5个强大的Java分布式缓存框架推荐 |
您所在的位置：网站首页 › 分布式缓存框架有哪些类型 › 5个强大的Java分布式缓存框架推荐 |
5个强大的Java分布式缓存框架推荐
|
在开发中大型Java软件项目时，很多Java架构师都会遇到数据库读写瓶颈，如果你在系统架构时并没有将缓存策略考虑进去，或者并没有选择更优的缓存策略，那么到时候重构起来将会是一个噩梦。本文主要是分享了5个常用的Java分布式缓存框架，这些缓存框架支持多台服务器的缓存读写功能，可以让你的缓存系统更容易扩展。 1、Ehcache – Java分布式缓存框架Ehcache是一个Java实现的开源分布式缓存框架，EhCache 可以有效地减轻数据库的负载，可以让数据保存在不同服务器的内存中，在需要数据的时候可以快速存取。同时EhCache 扩展非常简单，官方提供的Cache配置方式有好几种。你可以通过声明配置、在xml中配置、在程序里配置或者调用构造方法时传入不同的参数。
官方网站：http://ehcache.org/ Ehcache有以下特点： 存取速度非常快，性能很不错。可以应用多种缓存策略。分级缓存，用户可以指定哪些数据在硬盘中缓存，哪些数据在内存中缓存。可以通过RMI、可插入API等方式进行分布式缓存。具有缓存和缓存管理器的侦听接口。支持多缓存管理器实例，以及一个实例的多个缓存区域。默认提供Hibernate的缓存实现。Ehcache的配置示例代码： 在同类的Java缓存框架中，Ehcache配置相对简单，也比较容易上手，最大的优势是它支持分布式缓存。 2、Cacheonix – 高性能Java分布式缓存系统Cacheonix同样也是一个基于Java的分布式集群缓存系统，它同样可以帮助你实现分布式缓存的部署。
官方网站：http://www.cacheonix.com/ Cacheonix的特点 可靠的分布式 Java 缓存通过复制实现高可用性支持泛型的缓存 API可与 ORM 框架集成使用数据分区实现负载均衡支持非多播网络高性能计算快速的本地 Java 缓存分布式锁机制Cacheonix的架构图
Cacheonix分布式缓存XML配置 Cacheonix缓存的存取 从配置中获取Cacheonix实例 /** * Tester for CacheManager. */ public final class CacheonixTest extends TestCase { private Cacheonix cacheonix; /** * Tests getting an instance of CacheManager using a default Cacheonix configuration. */ public void testGetInstance() { assertNotNull("Cacheonix created in setUp() method should not be null", cacheonix); } /** * Sets up the fixture. This method is called before a test is executed. * * Cacheonix receives the default configuration from a cacheonix-config.xml found in a class path or * using a file that name is defined by system parameter cacheonix.config.xml. */ protected void setUp() throws Exception { super.setUp(); // Get Cacheonix using a default Cacheonix configuration. The configuration // is stored in the conf/cacheonix-config.xml cacheonix = Cacheonix.getInstance(); } /** * Tears down the fixture. This method is called after a test is executed. */ protected void tearDown() throws Exception { // Cache manager has be be shutdown upon application exit. // Note that call to shutdown() here uses unregisterSingleton // set to true. This is necessary to support clean restart on setUp() cacheonix.shutdown(ShutdownMode.GRACEFUL_SHUTDOWN, true); cacheonix = null; super.tearDown(); } }读取缓存 Cacheonix cacheonix = Cacheonix.getInstance(); Cache cache = cacheonix.getCache("my.cache"); String cachedValue = cache.get("my.key");设置缓存 Cacheonix cacheonix = Cacheonix.getInstance(); Cache cache = cacheonix.getCache("my.cache"); String replacedValue = cache.put("my.key", "my.value");删除缓存 Cacheonix cacheonix = Cacheonix.getInstance(); Cache cache = cacheonix.getCache("my.cache"); String removedValue = cache.remove("my.key");Cacheonix作为一款开源的分布式缓存框架，可以满足中型企业规模的系统架构，对提升系统性能有非常棒的作用。 3、ASimpleCache – 轻量级Android缓存框架ASimpleCache是一款基于Android的轻量级缓存框架，它只有一个Java文件，ASimpleCache基本可以缓存常用的Android对象，包括普通字符串、JSON对象、经过序列化的Java对象、字节数组等。
官方网站：https://github.com/yangfuhai/ASimpleCache ASimpleCache可以缓存哪些东西 ASimpleCache基本可以缓存常用的Android对象，包括但不限于以下几种类型： 普通字符串JSON对象经过序列化的Java对象字节数组ASimpleCache的特点 轻量级，只有一个Java文件完整而灵活的配置，可以配置缓存路径，缓存大小，缓存数量，缓存超时时间等。超时缓存自动失效，并从内存中自动删除。多进程的支持在Android开发中，我们可以用ASimpleCache来替换SharePreference配置文件，特别是如果你的应用经常要从互联网上读取数据，那么利用ASimpleCache可以缓存这些请求数据，等一段时间失效后再去重新读取，这样可以减少客户端流量，同时减少服务器并发量。 ASimpleCache的示例代码 设置缓存数据： ACache mCache = ACache.get(this); mCache.put("test_key1", "test value"); mCache.put("test_key2", "test value", 10);//保存10秒，如果超过10秒去获取这个key，将为null mCache.put("test_key3", "test value", 2 * ACache.TIME_DAY);//保存两天，如果超过两天去获取这个key，将为null获取缓存数据： ACache mCache = ACache.get(this); String value = mCache.getAsString("test_key1");ASimpleCache的作者是国人，代码托管在Github上，也用过ASimpleCache的同学可以分享一下使用心得，为开源事业贡献一份力量。 4、JBoss Cache – 基于事物的Java缓存框架JBoss Cache是一款基于Java的事务处理缓存系统，它的目标是构建一个以Java框架为基础的集群解决方案，可以是服务器应用，也可以是Java SE应用。
