Mybatis集成ehcache
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
mybatis与ehcache整合
1.导入相关pom依赖
<dependency> <groupId>org.springframework</groupId> <artifactId>spring-context-support</artifactId> <version>${spring.version}</version> </dependency> <!--mybatis与ehcache整合--> <dependency> <groupId>org.mybatis.caches</groupId> <artifactId>mybatis-ehcache</artifactId> <version>1.1.0</version> </dependency> <!--ehcache依赖--> <dependency> <groupId>net.sf.ehcache</groupId> <artifactId>ehcache</artifactId> <version>2.10.0</version> </dependency>
2.导入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="java.io.tmpdir"/> <!--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="stuCache" eternal="false" maxElementsInMemory="100" overflowToDisk="false" diskPersistent="false" timeToIdleSeconds="0" timeToLiveSeconds="300" memoryStoreEvictionPolicy="LRU"/> </ehcache>
3.开启二级缓存
<!--设置mybaits对缓存的支持--> <property name="configurationProperties"> <props> <!-- 全局映射器启用缓存 *主要将此属性设置完成即可--> <prop key="cacheEnabled">true</prop> <!-- 查询时,关闭关联对象即时加载以提高性能 --> <prop key="lazyLoadingEnabled">false</prop> <!-- 设置关联对象加载的形态,此处为按需加载字段(加载字段由SQL指 定),不会加载关联表的所有字段,以提高性能 --> <prop key="aggressiveLazyLoading">true</prop> </props> </property>
4.测试
@Test public void cacheSimgle() { Book b1 = this.bookservice.selectByPrimaryKey(29); System.out.println(b1); Book b2 = this.bookservice.selectByPrimaryKey(29); System.out.println(b2); }
默认是不开启缓存的,仍然查询了两次
在XxxMapper.xml中配置cache
<cache type="org.mybatis.caches.ehcache.EhcacheCache"></cache>
然后我们再去运行之前的测试代码
就是已经启用了二级缓存
我们再来写一个查询多个的测试方法
@Test public void cacheMany() { Map map = new HashMap(); map.put("bname", StringUtils.toLikeStr("圣墟")); pageBean.setPage(3); List<Map> aaaa = this.bookservice.listPager(map,pageBean); for (Map m : aaaa) { System.out.println(m); } List<Map> aaaa2 = this.bookservice.listPager(map,pageBean); for (Map m : aaaa2) { System.out.println(m); } }
就会发现它依然使用了二级缓存
这跟我们之前学的用hibernate使用二级缓存就存在了差异
那Mybatis是怎么解决这里存在的性能问题的呢?
我们可以在XxxMapper.xml中给你指定的方法加上
useCache="false"
来决定你使不使用二级缓存
注意有三:
1、mybatis默认使用的二级缓存框架就是ehcache(org.mybatis.caches.ehcache.EhcacheCache),无缝结合
2、Mybatis缓存开关一旦开启,可缓存单条记录,也可缓存多条,hibernate不能缓存多条。
3、Mapper接口上的所有方法上另外提供关闭缓存的属性
对于访问多的查询请求且用户对查询结果实时性要求不高,此时可采用mybatis二级缓存技术降低数据库访问量,提高访问速度,
实现方法如下:通过设置刷新间隔时间,由mybatis每隔一段时间自动清空缓存,根据数据变化频率设置缓存刷新间隔flushInterval,比如设置为30分钟、60分钟、24小时等,根据需求而定。
Mybatis集成redis
1.redis常用类
1.1 Jedis
jedis就是集成了redis的一些命令操作,封装了redis的java客户端
1.2 JedisPoolConfig
Redis连接池
1.3 ShardedJedis
基于一致性哈希算法实现的分布式Redis集群客户端
实现 mybatis 的二级缓存,一般来说有如下两种方式:
1) 采用 mybatis 内置的 cache 机制。
2) 采用三方 cache 框架, 比如ehcache, oscache 等等.
