上一篇我们介绍了在Spring Boot中整合EhCache的方法。既然用了ehcache，我们自然要说说它的一些高级功能，不然我们用默认的ConcurrentHashMap就好了。本篇不具体介绍EhCache缓存如何落文件、如何配置各种过期参数等常规细节配置，这部分内容留给读者自己学习，如果您不知道如何搞，可以看看这里的官方文档。
那么我们今天具体讲什么呢？先思考一个场景，当我们使用了EhCache，在缓存过期之前可以有效的减少对数据库的访问，但是通常我们将应用部署在生产环境的时候，为了实现应用的高可用（有一台机器挂了，应用还需要可用），肯定是会部署多个不同的进程去运行的，那么这种情况下，当有数据更新的时候，每个进程中的缓存都是独立维护的，如果这些进程缓存同步机制，那么就存在因缓存没有更新，而一直都用已经失效的缓存返回给用户，这样的逻辑显然是会有问题的。所以，本文就来说说当使用EhCache的时候，如果来组建进程内缓存EnCache的集群以及配置配置他们的同步策略。
由于下面是组建集群的过程，务必采用多机的方式调试，避免不必要的错误发生。
动手试试
本篇的实现将基于上一篇的基础工程来进行。先来回顾下上一篇中的程序要素：
User实体的定义
@Entity @Data @NoArgsConstructor public class User { @Id @GeneratedValue private Long id; private String name; private Integer age; public User(String name, Integer age) { this.name = name; this.age = age; } }
User实体的数据访问实现（涵盖了缓存注解）
@CacheConfig(cacheNames = "users") public interface UserRepository extends JpaRepository<User, Long> { @Cacheable User findByName(String name); }
面开始改造这个项目：
第一步：为需要同步的缓存对象实现Serializable接口
@Entity @Data @NoArgsConstructor public class User implements Serializable { @Id @GeneratedValue private Long id; private String name; private Integer age; public User(String name, Integer age) { this.name = name; this.age = age; } }
注意：如果没有做这一步，后续缓存集群通过过程中，因为要传输User对象，会导致序列化与反序列化相关的异常
第二步：重新组织ehcache的配置文件。我们尝试手工组建集群的方式，不同实例在网络相关配置上会产生不同的配置信息，所以我们建立不同的配置文件给不同的实例使用。比如下面这样：
实例1，使用ehcache-1.xml
<ehcache xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:noNamespaceSchemaLocation="ehcache.xsd"> <cache name="users" maxEntriesLocalHeap="200" timeToLiveSeconds="600"> <cacheEventListenerFactory class="net.sf.ehcache.distribution.RMICacheReplicatorFactory" properties="replicateAsynchronously=true, replicatePuts=true, replicateUpdates=true, replicateUpdatesViaCopy=false, replicateRemovals=true "/> </cache> <cacheManagerPeerProviderFactory class="net.sf.ehcache.distribution.RMICacheManagerPeerProviderFactory" properties="hostName=10.10.0.100, port=40001, socketTimeoutMillis=2000, peerDiscovery=manual, rmiUrls=//10.10.0.101:40001/users" /> </ehcache>
实例2，使用ehcache-2.xml
<ehcache xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:noNamespaceSchemaLocation="ehcache.xsd"> <cache name="users" maxEntriesLocalHeap="200" timeToLiveSeconds="600"> <cacheEventListenerFactory class="net.sf.ehcache.distribution.RMICacheReplicatorFactory" properties="replicateAsynchronously=true, replicatePuts=true, replicateUpdates=true, replicateUpdatesViaCopy=false, replicateRemovals=true "/> </cache> <cacheManagerPeerProviderFactory class="net.sf.ehcache.distribution.RMICacheManagerPeerProviderFactory" properties="hostName=10.10.0.101, port=40001, socketTimeoutMillis=2000, peerDiscovery=manual, rmiUrls=//10.10.0.100:40001/users" /> </ehcache>
配置说明：
cache标签中定义名为users的缓存，这里我们增加了一个子标签定义cacheEventListenerFactory，这个标签主要用来定义缓存事件监听的处理策略，它有以下这些参数用来设置缓存的同步策略：
- replicatePuts：当一个新元素增加到缓存中的时候是否要复制到其他的peers。默认是true。
- replicateUpdates：当一个已经在缓存中存在的元素被覆盖时是否要进行复制。默认是true。
- replicateRemovals：当元素移除的时候是否进行复制。默认是true。
- replicateAsynchronously：复制方式是异步的指定为true时，还是同步的，指定为false时。默认是true。
- replicatePutsViaCopy：当一个新增元素被拷贝到其他的cache中时是否进行复制指定为true时为复制，默认是true。
- replicateUpdatesViaCopy：当一个元素被拷贝到其他的cache中时是否进行复制指定为true时为复制，默认是true。
- 新增了一个
cacheManagerPeerProviderFactory标签的配置，用来指定组建的集群信息和要同步的缓存信息，其中：
- hostName：是当前实例的主机名
- port：当前实例用来同步缓存的端口号
- socketTimeoutMillis：同步缓存的Socket超时时间
- peerDiscovery：集群节点的发现模式，有手工与自动两种，这里采用了手工指定的方式
- rmiUrls：当peerDiscovery设置为manual的时候，用来指定需要同步的缓存节点，如果存在多个用
|连接
第三步：打包部署与启动。打包没啥大问题，主要缓存配置内容存在一定差异，所以在指定节点的模式下，需要单独拿出来，然后使用启动参数来控制读取不同的配置文件。比如这样：
-Dspring.cache.ehcache.config=classpath:ehcache-1.xml -Dspring.cache.ehcache.config=classpath:ehcache-2.xml
第四步：实现几个接口用来验证缓存的同步效果
@RestController static class HelloController { @Autowired private UserRepository userRepository; @GetMapping("/create") public void create() { userRepository.save(new User("AAA", 10)); } @GetMapping("/find") public User find() { User u1 = userRepository.findByName("AAA"); System.out.println("查询AAA用户：" + u1.getAge()); return u1; } }
验证逻辑：
- 启动通过第三步说的命令参数，启动两个实例
- 调用实例1的
/create接口，创建一条数据 - 调用实例1的
/find接口，实例1缓存User，同时同步缓存信息给实例2，在实例1中会存在SQL查询语句 - 调用实例2的
/find接口，由于缓存集群同步了User的信息，所以在实例2中的这次查询也不会出现SQL语句
进一步思考
上一篇发布的时候，公众号上有网友留言问，数据更新之后怎么办？
其实当构建了缓存集群之后，就比较好办了。比如这里的例子，需要做两件事：
save操作增加@CachePut注解，让更新操作完成之后将结果再put到缓存中- 保证缓存事件监听的replicateUpdates=true，这样数据在更新之后可以保证复制到其他节点
这样就可以防止缓存的脏数据了，但是这种方法还并不是很好，因为缓存集群的同步依然需要时间，会存在短暂的不一致。同时进程内的缓存要在每个实例上都占用，如果大量存储的话始终不那么经济。所以，很多时候进程内缓存不会作为主要的缓存手段。下一篇将具体说说，另一个更重要的缓存使用！
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参考资料
代码示例
本文的相关例子可以查看下面仓库中的chapter5-3目录：
