一：二级缓存简介
为什么需要缓存：
查询大量数据时更快，拉高程序的性能
什么样的数据需要缓存：
很少被修改或根本不改的数据 数据字典
业务场景比如：耗时较高的统计分析sql、电话账单查询sql等
关系型数据库：
数据与数据之间存在关系（联系）的数据库 mysql/Oracle、sqlserver
非关系型数据库(数据与数据之间是不存在关系的，key-value)：
- 基于文件存储的数据库：ehcache
- 基于内存存储的数据库：redis、memcache
- 基于文档存储的数据库：mongodb
ehcache是什么:
Ehcache 是现在最流行的纯Java开源缓存框架，配置简单、结构清晰、功能强大
我们来用map简单测试一下缓存原理：
package com.ht.six.test;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
/**
* 利用map集合简易实现缓存原理
* @author Administrator
*
*/
public class EhcacheDemo1 {
static Map<String, Object> cache = new HashMap<String, Object>();
static Object getValue(String key) {
Object value = cache.get(key);
System.out.println("从缓存中获取数据。。。。");
if(value == null) {
System.out.println("从软件相对应的配置文件中获取数据。。。");
cache.put(key, new String[] {"zs"});
return cache.get(key);
}
return value;
}
/**
* 1.从缓存中获取数据。。。。
* 2.从软件相对应的配置文件中获取数据。。。
* 3."zs"
* 4.从缓存中获取数据。。。。
* 5."zs"
* @param args
*/
public static void main(String[] args) {
System.out.println(getValue("sname"));
System.out.println(getValue("sname"));
}
}
运行原理图解：
我们来看一下运行结果：
ehcache简介
ehcache特点：
够快
Ehcache的发行有一段时长了，经过几年的努力和不计其数的性能测试，Ehcache终被设计于large, high concurrency systems.
够简单
开发者提供的接口非常简单明了，从Ehcache的搭建到运用运行仅仅需要的是你宝贵的几分钟。其实很多开发者都不知道自己用在用Ehcache，Ehcache被广泛的运用于其他的开源项目
够小
关于这点的特性，官方给了一个很可爱的名字small foot print ，一般Ehcache的发布版本不会到2M，V 2.2.3 才 668KB。
够轻量
核心程序仅仅依赖slf4j这一个包，没有之一！
好扩展
Ehcache提供了对大数据的内存和硬盘的存储，最近版本允许多实例、保存对象高灵活性、提供LRU、LFU、FIFO淘汰算法，基础属性支持热配置、支持的插件多
监听器
缓存管理器监听器 （CacheManagerListener）和 缓存监听器（CacheEvenListener）,做一些统计或数据一致性广播挺好用的
分布式缓存
从Ehcache 1.2开始，支持高性能的分布式缓存，兼具灵活性和扩展性
核心接口：
- CacheManager：缓存管理器
- Cache：缓存对象，缓存管理器内可以放置若干cache，存放数据的实质，所有cache都实现了Ehcache接口
- Element：单条缓存数据的组成单位
ehcache的使用
首先我们在POM.XML中导入相关依赖
<properties>
<project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
<maven.compiler.source>1.8</maven.compiler.source>
<maven.compiler.target>1.8</maven.compiler.target>
<junit.version>4.12</junit.version>
<servlet.version>4.0.0</servlet.version>
<hibernate.version>5.2.12.Final</hibernate.version>
<mysql.driver.version>5.1.46</mysql.driver.version>
<ehcache.version>2.10.0</ehcache.version>
<slf4j-api.version>1.7.7</slf4j-api.version>
<log4j-api.version>2.9.1</log4j-api.version>
</properties>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>junit</groupId>
<artifactId>junit</artifactId>
<version>${junit.version}</version>
<scope>test</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>javax.servlet</groupId>
<artifactId>javax.servlet-api</artifactId>
<version>${servlet.version}</version>
<scope>provided</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.hibernate</groupId>
<artifactId>hibernate-core</artifactId>
<version>${hibernate.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
<version>${mysql.driver.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>net.sf.ehcache</groupId>
<artifactId>ehcache</artifactId>
<version>${ehcache.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.hibernate</groupId>
<artifactId>hibernate-ehcache</artifactId>
<version>${hibernate.version}</version>
</dependency>
<!-- slf4j核心包 -->