官方网站：http://jbosscache.jboss.org/ 集群高可用性 JBoss Cache将会自动复制缓存数据，并且在集群中的服务器之间进行缓存数据的同步，这样可以保证任何一台服务器重启了都不会影响缓存的可用性。 集群缓存可避免系统瓶颈 JBoss Cache顾名思义是利用缓存来提高系统扩展性的，当我们的WEB系统遇到大量的数据库读写时，系统的瓶颈将会出现在数据库端，JBoss Cache正好可以解决数据库的频繁读取问题，解决这个瓶颈。 另外，由于JBoss Cache的缓存是在集群中的每一个服务器间同步的，因此也不会因为一台缓存服务器遇到性能问题而影响整个系统。 JBoss Cache的standalone用法 首先是初始化TreeCache TreeCache tree = new TreeCache();然后是读进配置文件 PropertyConfigurator config = new PropertyConfigurator(); config.configure("配置文件.xml");然后开始服务 Tree.startService();因为Tree的结构是用NODE来Access的，TreeCache这里就很简单的用： /level1/level2/node1 来表示两级Tree下面的Node1。 现在我们添加几个要Cache的对象。 Tree.put("/level1/level2/node1", "key1", "value1"); String[] array = { "1", "2", "3", "4" } Tree.put("/level3/array/", "myarray", array);大家可以看到，TreeCache里面可以存储任何种类的对象，包括所有复杂对象。 读取对象就很方便了 String s = (String)Tree.get("/level1/level2/node1/", "key1");value1就读出来了。 同理： String[] sarr = (String[]) Tree.get("/level3/array/","myarray");System.out.println(sarr[1]) 会显示2 最后停止服务： Tree.stopService();JBoss Cache的FileCacheLoader示例 首先创建一个FileCache类封装JBoss Cache的相关操作，如下： package com.javaeye.terrencexu.jbosscache; import java.io.File; import java.util.Map; import org.jboss.cache.Cache; import org.jboss.cache.DefaultCacheFactory; import org.jboss.cache.Fqn; import org.jboss.cache.Node; import org.jboss.cache.config.CacheLoaderConfig; import org.jboss.cache.config.Configuration; import org.jboss.cache.loader.FileCacheLoader; import org.jboss.cache.loader.FileCacheLoaderConfig; /** ** This is demo to illustrate how to use the JBoss Cache to cache your * frequently accessed Java objects in order to dramatically improve * the performance of your applications. This makes it easy to remove * data access bottlenecks, such as connecting to a database. * ** As a rule of thumb, it is recommended that the FileCacheLoader not * be used in a highly concurrent, transactional or stressful environment, * ant its use is restricted to testing. * * * @author TerrenceX * * @param */ public class FileCache { /** * The JBoss Cache, used to cache frequently accessed Java objects. */ private Cache cache; /** * @constructor * @param fsCacheLoaderLocation The file system location to store the cache */ public FileCache(File fsCacheLoaderLocation) { cache = initCache(fsCacheLoaderLocation); } /** * Create a Cache and whose cache loader type is File Cache Loader * * @param fsCacheLoaderLocation The file position used to store the cache. * * @return Cache */ public Cache initCache(File fsCacheLoaderLocation) { // initiate a FileCacheLoader instance FileCacheLoader fsCacheLoader = new FileCacheLoader(); // prepare the file cache loader configuration file for File Cache Loader FileCacheLoaderConfig fsCacheLoaderConfig = new FileCacheLoaderConfig(); fsCacheLoaderConfig.setLocation(fsCacheLoaderLocation.toString()); fsCacheLoaderConfig.setCacheLoader(fsCacheLoader); // set configuration to File Cache Loader fsCacheLoader.setConfig(fsCacheLoaderConfig); // prepare the configuration for Cache Configuration config = new Configuration(); config.setCacheLoaderConfig(new