第三集：分布式Ehcache缓存改造
前言
好久没有写博客了，大有半途而废的趋势。忙不是借口，这个好习惯还是要继续坚持。前面我承诺的第一期的DIY分布式，是时候上终篇了---DIY分布式缓存。
探索之路
在前面的文章中，我给大家大致说过项目背景：项目中的缓存使用的是Ehcache。因为前面使用Ehcache的应用就一台，所以这种单机的Ehcache并不会有什么问题。现在分布式部署之后，如果各个应用之间的缓存不能共享，那么其实各自就是一个孤岛。可能在一个业务跑下来，请求了不同的应用，结果在缓存中取出来的值不一样，
造成数据不一致。所以需要重新设计缓存的实现。
因为尽量不要引入新的中间件，所以改造仍然是围绕Ehcache来进行的。搜集了各种资料之后，发现Ehcache实现分布式缓存基本有以下两种思路：
客户端实现分布式算法: 在使用Ehcache的客户端自己实现分布式算法。
算法的基本思路就是取模：即假设有三台应用（编号假设分别为0,1,2），对于一个要缓存的对象，首先计算其key的hash值，然后将hash值模3，得到的余数是几，就将数据缓存到哪台机器。
同步冗余数据: Ehcache是支持集群配置的，集群的各个节点之间支持按照一定的协议进行数据同步。这样每台应用其实缓存了一整份数据，不同节点之间的数据是一致的。
虽然冗余的办法显得有点浪费资源，但是我最终还是选择了冗余。具体原因有以下几点：
- 分布式算法的复杂性: 前面所讲的分布式算法只是最基本的实现。事实上实现要比这个复杂的多。需要考虑增加或者删除节点的情况，需要使用更加复杂的一致性hash算法
- 可能导致整个应用不可用： 当删除节点之后，如果算法不能够感知进行自动调整，仍然去请求那个已经被删除的节点，可能导致整个系统不可用。
Demo
最终我的实现采用RMI的方式进行同步
配置ehcache
spring-ehcache-cache.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" name="businessCaches"><diskStore path="java.io.tmpdir/ehcache"/><cache name="business1Cache"maxElementsInMemory="10000000"eternal="true"overflowToDisk="false"memoryStoreEvictionPolicy="LRU"><cacheEventListenerFactoryclass="net.sf.ehcache.distribution.RMICacheReplicatorFactory"/></cache><cache name="business2Cache"maxElementsInMemory="100"eternal="true"overflowToDisk="false"memoryStoreEvictionPolicy="LRU"><cacheEventListenerFactoryclass="net.sf.ehcache.distribution.RMICacheReplicatorFactory"/></cache><!-- cache发布信息配置，人工发现peerDiscovery=manual,cacheNames可配置多个缓存名称，以|分割 ） --><cacheManagerPeerProviderFactoryclass="com.rampage.cache.distribute.factory.DisRMICacheManagerPeerProviderFactory"properties="peerDiscovery=manual, cacheNames=business1Cache|business2Cache" /><!-- 接收同步cache信息的地址 --><cacheManagerPeerListenerFactoryclass="com.rampage.cache.distribute.factory.DisRMICacheManagerPeerListenerFactory"properties="socketTimeoutMillis=2000" />
</ehcache> spring-cache.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xmlns:cache="http://www.springframework.org/schema/cache"xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"xmlns:aop="http://www.springframework.org/schema/aop"xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/cache http://www.springframework.org/schema/cache/spring-cache.xsdhttp://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsdhttp://www.springframework.org/schema/context http://www.springframework.org/schema/context/spring-context-4.2.xsdhttp://www.springframework.org/schema/aop http://www.springframework.org/schema/aop/spring-aop-4.2.xsd"default-autowire="byName"><!-- 包扫描 --><context:component-scan base-package="com.rampage.cache" /><!-- 启用Cache注解 --><cache:annotation-driven cache-manager="cacheManager"key-generator="keyGenerator" proxy-target-class="true" /><!-- 自定义的缓存key生成类，需实现org.springframework.cache.interceptor.KeyGenerator接口 --><bean id="keyGenerator" class="com.rampage.cache.support.CustomKeyGenerator" /><!-- 替换slite的ehcache实现 --><bean id="ehCacheManagerFactory" class="org.springframework.cache.ehcache.EhCacheManagerFactoryBean"><property name="configLocation" value="classpath:spring/cache/sppay-ehcache-cache.xml"/><!