<dependency>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>slf4j-api</artifactId>
<version>${slf4j-api.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>jcl-over-slf4j</artifactId>
<version>${slf4j-api.version}</version>
<scope>runtime</scope>
</dependency>
<!--用于与slf4j保持桥接 -->
<dependency>
<groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
<artifactId>log4j-slf4j-impl</artifactId>
<version>${log4j-api.version}</version>
</dependency>
<!--核心log4j2jar包 -->
<dependency>
<groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
<artifactId>log4j-api</artifactId>
<version>${log4j-api.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
<artifactId>log4j-core</artifactId>
<version>${log4j-api.version}</version>
</dependency>
</dependencies>
用二级缓存来演示存储数据
导入相关配置文件
ehcache.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<ehcache xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://ehcache.org/ehcache.xsd"
updateCheck="false">
<!--磁盘存储:将缓存中暂时不使用的对象,转移到硬盘,类似于Windows系统的虚拟内存-->
<!--path:指定在硬盘上存储对象的路径-->
<!--java.io.tmpdir 是默认的临时文件路径。 可以通过如下方式打印出具体的文件路径 System.out.println(System.getProperty("java.io.tmpdir"));-->
<diskStore path="D://xxx"/>
<!--defaultCache：默认的管理策略-->
<!--eternal：设定缓存的elements是否永远不过期。如果为true，则缓存的数据始终有效，如果为false那么还要根据timeToIdleSeconds，timeToLiveSeconds判断-->
<!--maxElementsInMemory：在内存中缓存的element的最大数目-->
<!--overflowToDisk：如果内存中数据超过内存限制，是否要缓存到磁盘上-->
<!--diskPersistent：是否在磁盘上持久化。指重启jvm后，数据是否有效。默认为false-->
<!--timeToIdleSeconds：对象空闲时间(单位：秒)，指对象在多长时间没有被访问就会失效。只对eternal为false的有效。默认值0，表示一直可以访问-->
<!--timeToLiveSeconds：对象存活时间(单位：秒)，指对象从创建到失效所需要的时间。只对eternal为false的有效。默认值0，表示一直可以访问-->
<!--memoryStoreEvictionPolicy：缓存的3 种清空策略-->
<!--FIFO：first in first out (先进先出)-->
<!--LFU：Less Frequently Used (最少使用).意思是一直以来最少被使用的。缓存的元素有一个hit 属性，hit 值最小的将会被清出缓存-->
<!--LRU：Least Recently Used(最近最少使用). (ehcache 默认值).缓存的元素有一个时间戳，当缓存容量满了，而又需要腾出地方来缓存新的元素的时候，那么现有缓存元素中时间戳离当前时间最远的元素将被清出缓存-->
<defaultCache eternal="false" maxElementsInMemory="1000" overflowToDisk="false" diskPersistent="false"
timeToIdleSeconds="0" timeToLiveSeconds="600" memoryStoreEvictionPolicy="LRU"/>
</ehcache>
EhcacheUtil类
package com.ht.six.util;
import net.sf.ehcache.Cache;
import net.sf.ehcache.CacheManager;
import net.sf.ehcache.Element;
import java.io.InputStream;
public class EhcacheUtil {
private static CacheManager cacheManager;
static {
try {
InputStream is = EhcacheUtil.class.getResourceAsStream("/ehcache.xml");
cacheManager = CacheManager.create(is);
} catch (Exception e) {
throw new RuntimeException(e);
}
}
private EhcacheUtil() {
}
public static void put(String cacheName, Object key, Object value) {
Cache cache = cacheManager.getCache(cacheName);
if (null == cache) {
//以默认配置添加一个名叫cacheName的Cache
cacheManager.addCache(cacheName);
cache = cacheManager.getCache(cacheName);
}
cache.put(new Element(key, value));
}
public static Object get(String cacheName, Object key) {
Cache cache = cacheManager.getCache(cacheName);
Element element = cache.get(key);
return null == element ? null : element.getValue();
}
public static void remove(String cacheName, Object key) {
Cache cache = cacheManager.getCache(cacheName);
