1. 为什么需要缓存
拉高程序的性能
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
1、基于文件存储的数据库：ehcache
2、基于内存存储的数据库：redis、memcache
3、基于文档存储的数据库：mongodb
2. 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
3. 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
ehcache的特点：
1 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.
2 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
3 够袖珍
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。
4 够轻量
核心程序仅仅依赖slf4j这一个包，没有之一！
5 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
6 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
7 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
导入新的依赖
pom.xml：
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/maven-v4_0_0.xsd">
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<groupId>com.zking</groupId>
<artifactId>T226_hibernate</artifactId>
<packaging>war</packaging>
<version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
<name>T226_hibernate Maven Webapp</name>
<url>http://maven.apache.org</url>
<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>${log4j-api.version}</version>
</dependency>
</dependencies>
<build>
<finalName>T226_hibernate</finalName>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
<version>3.7.0</version>
<configuration>
<source>${maven.compiler.source}</source>
<target>${maven.compiler.target}</target>
<encoding>${project.build.sourceEncoding}</encoding>
</configuration>
</plugin>
</plugins>
</build>
</project>
log4j2.xml：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!-- status : 指定log4j本身的打印日志的级别.ALL< Trace < DEBUG < INFO < WARN < ERROR
< FATAL < OFF。 monitorInterval : 用于指定log4j自动重新配置的监测间隔时间，单位是s,最小是5s. -->
<Configuration status="WARN" monitorInterval="30">
<Properties>
<!-- 配置日志文件输出目录 ${sys:user.home} -->
<Property name="LOG_HOME">/root/workspace/lucenedemo/logs</Property>
<property name="ERROR_LOG_FILE_NAME">/root/workspace/lucenedemo/logs/error</property>
<property name="WARN_LOG_FILE_NAME">/root/workspace/lucenedemo/logs/warn</property>
<property name="PATTERN">%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%t-%L] %-5level %logger{36} - %msg%n</property>
</Properties>
<Appenders>
<!--这个输出控制台的配置 -->
<Console name="Console" target="SYSTEM_OUT">
<!-- 控制台只输出level及以上级别的信息(onMatch),其他的直接拒绝(onMismatch) -->
<ThresholdFilter level="trace" onMatch="ACCEPT"
onMismatch="DENY" />
<!-- 输出日志的格式 -->
<!-- %d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss, SSS} : 日志生产时间 %p : 日志输出格式 %c : logger的名称
%m : 日志内容，即 logger.info("message") %n : 换行符 %C : Java类名 %L : 日志输出所在行数 %M
: 日志输出所在方法名 hostName : 本地机器名 hostAddress : 本地ip地址 -->
<PatternLayout pattern="${PATTERN}" />
</Console>
<!--文件会打印出所有信息，这个log每次运行程序会自动清空，由append属性决定，这个也挺有用的，适合临时测试用 -->
<!--append为TRUE表示消息增加到指定文件中，false表示消息覆盖指定的文件内容，默认值是true -->
<File name="log" fileName="logs/test.log" append="false">
<PatternLayout
pattern="%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%t] %-5level %logger{36} - %msg%n" />
</File>
<!-- 这个会打印出所有的info及以下级别的信息，每次大小超过size， 则这size大小的日志会自动存入按年份-月份建立的文件夹下面并进行压缩，作为存档 -->
<RollingFile name="RollingFileInfo" fileName="${LOG_HOME}/info.log"
filePattern="${LOG_HOME}/$${date:yyyy-MM}/info-%d{yyyy-MM-dd}-%i.log">
<!--控制台只输出level及以上级别的信息（onMatch），其他的直接拒绝（onMismatch） -->
<ThresholdFilter level="info" onMatch="ACCEPT"
onMismatch="DENY" />
<PatternLayout
pattern="%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%t] %-5level %logger{36} - %msg%n" />
<Policies>
<!-- 基于时间的滚动策略，interval属性用来指定多久滚动一次，默认是1 hour。 modulate=true用来调整时间：比如现在是早上3am，interval是4，那么第一次滚动是在4am，接着是8am，12am...而不是7am. -->
<!-- 关键点在于 filePattern后的日期格式，以及TimeBasedTriggeringPolicy的interval， 日期格式精确到哪一位，interval也精确到哪一个单位 -->
<!-- log4j2的按天分日志文件 : info-%d{yyyy-MM-dd}-%i.log -->
<TimeBasedTriggeringPolicy interval="1"
modulate="true" />
<!-- SizeBasedTriggeringPolicy:Policies子节点， 基于指定文件大小的滚动策略，size属性用来定义每个日志文件的大小. -->
<!-- <SizeBasedTriggeringPolicy size="2 kB" /> -->
</Policies>
</RollingFile>