-- value对应前面ehcache文件定义的manager名称 --><property name="cacheManagerName" value="businessCaches" /></bean><bean id="ehCacheManager" class="org.springframework.cache.ehcache.EhCacheCacheManager"><property name="cacheManager" ref="ehCacheManagerFactory"/></bean><bean id="cacheManager" class="org.springframework.cache.support.CompositeCacheManager"><property name="cacheManagers"><list><ref bean="ehCacheManager" /></list></property><property name="fallbackToNoOpCache" value="true" /></bean>
</beans>实现自定义转发和监听
细心的读者应该不难发现，前面xml配置中cacheManagerPeerProviderFactory和cacheManagerPeerListenerFactory我使用的都是自定义的类。之所以使用自定义的类，是为了在初始化的时候发布的地址和端口，监听的地址端口可以在配置文件配置。具体类的实现如下:
/*** 分布式EhCache监听工厂* @author secondWorld**/
public class DisRMICacheManagerPeerListenerFactory extends RMICacheManagerPeerListenerFactory {private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(DisRMICacheManagerPeerListenerFactory.class);/*** 配置文件中配置的监听地址，可以不配置，默认为本机地址*/private static final String LISTEN_HOST = "distribute.ehcache.listenIP";/*** 配置文件中配置的监听端口*/private static final String LISTEN_PORT = "distribute.ehache.listenPort";@Overrideprotected CacheManagerPeerListener doCreateCachePeerListener(String hostName, Integer port,Integer remoteObjectPort, CacheManager cacheManager, Integer socketTimeoutMillis) {// xml中hostName为空，则读取配置文件(app-config.properties)中的值if (StringUtils.isEmpty(hostName)) {String propHost = AppConfigPropertyUtils.get(LISTEN_HOST);if (StringUtils.isNotEmpty(propHost)) {hostName = propHost;}}// 端口采用默认端口0，则去读取配置文件（app-config.properties）中的值if (port != null && port == 0) {Integer propPort = null;try {propPort = Integer.parseInt(AppConfigPropertyUtils.get(LISTEN_PORT));} catch (NumberFormatException e) {}if (propPort != null) {port = propPort;}}LOGGER.info("Initiliazing DisRMICacheManagerPeerListenerFactory:cacheManager[{}], hostName[{}], port[{}], remoteObjectPort[{}], socketTimeoutMillis[{}]......",cacheManager, hostName, port, remoteObjectPort, socketTimeoutMillis);return super.doCreateCachePeerListener(hostName, port, remoteObjectPort, cacheManager, socketTimeoutMillis);}
}/*** 分布式EhCache发布工厂* * @author secondWorld**/
public class DisRMICacheManagerPeerProviderFactory extends RMICacheManagerPeerProviderFactory {private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(DisRMICacheManagerPeerProviderFactory.class);private static final String CACHENAME_DELIMITER = "|";private static final String PROVIDER_ADDRESSES = "distribute.ehcache.providerAddresses";private static final String CACHE_NAMES = "cacheNames";/*** rmi地址格式： //127.0.0.1:4447/Cache1|//127.0.0.1:4447/Cache2*/@Overrideprotected CacheManagerPeerProvider createManuallyConfiguredCachePeerProvider(Properties properties) {// 从app-config.properties中读取发布地址列表String providerAddresses = AppConfigPropertyUtils.get(PROVIDER_ADDRESSES, StringUtils.EMPTY);// 从ehcache配置文件读取缓存名称String cacheNames = PropertyUtil.extractAndLogProperty(CACHE_NAMES, properties);// 参数校验，这里发布地址和缓存名称都不能为空if (StringUtils.isEmpty(providerAddresses) || StringUtils.isEmpty(cacheNames)) {throw