cache.remove(key);
}
}
测试类：
package com.ht.six.test;
import com.ht.six.util.EhcacheUtil;
/**
* 演示利用缓存存储数据
* @author Administrator
*
*/
public class EhcacheDemo2 {
public static void main(String[] args) {
System.out.println(System.getProperty("java.io.tmpdir"));
EhcacheUtil.put("com.ht.four.entity.Book", 11, "zhangsan");
System.out.println(EhcacheUtil.get("com.ht.four.entity.Book", 11));
}
}
若是自己没有去配置槽中的内容，管理器一般就是自动规划为默认配置，不会存储到硬盘里面去
什么是槽？由下面的图告诉你cache的内部结构
把槽中数据修改一下测试一下
<!--name： Cache的名称，必须是唯一的(ehcache会把这个cache放到HashMap里)-->
<cache name="com.ht.one.entity.User" eternal="false" maxElementsInMemory="100"
overflowToDisk="true" diskPersistent="true" timeToIdleSeconds="0"
timeToLiveSeconds="300" memoryStoreEvictionPolicy="LRU"/>
测试结果中，我们在D盘中发现存储进去的文件：
hibernate中使用二级缓存(ehcache)
依赖包已经在上面全部导入 所以这里就不重复了
hibernate一级缓存使用
/**
* 默认情况下，sql语句形成了三次，这里为了提高性能，必须使用二级缓存SessionFactory缓存
* <!-- 开启二级缓存 -->
* <property name="hibernate.cache.use_second_level_cache">true</property>
<!-- 开启查询缓存 -->
<property name="hibernate.cache.use_query_cache">true</property>
<!-- EhCache驱动 -->
<property name="hibernate.cache.region.factory_class">org.hibernate.cache.ehcache.EhCacheRegionFactory</property>
映射文件中添加标签
<cache usage="read-write" region="com.javaxl.one.entity.User"/>
这里的region指的是Ehcache.xml中cacheName
* @param args
*/
public static void main(String[] args) {
UserDao userDao = new UserDao();
User u = new User();
u.setId(7);
User user = userDao.get(u);
System.out.println(user);
User user2 = userDao.get(u);
System.out.println(user2);
User user3 = userDao.get(u);
System.out.println(user3);
}
因为一个session中只生产一个sql语句，所以这里用了多个session，要是小数据还可行，大量数据就大大降低性能，那么就要用到二级缓存了。
hibernate.cfg.xml中添加二级缓存相关配置
true true org.hibernate.cache.ehcache.internal.EhCacheRegionFactory 对应的映射文件中添加缓存配置 User.hbm.xml
调用 测试方法
/** * 同一个session，sql语句只生成一次，这里用到了一级缓存 * * session级别的缓存就是一级缓存 * sessionfactory级别的缓存就是二级缓存 * 默认的一级缓存开启的 */ public static void test1() { Session session = SessionFactoryUtils.openSession(); Transaction transaction = session.beginTransaction();
User user = session.get(User.class, 7); System.out.println(user); User user2 = session.get(User.class, 7); System.out.println(user2); User user3 = session.get(User.class, 7); System.out.println(user3);
transaction.commit(); session.close(); }
EhcacheDemo4
package com.ht.six.test;
import java.util.List;
import org.hibernate.Session;
import org.hibernate.Transaction;
import org.hibernate.query.Query;
import com.ht.two.util.SessionFactoryUtils;
/**
* hibernate二级缓存不会同时缓存多条数据
* @author Administrator
*
*/
public class EhcacheDemo4 {
public static void main(String[] args) {
Session session = SessionFactoryUtils.openSession();
Transaction transaction = session.beginTransaction();
Query query = session.createQuery("from User");
query.setCacheable(true);
List list = query.list();
System.out.println(list);
List list2 = query.list();
System.out.println(list2);
List list3 = query.list();
System.out.println(list3);
transaction.commit();
session.close();
}
}
发现他也执行多次
原因：对于查询单条数据的时候，缓存机制是默认用一级缓存的，若是想要用二级缓存来提高性能，还得靠自己手动开启二级缓存
query.setCacheable(true);
