成员复制消息的缓存事件监听器。这个工作要通过为每个cache的配置增加一个cacheEventListenerFactory元素来完成。

 <cacheEventListenerFactory
                class="net.sf.ehcache.distribution.RMICacheReplicatorFactory"
                properties="replicateAsynchronously=true, replicatePuts=true,
                            replicatePutsViaCopy=true, replicateUpdates=true,
                            replicateUpdatesViaCopy=true, replicateRemovals=true,
                            asynchronousReplicationIntervalMillis=200"/>

class – 使用net.sf.ehcache.distribution.RMICacheReplicatorFactory

这个工厂支持以下属性：
replicatePuts=true | false – 当一个新元素增加到缓存中的时候是否要复制到其他的peers. 默认是true。
replicateUpdates=true | false – 当一个已经在缓存中存在的元素被覆盖时是否要进行复制。默认是true。
replicateRemovals= true | false – 当元素移除的时候是否进行复制。默认是true。
replicateAsynchronously=true | false – 复制方式是异步的（指定为true时）还是同步的（指定为false时）。默认是true。
replicatePutsViaCopy=true | false – 当一个新增元素被拷贝到其他的cache中时是否进行复制指定为true时为复制，默认是true。
replicateUpdatesViaCopy=true | false – 当一个元素被拷贝到其他的cache中时是否进行复制（指定为true时为复制），默认是true。

2)cacheManagerPeerProviderFactory(广播方式)
自动方式：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。没有那个服务器是有优先级的。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

<cacheManagerPeerProviderFactory  
        class="net.sf.ehcache.distribution.RMICacheManagerPeerProviderFactory"  
        properties="peerDiscovery=automatic,multicastGroupAddress=230.0.0.1,multicastGroupPort=4446,timeToLive=32,hostName=localhost" />

peerDiscovery 方式：atutomatic 为自动；mulicastGroupAddress 广播组地址：230.0.0.1；mulicastGroupPort 广播组端口：40001；timeToLive是指搜索范围：0是同一台服务器，1是同一个子网，32是指同一站点，64是指同一块地域，128是同一块大陆，还有个256，我就不说了；hostName：主机名或者ip，用来接受或者发送信息的接口

3)cacheManagerPeerListenerFactory
将方式配好之后需要配置listener才会有用，接下来讲讲：Listener
Listener是用来监听从集群发送过来的信息
Listenner有两个属性:class和propertis
class 一个完整的工厂类名
properties 都好分割的对facotory有用的属性

<cacheManagerPeerListenerFactory
        class="net.sf.ehcache.distribution.RMICacheManagerPeerListenerFactory"  />

hostName指的是本机，这里注意如果使用的localhost，则只会对本机有效，请使用子网内的ip地址或者主机名，port端口 40001，socketTimeoutMillis是指socket子模块的超时时间，默认是2000ms，注意port两台主机可以相同可以不同。最好相同，个人建议.

参考文档
1.分布式缓存
2.实例项目
3.实例项目（推荐）
4.详细介绍
5.IBM版介绍

2.Java代码

客户机1

package src.text;

import java.lang.management.ManagementFactory;

import javax.management.MBeanServer;

import net.sf.ehcache.Cache;
import net.sf.ehcache.CacheManager;
import net.sf.ehcache.Element;
import net.sf.ehcache.management.ManagementService;

public class EHCacheTest {
    private static CacheManager manager = null; // 缓存工厂

    public static void main(String[] args) {
        EHCacheTest ehCacheTest = new EHCacheTest();
        ehCacheTest.init();
    }

    protected void init() {
        // 读入配置
        String path = this.getClass().getClassLoader().getResource("").getPath() + "ehcache.xml";
        manager = CacheManager.create(path);


        // 打印初始缓存
        String[] cacheNames = manager.getCacheNames();
        printNames(cacheNames);
        // 移除缓存
        // cacheManager.removeCache("sampleDistributedCache1");
        cacheNames = manager.getCacheNames();
        printNames(cacheNames);
        // distributed -- rmi同步
        Cache cache = manager.getCache("fhxxCache");
        // 注册被管理的Bean
        // JMX -- jconsole(MBeanServer)
        MBeanServer mBeanServer = ManagementFactory.getPlatformMBeanServer();
        ManagementService.registerMBeans(manager, mBeanServer, true, true, true, true);
        for (int i = 0; i < 100000; i++) {
            Element temp = cache.get("ehcache");
            System.out.println("cache.getSize()=" + cache.getSize());
            cache.put(new Element(i, i));
            System.out.println("=======================");
            System.out.println("第" + i + "次cache.put");
            if (temp != null) {
                System.out.println(temp.getObjectValue());
            } else {
                System.out.println("NotFound");
            }
            try {
                Thread.sleep(5000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }

