• 如果有人问你 JFinal 如何集成 EhCache,把这篇文章甩给他


    废话不多说,就说一句:在 JFinal 中集成 EhCache,可以提高系统的并发访问速度。

    可能有人会问 JFinal 是什么,EhCache 是什么,简单解释一下。

    JFinal 是一个基于Java 语言的极速 Web 开发框架,用起来非常爽,谁用谁知道。EhCache 是一个纯 Java 的进程内缓存框架,具有快速、精干的特点,用起来非常爽,谁用谁知道。

    JFinal 本身已经集成了 EhCache 这个缓存插件,但默认是没有启用的。那怎么启用呢?

    请随我来。

    01、在 pom.xml 中加入 EhCache 依赖

    <dependency>
        <groupId>net.sf.ehcache</groupId>
        <artifactId>ehcache-core</artifactId>
        <version>2.6.11</version>
    </dependency>

    02、在 JFinalConfig 中配置 EhCachePlugin

    public class DemoConfig extends JFinalConfig {
      public void configPlugin(Plugins me) {
        me.add(new EhCachePlugin());
      }
    }

    基于 JFinal 的 Web 项目需要创建一个继承自 JFinalConfig 类的子类,该类用于对整个 Web 项目进行配置。

    03、添加 ehcache.xml

    在项目的 src 目录 / resources 目录下添加 ehcache.xml 文件,该文件的初始内容如下所示。

    <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
    <ehcache xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
             xsi:noNamespaceSchemaLocation="ehcache.xsd"
             updateCheck="false" monitoring="autodetect"
             dynamicConfig="true">

        <diskStore path="java.io.tmpdir"/>

        <defaultCache
                maxEntriesLocalHeap="10000"
                eternal="false"
                timeToIdleSeconds="120"
                timeToLiveSeconds="120"

                diskSpoolBufferSizeMB="30"
                maxEntriesLocalDisk="10000000"
                diskExpiryThreadIntervalSeconds="120"
                memoryStoreEvictionPolicy="LRU"
                statistics="false">
            <persistence strategy="localTempSwap"/>
        </defaultCache>

    </ehcache>

    简单解释一下常用的配置项,否则大家在配置的时候容易犹豫不决。

    1)maxEntriesLocalHeap:内存中最大缓存对象数

    2)eternal:true 表示对象永不过期,此时会忽略 timeToIdleSeconds 和 timeToLiveSeconds 属性,默认为 false

    3)timeToIdleSeconds:对象最近一次被访问后的闲置时间,如果闲置的时间超过了 timeToIdleSeconds 属性值,这个对象就会过期,EhCache 将把它从缓存中清空;即缓存被创建后,最后一次访问时间到缓存失效的时候之间的间隔,单位为秒(s)

    4)timeToLiveSeconds:对象被存放到缓存中后存活时间,如果存活时间超过了 timeToLiveSeconds 属性值,这个对象就会过期,EhCache 将把它从缓存中清除;即缓存被创建后,能够存活的最长时间,单位为秒(s)

    假如我们现在增加以下配置:

    <cache name="keywordsCache"
           maxEntriesLocalHeap="500"
           eternal="false"
           overflowToDisk="true"
           diskPersistent="true"
           timeToIdleSeconds="300"
           timeToLiveSeconds="600">
    </cache>

    结合之前的默认缓存配置,再来对比介绍下,大家就完全掌握了。

    1)name 为该缓存的名字,后续使用缓存的时候要用到。

    2)overflowToDisk:true 表示内存中缓存的对象数目达到了 maxEntriesLocalHeap 界限后,会把溢出的对象写到硬盘缓存中。此时的对象必须实现要实现 Serializable 接口(为什么?欢迎查看我以前的文章 Java Serializable:明明就一个空的接口嘛)。

    3)diskPersistent:是否缓存虚拟机重启时的数据

    再来理解一下 timeToIdleSeconds 和 timeToLiveSeconds 这两个配置项。

    timeToIdleSeconds="300"
    timeToLiveSeconds="600"

    以上表示,一个数据被添加进缓存后,该数据能够在缓存中存活的最长时间为 600 秒()timeToLiveSeconds);在这 600 秒内,假设不止一次去缓存中取该数据,那么相邻 2 次获取数据的时间间隔如果小于 300 秒(timeToIdleSeconds),则能成功获取到数据;但如果最近一次获取到下一次获取的时间间隔超过了 300 秒,那么,将得到 null,因为此时该数据已经被移出缓存了。

    04、使用 CacheKit 操作缓存

    CacheKit 类是 JFinal 提供的缓存操作工具类,使用起来非常简便。

    Map<String, Keywords> map = CacheKit.get("keywordsCache", "keywordMap");
    if (map == null) {
        map = new HashMap<>();

        List<Keywords> keywordList = dao.findAll();
        for (Keywords item : keywordList) {
            map.put(item.getKeyword(), item);
        }

        CacheKit.put("keywordsCache", "keywordMap", map);
    }

    CacheKit 中有两个最重要的方法:

    1)get(String cacheName, Object key),从 cache 中取数据。

    2)put(String cacheName, Object key, Object value) ,将数据放入 cache 中。

    参数 cacheName 与 ehcache.xml 中的 <cache name="keywordsCache" …> name 属性值对应,这个很好理解。

    参数 key 是指取值用到的 key;参数 value 是被缓存的数据,这个其实也好理解。比如在上面的代码中,我们使用了 keywordsCache 这个配置项,在里面放了一个 HashMap,key 为 keywordMap,value 就是 map 这个对象。

    JFinal 内部提供了很多使用 Ehcache 的工具方法,比如:

    List<Keywords> keywordList = dao.findByCache("keywordsCache", "keywordList", "select * from keywords");

    这段代码的作用就是,当我们要从数据库中查询 Keywords 的时候,先从 Ehcache 缓存中取,如果缓存失效的话,再从数据库中取。

    我是怎么知道的呢?当然不是靠猜的,我们来看一下源码。

    public List<M> findByCache(String cacheName, Object key, String sql, Object... paras) {
        Config config = _getConfig();
        ICache cache = config.getCache();
        List<M> result = cache.get(cacheName, key);
        if (result == null) {
            result = find(config, sql, paras);
            cache.put(cacheName, key, result);
        }
        return result;
    }

    05、最后

    当数据的查询频率很高,远大于修改的频率,就要使用缓存了,这可以在很大程度上提高系统的性能。那现在我就提一个问题了,假如现在要修改一下数据,是先更新 DB,还是先更新缓存呢?

    谢谢大家的阅读,原创不易,喜欢就点个赞,这将是我最强的写作动力。如果你觉得文章对你有所帮助,也蛮有趣的,就关注一下我的公众号,谢谢。

  • 相关阅读:
    YOLO V5 is Here! Custom Object Detection Tutorial with YOLO V5
    pjsip application notes
    Tilt Angle Visualization With Edison, Accelerometer and Python
    WebRTC 镜像源
    Get Started with WebRTC
    sqlserver关于发布订阅replication_subscription的总结
    在Flask中,g是什么?它的生命周期是?能做什么?
    46.全排列问题
    【LeetCode】代码模板,刷题必会
    QEMU+KVM学习笔记
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/qing-gee/p/11634429.html
Copyright © 2020-2023  润新知