2.添加jar依赖
<!-- redis与spring的整合依赖 --> <redis.version>2.9.0</redis.version> <redis.spring.version>1.7.1.RELEASE</redis.spring.version> <dependency> <groupId>redis.clients</groupId> <artifactId>jedis</artifactId> <version>${redis.version}</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.data</groupId> <artifactId>spring-data-redis</artifactId> <version>${redis.spring.version}</version> </dependency>
3.添加两个redis的配置文件,并将redis.properties和applicationContext-redis.xml配置到applicationContext.xml文件中
redis.properties
applicationContext-redis.xml
注1:将redis.properties导入到applicationContext.xml文件中
spring中引入第二个属性文件会出现“找不到某个配置项”错误,这是因为spring只允许有一个<context:property-placeholder/>
<!--引入一个属性文件的写法-->
<context:property-placeholder ignore-unresolvable="true" location="classpath:jdbc.properties" />
<!--引入两个或多个属性文件的写法-->
<context:property-placeholder ignore-unresolvable="true" location="classpath:jdbc.properties,classpath:redis.properties" />
redis.properties:
redis.hostName=192.168.124.129 redis.port=6379 redis.password=123456 redis.timeout=10000 redis.maxIdle=300 redis.maxTotal=1000 redis.maxWaitMillis=1000 redis.minEvictableIdleTimeMillis=300000 redis.numTestsPerEvictionRun=1024 redis.timeBetweenEvictionRunsMillis=30000 redis.testOnBorrow=true redis.testWhileIdle=true
applicationContext-redis.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context" xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd http://www.springframework.org/schema/context http://www.springframework.org/schema/context/spring-context.xsd"> <!-- 1. 引入properties配置文件 --> <!--<context:property-placeholder location="classpath:redis.properties" />--> <!-- 2. redis连接池配置--> <bean id="poolConfig" class="redis.clients.jedis.JedisPoolConfig"> <!--最大空闲数--> <property name="maxIdle" value="${redis.maxIdle}"/> <!--连接池的最大数据库连接数 --> <property name="maxTotal" value="${redis.maxTotal}"/> <!--最大建立连接等待时间--> <property name="maxWaitMillis" value="${redis.maxWaitMillis}"/> <!--逐出连接的最小空闲时间 默认1800000毫秒(30分钟)--> <property name="minEvictableIdleTimeMillis" value="${redis.minEvictableIdleTimeMillis}"/> <!--每次逐出检查时 逐出的最大数目 如果为负数就是 : 1/abs(n), 默认3--> <property name="numTestsPerEvictionRun" value="${redis.numTestsPerEvictionRun}"/> <!--逐出扫描的时间间隔(毫秒) 如果为负数,则不运行逐出线程, 默认-1--> <property name="timeBetweenEvictionRunsMillis" value="${redis.timeBetweenEvictionRunsMillis}"/> <!--是否在从池中取出连接前进行检验,如果检验失败,则从池中去除连接并尝试取出另一个--> <property name="testOnBorrow" value="${redis.testOnBorrow}"/> <!--在空闲时检查有效性, 默认false --> <property name="testWhileIdle" value="${redis.testWhileIdle}"/> </bean> <!-- 3. redis连接工厂 --> <bean id="connectionFactory" class="org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory" destroy-method="destroy"> <property name="poolConfig" ref="poolConfig"/> <!--IP地址 --> <property name="hostName" value="${redis.hostName}"/> <!--端口号 --> <property name="port" value="${redis.port}"/> <!--如果Redis设置有密码 --> <property name="password" value="${redis.password}"/> <!--客户端超时时间单位是毫秒 --> <property name="timeout" value="${redis.timeout}"/> </bean> <!-- 4. redis操作模板,使用该对象可以操作redis --> <bean id="redisTemplate" class="org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate"> <property name="connectionFactory" ref="connectionFactory"/> <!--如果不配置Serializer,那么存储的时候缺省使用String,如果用User类型存储,那么会提示错误User can't cast to String!! --> <property name="keySerializer"> <bean class="org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer"/> </property> <property name="valueSerializer"> <bean class="org.springframework.data.redis.serializer.GenericJackson2JsonRedisSerializer"/> </property> <property name="hashKeySerializer"> <bean class="org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer"/> </property> <property name="hashValueSerializer"> <bean class="org.springframework.data.redis.serializer.GenericJackson2JsonRedisSerializer"/> </property> <!--开启事务 --> <property name="enableTransactionSupport" value="true"/> </bean> <!-- 5.使用中间类解决RedisCache.RedisTemplate的静态注入,从而使MyBatis实现第三方缓存 --> <bean id="redisCacheTransfer" class="com.zking.ssm.book.util.RedisCacheTransfer"> <property name="redisTemplate" ref="redisTemplate"/> </bean> </beans>