    }

    private static void printNames(String[] names) {
        System.out.println("=======================");
        for (int i = 0; i < names.length; i++) {
            System.out.println(names[i]);
        }
    }
}

客户机2

package src.text;

import java.lang.management.ManagementFactory;

import javax.management.MBeanServer;

import net.sf.ehcache.Cache;
import net.sf.ehcache.CacheManager;
import net.sf.ehcache.Element;
import net.sf.ehcache.Statistics;
import net.sf.ehcache.management.ManagementService;

public class EHCacheTest2 {
    private static CacheManager manager = null; // 缓存工厂

    public static void main(String[] args) {
        EHCacheTest2 ehCacheTest2 = new EHCacheTest2();
        ehCacheTest2.init();
    }

    protected void init() {
        // 读入配置
        String path = this.getClass().getClassLoader().getResource("").getPath() + "ehcache.xml";
        manager = CacheManager.create(path);

        // 打印初始缓存
        String[] cacheNames = manager.getCacheNames();
        // 注册管理Bean
        MBeanServer mBeanServer = ManagementFactory.getPlatformMBeanServer();
        ManagementService.registerMBeans(manager, mBeanServer, true, true, true, true);
        // distributed
        Cache cache = manager.getCache("fhxxCache");
        // 添加值后另一个虚拟机的缓存通过RMI会同步缓存，并读到这个值
        cache.put(new Element("ehcache", "newaddvalue11"));
        printCache(cache);
        for (int i = 0; i < 10000; i++) {
            try {
                cache.put(new Element("ehcache", "newaddvalue" + i));
                Thread.sleep(3000);
                System.out.println("第" + i + "次加载cache.size=" + cache.getSize());
            } catch (InterruptedException e) {
                // TODO Auto-generated catch block
                e.printStackTrace();
            }
        }

    }

    private static void printCache(Cache cache) {
        int size = cache.getSize();
        long memSize = cache.getMemoryStoreSize();
        long diskSize = cache.getDiskStoreSize();
        Statistics stat = cache.getStatistics();
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        sb.append("size=" + size + ";memsize=" + memSize);
        sb.append(";diskSize=" + diskSize + ";");
        System.out.println(sb.toString());
    }
}

运行客户机1，开始：

第0次cache.put
NotFound

客户机2，开始后，客户机1

=======================
第29次cache.put
newaddvalue3

组播的缺陷
原理:
这样当缓存改变时,ehcache会向230.0.0.1端口4446发RMI UDP组播包
这种组播方式的缺陷:
EHCACHE的组播做得比较初级,功能只是基本实现(比如简单的一个HUB,接两台单网卡的服务器,互相之间组播同步就没问题),
对一些复杂的环境(比如多台服务器,每台服务器上多地址,尤其是集群,存在一个集群地址带多个物理机,每台物理机又带多个虚拟站的子地址),就容易出现问题.
究其原因, 组播/广播转发是一个很复杂的过程. 简单的说, 一个组播缺省只能在一个网段内传输,不能跨网段.
举个简单的例子, PC机网卡的自动获取地址,还有WINDOWS里的网上邻居,都属于典型的广播服务,所以这些服务都是不能跨网段(跨路由)的,当然也不是完全不行,借助一些工具,比如CISCO路由器上的udp-broadcast helper,或者微软的netBIOS on Tcp/ip,就可以实现.
我们自己安装一些软件时,也经常遇到比如”将网卡的广播转发打开”之类的操作.

而在多网卡的主机,或同一网卡多IP的主机上,尽管地址可能是一个网段内的,但其实地址间已经存在跳数了(hop),其实就是从一个地址向另一个地址跳. 这时广播/组播就容易被阻断.
比如: 我们自己的WINDOWS上装一个VMWARE虚拟机,尽管IP地址是一个网段的,但因为虚拟机采用的桥模式不是标准的网桥模式(也可能是需要配置一下,但说实话懒得研究VMWARE了),所以广播/组播也经常出现不通的情况.
更何况在一些云计算的环境,集群的分布往往是跨网段的,甚至是跨地域的.这时更难以依赖这种初级的组播同步.
总之,分布式集群架构,建议EHCACHE改为PEER-2-PEER的同步方式.

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