Redis系列：详解Memcached、Redis等缓存的特征、原理、应用

在上层可以看到，整个Ehcache提供了对JSR、JMX等的标准支持，能够较好的兼容和移植，同时对各类对象有较完善的监控管理机制。它的缓存介质涵盖堆内存（heap）、堆外内存（BigMemory商用版本支持）和磁盘，各介质可独立设置属性和策略。Ehcache最初是独立的本地缓存框架组件，在后期的发展中，结合Terracotta服务阵列模型，可以支持分布式缓存集群，主要有RMI、JGroups、JMS和Cache Server等传播方式进行节点间通信，如图3的左侧部分描述。

Ehcache主要特性：

• 快速，针对大型高并发系统场景，Ehcache的多线程机制有相应的优化改善。
• 简单，很小的jar包，简单配置就可直接使用，单机场景下无需过多的其他服务依赖。
• 支持多种的缓存策略，灵活。
• 缓存数据有两级：内存和磁盘，与一般的本地内存缓存相比，有了磁盘的存储空间，将可以支持更大量的数据缓存需求。
• 具有缓存和缓存管理器的侦听接口，能更简单方便的进行缓存实例的监控管理。
• 支持多缓存管理器实例，以及一个实例的多个缓存区域。

注意：Ehcache的超时设置主要是针对整个cache实例设置整体的超时策略，而没有较好的处理针对单独的key的个性的超时设置（有策略设置，但是比较复杂，就不描述了），因此，在使用中要注意过期失效的缓存元素无法被GC回收，时间越长缓存越多，内存占用也就越大，内存泄露的概率也越大。

• Guava Cache

Guava Cache是Google开源的Java重用工具集库Guava里的一款缓存工具，其主要实现的缓存功能有：

• 自动将entry节点加载进缓存结构中；
• 当缓存的数据超过设置的最大值时，使用LRU算法移除；
• 具备根据entry节点上次被访问或者写入时间计算它的过期机制；
• 缓存的key被封装在WeakReference引用内；
• 缓存的Value被封装在WeakReference或SoftReference引用内；
• 统计缓存使用过程中命中率、异常率、未命中率等统计数据。

Guava Cache的架构设计灵感来源于ConcurrentHashMap，我们前面也提到过，简单场景下可以自行编码通过hashmap来做少量数据的缓存，但是，如果结果可能随时间改变或者是希望存储的数据空间可控的话，自己实现这种数据结构还是有必要的。

Guava Cache继承了ConcurrentHashMap的思路，使用多个segments方式的细粒度锁，在保证线程安全的同时，支持高并发场景需求。Cache类似于Map，它是存储键值对的集合，不同的是它还需要处理evict、expire、dynamic load等算法逻辑，需要一些额外信息来实现这些操作。对此，根据面向对象思想，需要做方法与数据的关联封装。如图5所示cache的内存数据模型，可以看到，使用ReferenceEntry接口来封装一个键值对，而用ValueReference来封装Value值，之所以用Reference命令，是因为Cache要支持WeakReference Key和SoftReference、WeakReference value。

图5 Guava Cache数据结构图

（编辑：西安站长网）

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