缓存使用

一、本地缓存

1.说明

1. 本地缓存 LocalCache，即 JVM 缓存，适用于存储访问频率高，缓存数据集又不是很大的场合，缓存类定义在 localcache.xml 里。

2. 本地缓存又分为本地只读缓存、本地读写缓存两类。

3. 本地只读缓存，要求缓存数据一次性全量加载，确保缓存 100% 命中。[推荐]

4. 本地读写缓存，适合那些没法一次性全量加载的场合，采用按需加载方式，即先看缓存有没有，没有再查数据库或读文件，再将数据缓存起来。

2.本地只读缓存

业务级缓存类要求继承 AbstractReadOnlyCache，实现 loadData 接口，返回一个 Map

示例代码：

配置示例：

<localcaches>    

    <!-- 只读缓存，数据需要一次性全量加载。-->

    <readonly>

        <!--

            className: 缓存实现类  (必配参数)

            cronExpr: 缓存清理时间 (可选参数，默认不自动清空。)

            init: 系统初始化时是否立即初始化缓存 (可选参数, 默认不初始化)

        -->

        <cache className="com.ailk.biz.cache.CacheTablesCache" cronExpr="30 1 * * ?" init="true" />

    </readonly>



    <readwrite>

        ......略

    </readwrite>

</localcaches>

缓存定义示例：

public class CacheTablesCache extends AbstractReadOnlyCache {



    @Override

    public Map<String, Object> loadData() throws Exception {

        Map<String, Object> rtn = new HashMap<String, Object>();

        IDataInput input = new DataInput();

        IDataOutput output = ServiceFactory.call("SYS_CacheTables_GetList", input);

        IDataset datas = output.getData();



        for (int i = 0, size = datas.size(); i < size; i++) {

            IData data = datas.getData(i);

            String tableName = data.getString("TABLE_NAME");

            String version = data.getString("VERSION");



            // 版本号只取"日时分", 格式:(DDHHMI)，够用的情况下越短越好。

            version = StringUtils.replaceChars(version, ":- ", "").substring(6, 12);



            rtn.put(tableName, version);

        }

        return rtn;

    }

}

使用示例：

// 获取版本号缓存

IReadOnlyCache cache = CacheFactory.getReadOnlyCache(CacheTablesCache.class);

String version = (String) cache.get(tableName);

3.本地读写缓存

配置示例：

<localcaches>    

    <readonly>

        ......略

    </readonly>



    <!-- 读写缓存，数据按需加载，采用LRU淘汰机制。 -->

    <readwrite>

        <!--

            name: 缓存名 (必配参数)

            maxSize: 最大缓存记录数 (可选参数，默认10000条)

            cronExpr: 缓存清理时间 (可选参数，默认不自动清空。)

        -->

        <cache name="COMMON_CACHE" maxSize="10000" cronExpr="29 10 * * ?" />

    </readwrite>

</localcaches>

使用示例

IReadWriteCache cache = CacheFactory.getReadWriteCache("COMMON_CACHE");

String cacheValue = cache.get(cacheKey);

if (null == cacheValue) {

    cacheValue = ... // 查数据库或读文件

    if (null != cacheValue) {

        cache.put(cacheKey, cacheValue);

    }

}

4.备注

CacheFactory类简介：本次缓存工厂类 。初始化时候，通过static静态块，自动加载localcache.xml配置文件，读取本地化的只读缓存和读写缓存配置。然后执行initReadOnlyCaches和initReadWriteCaches方法，获取缓存。代码如下：

public final class CacheFactory {

    private static List<ReadOnlyCacheItem> readonlyCacheItems;

    private static List<ReadWriteCacheItem> readwriteCacheItems;



    static {

        try {

            CacheXml cacheXml = CacheXml.getInstance(); // 读取localcache.xml配置文件

            readonlyCacheItems = cacheXml.getReadOnlyCacheItems();

            readwriteCacheItems = cacheXml.getReadWriteCacheItems();

            initReadOnlyCaches(readonlyCacheItems); // 初始化本地只读缓存

            initReadWriteCaches(readwriteCacheItems); // 初始化本地读写缓存

        } catch (Exception e) {

            e.printStackTrace();

        }

    }



}

二、分布式缓存

1.说明

1. 缓存数据是基于集群的异构分布式存放，一份数据只会存放在一个节点；

2. 客户端通过 Key 的一致性 hash 算法唯一确定缓存节点，并按段存取；

3. 当缓存节点退出或新增时，只会影响故障节点的数据，并将按需重新加载；

4. 支持定时与实时的数据增量刷新；

5. 自定义 Memcached 客户端，采用 Hessian 序列化 Java 对象；

6. 通过客户端心跳线程对 MC 长连接做健康检测；

7. 支持超大对象（>1M）的数据压缩（Gzip）存储。

注：这里着重介绍memcache

2.配置说明

配置示例：

<?xml version = '1.0' encoding = 'UTF-8'?>



<memcache>



    <datacenter name="center1" >

        <!-- 默认一中心的APP只连一中心的CCD，备节点在二中心 -->

        <cluster name="codecode_cache"> 

            <heartbeat-second>2</heartbeat-second>

            <pool-size>5</pool-size>



            <address master="IP1:11301" slave="IP3:11311" />

            <address master="IP1:11302" slave="IP3:11312" />

            <address master="IP2:11301" slave="IP4:11311" />

            <address master="IP2:11302" slave="IP4:11312" />

        </cluster>



        <!-- 默认一中心的APP只连一中心的STATIC CACHE，备节点在二中心 -->

        <cluster name="staticparam_cache">

            <heartbeat-second>2</heartbeat-second>

            <pool-size>5</pool-size>



            <address master="IP1:11401" slave="IP3:11411" />

            <address master="IP1:11402" slave="IP3:11412" />

            <address master="IP2:11401" slave="IP4:11411" />

            <address master="IP2:11402" slave="IP4:11412" />

        </cluster>        



    </datacenter>



    <datacenter name="center2" >

        <cluster name="shc_cache">

            <heartbeat-second>2</heartbeat-second>

            <pool-size>5</pool-size>



            <address master="IP1:11101" slave="IP3:11111" />

            <address master="IP2:11101" slave="IP4:11111" />

            <address master="IP3:11101" slave="IP1:11111" />

            <address master="IP4:11101" slave="IP2:11111" />

        </cluster>

    </datacenter>



    <!-- 指明服务连接的中心。注: 只支持后模糊匹配 -->

    <server name="app-node01-*"   connect="center1" />

    <server name="app-node02-*"   connect="center2" />



</memcache>

注：通过server的模糊匹配，找到配置节点。然后通过cluster的name，找到对应的一组缓存的地址和端口。

3.使用实例

IMemCache memCache = null;

memCache = MemCacheFactory.getCache("codecode_cache");

IDataset datas = (IDataset) memCache.get(cacheKey);

if (null != datas) {

        // 如果memcache里面有，则直接返回

    return datas;

} else {

    // 如果没有，查询数据库获取，并放置到memcache中以便下次直接获取

    IDataset datas = ccdao.queryList(sql, param, pagination);

    memCache.set(cacheKey, datas);

}

注：文档来源于Wade官网缓存文档说明