<RollingFile name="RollingFileWarn" fileName="${WARN_LOG_FILE_NAME}/warn.log"
filePattern="${WARN_LOG_FILE_NAME}/$${date:yyyy-MM}/warn-%d{yyyy-MM-dd}-%i.log">
<ThresholdFilter level="warn" onMatch="ACCEPT"
onMismatch="DENY" />
<PatternLayout
pattern="%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%t] %-5level %logger{36} - %msg%n" />
<Policies>
<TimeBasedTriggeringPolicy />
<SizeBasedTriggeringPolicy size="2 kB" />
</Policies>
<!-- DefaultRolloverStrategy属性如不设置，则默认为最多同一文件夹下7个文件，这里设置了20 -->
<DefaultRolloverStrategy max="20" />
</RollingFile>
<RollingFile name="RollingFileError" fileName="${ERROR_LOG_FILE_NAME}/error.log"
filePattern="${ERROR_LOG_FILE_NAME}/$${date:yyyy-MM}/error-%d{yyyy-MM-dd-HH-mm}-%i.log">
<ThresholdFilter level="error" onMatch="ACCEPT"
onMismatch="DENY" />
<PatternLayout
pattern="%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%t] %-5level %logger{36} - %msg%n" />
<Policies>
<!-- log4j2的按分钟 分日志文件 : warn-%d{yyyy-MM-dd-HH-mm}-%i.log -->
<TimeBasedTriggeringPolicy interval="1"
modulate="true" />
<!-- <SizeBasedTriggeringPolicy size="10 MB" /> -->
</Policies>
</RollingFile>
</Appenders>
<!--然后定义logger，只有定义了logger并引入的appender，appender才会生效 -->
<Loggers>
<!--过滤掉spring和mybatis的一些无用的DEBUG信息 -->
<logger name="org.springframework" level="INFO"></logger>
<logger name="org.mybatis" level="INFO"></logger>
<!-- 第三方日志系统 -->
<logger name="org.springframework" level="ERROR" />
<logger name="org.hibernate" level="ERROR" />
<logger name="org.apache.struts2" level="ERROR" />
<logger name="com.opensymphony.xwork2" level="ERROR" />
<logger name="org.jboss" level="ERROR" />
<!-- 配置日志的根节点 -->
<root level="all">
<appender-ref ref="Console" />
<appender-ref ref="RollingFileInfo" />
<appender-ref ref="RollingFileWarn" />
<appender-ref ref="RollingFileError" />
</root>
</Loggers>
</Configuration>
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"/>
<!--name： Cache的名称，必须是唯一的(ehcache会把这个cache放到HashMap里)-->
<cache name="com.javaxl.one.entity.User" eternal="false" maxElementsInMemory="100"
overflowToDisk="true" diskPersistent="false" timeToIdleSeconds="0"
timeToLiveSeconds="300" memoryStoreEvictionPolicy="LRU"/>
</ehcache>
案例一：利用map集合简易实现缓存原理
package com.zyc.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("从内存中读取数据");
if(value == null) {
System.out.println("从数据库中读取数据");
cache.put(key, new String[] {"zs"});
return cache.get(key);
}
return value;
}
public static void main(String[] args) {
System.out.println(getValue("sname"));
System.out.println(getValue("sname"));
}
}
当内存中没有数据就从数据库读取，第二次读取数据就不需要在数据库中读取了；
案例二：演示利用缓存存储数据
package com.zyc.six.test;
import com.zyc.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.zyc.one.entity.User", 11, "zhangsan");
System.out.println(EhcacheUtil.get("com.zyc.one.entity.User", 11));
}
}
当在xml中设置overflowToDisk=true后，内存溢出就会存储到硬盘上；
案例三：Hirbernate一级缓存：
使用前先记得在hirbernate.cfg.xml中加上一下代码；
<!-- 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>
方法一：
/**
* 同一个session，sql语句只生成一次，这里用到了一级缓存
*/
public static void main(String[] args) {
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();
}
在同一个session会话中，第一次创建user会形成一个副本，在第二次调用的时候就不需要再去执行sql语句了；
结果：
方法二：
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);
}
在以上方法中：每调用一次dao方法就创建了一个session对象，所以不在同一个会话中，会调用多个sql语句；
结果：
Hirbernate二级缓存：
首先在ehcache.xml中找到对应的槽的名字，找到那个实体类的映射文件，在映射文件中写入以下代码：
<cache usage="read-write" region="com.zyc.one.entity.User"/>
region对应的就是槽点的name属性，配置了hibernate.xml与以上代码后，再执行方法二就只会执行一个sql语句了；
结果：
案例四：hibernate二级缓存不会同时缓存多条数据
package com.zyc.six.test;
import java.util.List;
import org.hibernate.Session;
import org.hibernate.Transaction;
import org.hibernate.query.Query;
import com.zyc.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();
}
}
在案例三中我们是查询单条数据，所以只要配置了就能使用二级缓存，而查询多条数据默认是不使用二级缓存的（查询多条使用二级缓存的话会影响内存），所以我们要手动控制是否使用二级缓存：
query.setCacheable(true);
使用二级缓存只会执行一个sql语句，而不使用二级缓存调用了多少次方法就会执行多少个sql语句；
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