springboot使用

启动类@EnableCaching

方法使用
@Cacheable(cacheNames = “empCache”,key = “#id”)

钩子实现：

@EnableCaching
@Configuration
public class CacheConfig {/*** 配置缓存 */@Beanpublic CustomerCache redisCache(){CustomerCache cache = new CustomerCache ();cache.setName("abcCache");return cache;}/*** 缓存CacheManager 管理*/@Beanpublic SimpleCacheManager cacheManager(CustomerCache cache){Set<Cache> cacheSet = new HashSet<>();cacheSet.add(cache);SimpleCacheManager manager = new SimpleCacheManager();manager.setCaches(cacheSet);return manager;}
}public class CustomerCache implements org.springframework.cache.Cache {void evict(Object key);void put(Object key, @Nullable Object value);<T> T get(Object key, Callable<T> valueLoader);}

加载

URL url = this.getClass().getClassLoader().getResource("ehcache3.xml");XmlConfiguration xmlConfiguration = new XmlConfiguration(url);CacheManager cacheManager = CacheManagerBuilder.newCacheManager(xmlConfiguration);cacheManager.init();

Cache<Integer, String> myCache = cacheManager.getCache("abcCache", String.class, EhcacheData.class);
myCache.get("")

xml配置

<configxmlns:xsi='http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance'xmlns='http://www.ehcache.org/v3'xsi:schemaLocation="http://www.ehcache.org/v3 http://www.ehcache.org/schema/ehcache-core.xsd"><persistence directory="D:\temp"/><cache alias="abcCache"><key-type>java.lang.String</key-type><value-type>com.util.EhcacheData</value-type><expiry><!-- 过期策略有三种： 不配置expiry不过期；TTL：指定条目的存活时间； TTI：条目在指定时间段内未被使用，则过期--><tti unit="minutes">60</tti></expiry><resources><!--最多在堆中有多少个条目数，默认只存放在堆内存，未设置默认使用应用的设置--><heap unit="entries">6000</heap><!-- <heap unit="MB">10</heap> --><offheap unit="MB">50</offheap><disk persistent="true" unit="MB">500</disk></resources></cache>
</config>

1、过期策略不直接参与控制内存的使用，仍有可能会超出配置的条目上限或者内存上限。
2、若缓存条目数或者缓存总量达到配置上限后，则按照默认的缓存淘汰策略LRU（移除最近最少使用）
3、若过期策略是TTL（指定条目存活时间），如果一个条目在其TTL内未被再次访问，它会在达到TTL后从缓存中自动删除。当达到缓存配置上限后，即使条目尚未达到其TTL，如果需要释放内存，它可能会被移除；
如果一个条目在TTL期间被频繁访问，即使超过了LRU限制，它也会被保留在缓存中，直到TTL到期或被新的条目替换，这种情况下会超出配置的条目上限或者内存上限。
4、若过期策略是TTI（条目在指定时间段内未被使用），
满足TTI条件从缓存中自动删除。当达到缓存配置上限后，需要释放内存，条目因频繁被访问从而避免了因TTI过期而被移除，会一直占用缓存空间，这中情况下会超出配置的条目上限或者内存上限
5、若过期策略不配置，表示不过期，当达到缓存配置上限后，默认使用LRU删除过多的缓存条目

淘汰策略：

FIFO(First In First Out)：先进先出
LFU(Least Frequently Used)：最少使用，使用次数最少的条目将被清理
LRU(Least Recenly Used)：最近最少使用，最近一段时间内使用次数最少的条目将被清理

xml配置详解

参数
persistence
	directory			数据存储目录
cache
	alias			缓存组名
	key-type			缓存 key 的类型，比如 java.lang.String
	value-type			缓存 value 的类型，一般自定义对象，对象有个Object data变量
	expiry			缓存过期策略
		tti		条目在指定时间段内未被使用
			unit	单位，nanos、micros、millis、seconds、minutes、hours、days
		ttl		指定条目存活时间
			unit	单位，nanos、micros、millis、seconds、minutes、hours、days
	resources			资源配置
		heap		堆内存配置
			unit	单位，默认entries条目总数，B、KB、MB、GB、TB、PB
		offheap		堆外内存配置
			unit	单位，B、KB、MB、GB、TB、PB
		disk		磁盘配置
			persistence	是否持久化，默认false
			unit	单位,B、KB、MB、GB、TB、PB

缓存选型：

Caffeine

A、更加轻量级，使用更加简单，可以理解为一个增强版的 HashMap
B、足够纯粹，适用于仅需要本地缓存数据的常规场景，可以获取到绝佳的命中率与并发访问性能

Redis

A、纯粹的集中缓存，为集群化、分布式多节点场景而生，可以保证缓存的一致性
B、业务需要通过网络进行交互，相比与本地缓存而言性能上会有损耗

Ehcache

A、支持多级缓存扩展能力。通过内存+磁盘等多种存储机制，解决缓存容量问题，适合本地缓存中对容量有特别要求的场景
B、支持缓存数据持久化操作。允许将内存中的缓存数据持久化到磁盘上，进程启动的时候从磁盘加载缓存数据到内存中
C、支持多节点集群化组网。可以将分布式场景下的各个节点组成集群，实现缓存数据一致，解决缓存漂移问题

简单来说：
A、如果只是本地简单、少量缓存数据使用的，专注于提供纯粹且简单的本地基础缓存能力，选择 Caffeine
B、具有本地缓存无可比拟的性能优势，又兼具分布式缓存的多节点数据一致性与容量扩展能力，如果本地缓存数据量较大选择 EhCache
C、如果是大型分布式多节点系统，业务对缓存使用较为重度，且各个节点需要依赖并频繁操作同一个缓存，保证数据的一致性，选择 Redis

当然，系统中可同时使用多种缓存，按需使用，不能一概而论