applicationContext.xml
<context:property-placeholder location="classpath:jdbc.properties,classpath:redis.properties"/> <!-- 整合mybatis--> <import resource="applicationContext-mybatis.xml"></import> <!-- 整合redis--> <import resource="applicationContext-redis.xml"></import>
4.添加两个Redis工具类
RedisCacheTransfer:
package com.psy.util; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; public class RedisCacheTransfer { @Autowired public void setRedisTemplate(RedisTemplate redisTemplate) { RedisCache.setRedisTemplate(redisTemplate); } }
RedisCache:
package com.psy.util; import org.apache.ibatis.cache.Cache; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import org.springframework.dao.DataAccessException; import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnection; import org.springframework.data.redis.core.RedisCallback; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import java.util.concurrent.TimeUnit; import java.util.concurrent.locks.ReadWriteLock; import java.util.concurrent.locks.ReentrantReadWriteLock; public class RedisCache implements Cache //实现类 { private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(RedisCache.class); private static RedisTemplate<String,Object> redisTemplate; private final String id; /** * The {@code ReadWriteLock}. */ private final ReadWriteLock readWriteLock = new ReentrantReadWriteLock(); @Override public ReadWriteLock getReadWriteLock() { return this.readWriteLock; } public static void setRedisTemplate(RedisTemplate redisTemplate) { RedisCache.redisTemplate = redisTemplate; } public RedisCache(final String id) { if (id == null) { throw new IllegalArgumentException("Cache instances require an ID"); } logger.debug("MybatisRedisCache:id=" + id); this.id = id; } @Override public String getId() { return this.id; } @Override public void putObject(Object key, Object value) { try{ logger.info(">>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>putObject: key="+key+",value="+value); if(null!=value) redisTemplate.opsForValue().set(key.toString(),value,2, TimeUnit.DAYS); }catch (Exception e){ e.printStackTrace(); logger.error("redis保存数据异常!"); } } @Override public Object getObject(Object key) { try{ logger.info(">>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>getObject: key="+key); if(null!=key) return redisTemplate.opsForValue().get(key.toString()); }catch (Exception e){ e.printStackTrace(); logger.error("redis获取数据异常!"); } return null; } @Override public Object removeObject(Object key) { try{ if(null!=key) return redisTemplate.expire(key.toString(),1,TimeUnit.DAYS); }catch (Exception e){ e.printStackTrace(); logger.error("redis获取数据异常!"); } return null; } @Override public void clear() { Long size=redisTemplate.execute(new RedisCallback<Long>() { @Override public Long doInRedis(RedisConnection redisConnection) throws DataAccessException { Long size = redisConnection.dbSize(); //连接清除数据 redisConnection.flushDb(); redisConnection.flushAll(); return size; } }); logger.info(">>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>clear: 清除了" + size + "个对象"); } @Override public int getSize() { Long size = redisTemplate.execute(new RedisCallback<Long>() { @Override public Long doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException { return connection.dbSize(); } }); return size.intValue(); } }
jackson
<!-- jackson --> <jackson.version>2.9.3</jackson.version> <!-- jackson --> <dependency> <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId> <artifactId>jackson-databind</artifactId> <version>${jackson.version}</version> </dependency> <dependency> <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId> <artifactId>jackson-core</artifactId> <version>${jackson.version}</version> </dependency> <dependency> <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId> <artifactId>jackson-annotations</artifactId> <version>${jackson.version}</version> </dependency>
序列化:
public class Book implements Serializable
最后我们再运行一下之前的测试方法
可以看到使用了Redis缓存