new IllegalArgumentException("Elements \"providerAddresses\" and \"cacheNames\" are needed!");}// 解析地址列表List<String> cachesNameList = getCacheNameList(cacheNames);List<String> providerAddressList = getProviderAddressList(providerAddresses);// 注册发布节点RMICacheManagerPeerProvider rmiPeerProvider = new ManualRMICacheManagerPeerProvider();StringBuilder sb = new StringBuilder();for (String cacheName : cachesNameList) {for (String providerAddress : providerAddressList) {sb.setLength(0);sb.append("//").append(providerAddress).append("/").append(cacheName);rmiPeerProvider.registerPeer(sb.toString());LOGGER.info("Registering peer provider [{}]", sb);}}return rmiPeerProvider;}/*** 得到发布地址列表* @param providerAddresses 发布地址字符串* @return 发布地址列表*/private List<String> getProviderAddressList(String providerAddresses) {StringTokenizer stringTokenizer = new StringTokenizer(providerAddresses,AppConfigPropertyUtils.APP_ITEM_DELIMITER);List<String> ProviderAddressList = new ArrayList<String>(stringTokenizer.countTokens());while (stringTokenizer.hasMoreTokens()) {String providerAddress = stringTokenizer.nextToken();providerAddress = providerAddress.trim();ProviderAddressList.add(providerAddress);}return ProviderAddressList;}/*** 得到缓存名称列表* @param cacheNames 缓存名称字符串* @return 缓存名称列表*/private List<String> getCacheNameList(String cacheNames) {StringTokenizer stringTokenizer = new StringTokenizer(cacheNames, CACHENAME_DELIMITER);List<String> cacheNameList = new ArrayList<String>(stringTokenizer.countTokens());while (stringTokenizer.hasMoreTokens()) {String cacheName = stringTokenizer.nextToken();cacheName = cacheName.trim();cacheNameList.add(cacheName);}return cacheNameList;}@Overrideprotected CacheManagerPeerProvider createAutomaticallyConfiguredCachePeerProvider(CacheManager cacheManager,Properties properties) throws IOException {throw new UnsupportedOperationException("Not supported automatic distribute cache!");}
}
配置
假设有三台机器，则他们分别得配置如下:
#应用1，在4447端口监听
#缓存同步消息发送地址（如果同步到多台需要配置多台地址，多台地址用英文逗号分隔）
distribute.ehcache.providerAddresses=127.0.0.1:4446,127.0.0.1:4448
#缓存同步监听端口和IP
distribute.ehache.listenPort=4447
distribute.ehcache.listenIP=localhost#应用2，在4448端口监听
#缓存同步消息发送地址（如果同步到多台需要配置多台地址，多台地址用英文逗号分隔）
distribute.ehcache.providerAddresses=127.0.0.1:4446,127.0.0.1:4447
#缓存同步监听端口和IP
distribute.ehache.listenPort=4448
distribute.ehcache.listenIP=localhost#应用3，在4446端口监听
#缓存同步消息发送地址（如果同步到多台需要配置多台地址，多台地址用英文逗号分隔）
distribute.ehcache.providerAddresses=127.0.0.1:4447,127.0.0.1:4448
#缓存同步监听端口和IP
distribute.ehache.listenPort=4446
distribute.ehcache.listenIP=localhost使用
使用的时候直接通过Spring的缓存注解即可。简单的示例如下:
@CacheConfig("business1Cache")
@Component
public class Business1 {@Cacheablepublic String getData(String key) {// TODO:...}
}说明
前面的实现是通过RMI的方式来实现缓存同步的，相对来说RMI的效率还是很快的。所以如果不需要实时的缓存一致性，允许少许延迟，那么这种方式的实现足够。
总结
到这篇完成，分布式改造的第一章算是告一段落了。对于分布式，如果可以选择，必然要选择现在成熟的框架。但是项目有很多时候，由于各种历史原因，必须要在原来的基础上改造。这个时候，希望我写的这个系列对大家有所帮助。造轮子有时候就是这么简单。
相关链接
黎明前最黑暗，成功前最绝望！
- https://www.cnblogs.com/Kidezyq/p/8748961.html
- https://www.cnblogs.com/Kidezyq/p/8977750.html