CacheLoaderConfig()); config.getCacheLoaderConfig().addIndividualCacheLoaderConfig(fsCacheLoaderConfig); // create a Cache through the default cache factory return new DefaultCacheFactory().createCache(config); } /** * Add a new node into the tree-node hierarchy * * @param fqn Full Qualified Name for the new node * @return */ public Node addNode(Fqn fqn) { return cache.getRoot().addChild(fqn); } /** * Remove a specified node from the tree-node hierarchy * * @param fqn Full Qualified Name for the specified node */ public void removeNode(Fqn fqn) { cache.removeNode(fqn); } /** * Add node information to the specified node. * * @param fqn Full Qualified Name for the specified node * @param key The key of the node information * @param value The value of the node information */ public void addNodeInfo(Fqn fqn, String key, T value) { cache.put(fqn, key, value); } /** * Batch add node information to the specified node. * * @param fqn Full Qualified Name for the specified node * @param infos Node informations map */ public void addNodeInfos(Fqn fqn, Map infos) { cache.put(fqn, infos); } /** * Get node information from the specified node. * * @param fqn Full Qualified Name for the specified node * @param key The key of the node information * @return */ public T getNodeInfo(Fqn fqn, String key) { return cache.get(fqn, key); } /** * Remove node information from the specified node. * * @param fqn Full Qualified Name for the specified node * @param key The key of the node information */ public void removeNodeInfo(Fqn fqn, String key) { cache.remove(fqn, key); } }下面是一个测试案例： package com.javaeye.terrencexu.jbosscache; import java.io.File; import org.jboss.cache.Fqn; public class Main { public static void main(String[] args) { FileCache fileCache = new FileCache(new File("d:\\tmp")); Fqn jimmyFqn = Fqn.fromString("/com/manager/jimmy"); Fqn hansonFqn = Fqn.fromString("/com/developer/hanson"); fileCache.addNode(jimmyFqn); fileCache.addNode(hansonFqn); fileCache.addNodeInfo(jimmyFqn, "en-name", "Jimmy Zhang"); fileCache.addNodeInfo(jimmyFqn, "zh-name", "Zhang Ji"); fileCache.addNodeInfo(hansonFqn, "en-name", "Hanson Yang"); fileCache.addNodeInfo(hansonFqn, "zh-name", "Yang Kuo"); String enName = fileCache.getNodeInfo(hansonFqn, "en-name"); System.out.println(enName); } }运行结果如下： - JBossCache MBeans were successfully registered to the platform mbean server. - JBoss Cache version: JBossCache 'Malagueta' 3.2.5.GA Hanson Yang生成的缓存文件目录结构如下： D:/tmp/com.fdb/manage.fdb/jimmy.fdb/data.dat D:/tmp/com.fdb/developer.fdb/hanson.fdb/data.dat总结 JBoss Cache还有更多的用法，如果你的系统遇到数据库瓶颈问题，可以考虑使用JBoss Cache来解决。 5、Voldemort – 基于键-值（key-value）的缓存框架Voldemort是一款基于Java开发的分布式键-值缓存系统，像JBoss Cache一样，Voldemort同样支持多台服务器之间的缓存同步，以增强系统的可靠性和读取性能。
官方网站：http://www.project-voldemort.com/voldemort/ Voldemort的特点 缓存数据可以自动在各个服务器节点之间同步复制。每一个服务器的缓存数据被横向分割，因此是总缓存的一个子集。严格保持缓存的一致性。提供服务器宕机快速恢复方案。可配置的数据存储引擎。可配置的数据序列化方式。每一个数据项都有版本标识，用来保证数据的完整性和可用性。每一个缓存节点都是独立的，因此任何一个节点的故障都不会影响系统的正常运行。Voldemort键-值原理图
Voldemort逻辑架构图
Voldemort物理架构图 Voldemort的配置方式 集群配置文件： mycluster 0 1 1 0 0 vldmt1.prod.linkedin.com 8081 6666 6667 0,1,2,3 0 1 vldmt2.prod.linkedin.com 8081 6666 6667 4,5,6,7 1数据存储方式配置文件： test 2 2 1 2 1 bdb client consistent-routing string utf8 json [{"id":"int32", "name":"string"}] gzipVoldemort的使用示例 value = store.get(key) store.put(key, value) store.delete(key)总结 Voldemort是分布式缓存系统，因此可以应用在中大型的软件项目中，性能方面也都还不错。 |
【本文地址】
今日新闻 |
推荐新闻 |