ehcache memcache 区别_ehcache缓存原理_ehcache使用(8)

以上配置其实就是使用RMI方式在集群的环境进行缓存数据的复制。

十一、Ehcache的使用场景

11.1、Ehcache使用的注意点

1、比较少的更新数据表的情况

2、对并发要求不是很严格的情况

多台应用服务器中的缓存是不能进行实时同步的。

3、对一致性要求不高的情况下

因为Ehcache本地缓存的特性，目前无法很好的解决不同服务器间缓存同步的问题，所以我们在一致性要求非常高的场合下，尽量使用Redis、Memcached等集中式缓存。

11.2、Ehcache在集群、分布式的情况下表现如何

在分布式情况下有二种同步方式：

1、RMI组播方式

示例：

<cacheManagerPeerProviderFactory
        class="net.sf.ehcache.distribution.RMICacheManagerPeerProviderFactory"
        properties="peerDiscovery=automatic, multicastGroupAddress=localhost,
        multicastGroupPort=4446,timeToLive=255"/>

原理：当缓存改变时,ehcache会向组播IP地址和端口号发送RMI UDP组播包。

缺陷：Ehcache的组播做得比较初级,功能只是基本实现(比如简单的一个HUB,接两台单网卡的服务器,互相之间组播同步就没问题)，对一些复杂的环境(比如多台服务器,每台服务器上多地址，尤其是集群，存在一个集群地址带多个物理机，每台物理机又带多个虚拟站的子地址)，就容易出现问题。

2、P2P方式

原理：P2P要求每个节点的Ehcache都要指向其他的N-1个节点。

3、JMS消息模式

原理：这种模式的核心就是一个消息队列，每个应用节点都订阅预先定义好的主题，同时，节点有元素更新时，也会发布更新元素到主题中去。各个应用服务器节点通过侦听MQ获取到最新的数据，然后分别更新自己的Ehcache缓存，Ehcache默认支持ActiveMQ，我们也可以通过自定义组件的方式实现类似Kafka，RabbitMQ。

4、Cache Server模式

原理：这种模式会存在主从节点。

缺陷：缓存容易出现数据不一致的问题，

11.3、使用Ehcache的瓶颈是什么

1、缓存漂移（Cache Drift）：每个应用节点只管理自己的缓存，在更新某个节点的时候，不会影响到其他的节点，这样数据之间可能就不同步了。

2、瓶颈（Database Bottlenecks ）：对于单实例的应用来说，缓存可以保护的读风暴；但是，在集群的环境下，每一个应用节点都要定期保持数据最新，节点越多，要维持这样的情况对的开销也越大。

11.4、实际工作中如何使用Ehcache

在实际工作中，我更多是将Ehcache作为与Redis配合的二级缓存。

第一种方式：

注：

这种方式通过应用服务器的Ehcache定时轮询Redis缓存服务器更同步更新本地缓存，缺点是因为每台服务器定时Ehcache的时间不一样，那么不同服务器刷新最新缓存的时间也不一样，会产生数据不一致问题，对一致性要求不高可以使用。

第二种方式：

注：

通过引入了MQ队列，使每台应用服务器的Ehcache同步侦听MQ消息，这样在一定程度上可以达到准同步更新数据，通过MQ推送或者拉取的方式，但是因为不同服务器之间的网络速度的原因，所以也不能完全达到强一致性。基于此原理使用Zookeeper等分布式协调通知组件也是如此。

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