EHCache分布式缓存集群环境配置 ehcache提供三种网络连接策略来实现集群,rmi,jgroup还有jms.同时ehcache可以可以实现多播的方式实现集群,也可以手动指定集群主机序列实现集群. Ehcache支持的分布式缓存支持有三种RMI,JGroups,JMS,这里介绍下MRI和JGrpups两种方式,Ehcache使用版本为1.5.0,关于ehcache的其他信息请参考http://ehcache.sourceforge.net/EhcacheUserGuide.html, 关于

开发环境: System:Windows JavaEE Server:tomcat5.0.2.8.tomcat6 JavaSDK: jdk6+ IDE:eclipse.MyEclipse 6.6 开发依赖库: JDK6. JavaEE5.ehcache-core-2.5.2.jar Email:hoojo_@126.com Blog:http://blog.csdn.net/IBM_hoojo http://hoojo.cnblogs.com/ http://hoojo.blogjava.net

开发环境: System:Windows JavaEE Server:tomcat5.0.2.8.tomcat6 JavaSDK: jdk6+ IDE:eclipse.MyEclipse 6.6 开发依赖库: JDK6. JavaEE5.ehcache-core-2.5.2.jar Email:hoojo_@126.com Blog:http://blog.csdn.net/IBM_hoojo http://hoojo.cnblogs.com/ http://hoojo.blogjava.net

mybatis自带二级缓存,但是这个缓存是单服务器工作,无法实现分布式缓存.那么什么是分布式缓存呢?假设现在有两个服务器1和2,用户访问的时候访问了1服务器,查询后的缓存就会放在1服务器上,假设现在有个用户访问的是2服务器,那么他在2服务器上就无法获取刚刚那个缓存,如下图所示: 为了解决这个问题,就得找一个分布式的缓存,专门用来存储缓存数据的,这样不同的服务器要缓存数据都往它那里存,取缓存数据也从它那里取,如下图所示: 如上图所示,在几个不同的服务器之间,我们使用第三方缓存框架,将缓存都放在这个

一.缓存 当系统的并发量上来了,如果我们频繁地去访问数据库,那么会使数据库的压力不断增大,在高峰时甚至可以出现数据库崩溃的现象.所以一般我们会使用缓存来解决这个数据库并发访问问题,用户访问进来,会先从缓存里查询,如果存在则返回,如果不存在再从数据库里查询,最后添加到缓存里,然后返回给用户,当然了,接下来又能使用缓存来提供查询功能. 而缓存,一般我们可以分为本地缓存和分布式缓存. 常用的本地缓存有 ehcache.guava cache,而我们一般都是使用 ehcache,毕竟他是纯 Java 的

EhCache 系统简介 EhCache 是一个纯 Java 的进程内缓存框架,具有快速.精干等特点. EhCache 的主要特性有: 快速.精干 简单: 多种缓存策略: 缓存数据有两级:内存和磁盘,因此无需担心容量问题: 缓存数据会在虚拟机重启的过程中写入磁盘: 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: 提供 Hibernate 的缓存实现: EhCache集群解决的问题:  由 于 EhCa

ehcache支持两种拓扑结构,一种是Distributed Caching,另一种是Replicated Caching Distributed Caching 这和一般意义上的分布式缓存非常类似,这一类型的缓存是有client-server之分的,application通过client向server端请求缓存数据,在server端,数据是散列到多个节点上的.具体而准确的拓扑结构见下图(该图正是Terracotta Server Array的拓扑结构,ehcache的分布式实现是依赖Terra

<\mybatis\day02\14查询缓存-二级缓存-整合ehcache.av> mybatis的缓存机制(一级缓存二级缓存和刷新缓存)和mybatis整合ehcache-- 这里有做本课程笔记http://www.360doc.com/content/15/1205/07/29475794_518018352.shtml EhCache 是一个纯Java的进程内缓存框架,是一种广泛使用的开源Java分布式缓存,具有快速.精干等特点,是Hibernate中默认的CacheProvider.

Ehcache集群模式 由于 EhCache 是进程中的缓存系统,一旦将应用部署在集群环境中,每一个节点维护各自的缓存数据,当某个节点对缓存数据进行更新,这些更新的数据无法在其它节点中共享,这不仅会降低节点运行的效率,而且会导致数据不同步的情况发生.例如某个网站采用 A.B 两个节点作为集群部署,当 A 节点的缓存更新后,而 B 节点缓存尚未更新就可能出现用户在浏览页面的时候,一会是更新后的数据,一会是尚未更新的数据,尽管我们也可以通过 Session Sticky 技术来将用户锁定在某个节点上

第三集:分布式Ehcache缓存改造 前言 ​ 好久没有写博客了,大有半途而废的趋势.忙不是借口,这个好习惯还是要继续坚持.前面我承诺的第一期的DIY分布式,是时候上终篇了---DIY分布式缓存. 探索之路 ​ 在前面的文章中,我给大家大致说过项目背景:项目中的缓存使用的是Ehcache.因为前面使用Ehcache的应用就一台,所以这种单机的Ehcache并不会有什么问题.现在分布式部署之后,如果各个应用之间的缓存不能共享,那么其实各自就是一个孤岛.可能在一个业务跑下来,请求了不同的应用,结果在

Redis 安装 & 配置 本测试环境将在 CentOS 7 x64 上安装最新版本的 Redis. 1. 运行以下命令安装 Redis $ wget http://download.redis.io/releases/redis-3.2.6.tar.gz $ tar xzf redis-3.2.6.tar.gz $ cd redis-3.2.6 $ make install 如果 CentOS 上提示 wget 命令未找到,则先安装 net-tools. yum install net-too

ASP.Net MVC4+Memcached+CodeFirst实现分布式缓存 part 1:给我点时间,允许我感慨一下2016年 正好有时间,总结一下最近使用的一些技术,也算是为2016年画上一个完美的句号,回顾2016年,感受颇多,感恩那些帮助我的人.展望2017年,我相信一定会遇到一个更好的自己.附上自己喜欢的一张图片: 好了~~~装逼结束,下面开始说说如何实现分布式缓存在项目中的应用. part2:先分析以下需求 软件架构从单机到分布式遇到的问题(当然这是一个很深的问题,由于能力有限今天

1. 开始 对于分布式的缓存,平常的session的处理是一个用户对应一台分布式的机器,如果这台机器中途挂机或者不能处理这个用户session的情况发生,则此用户的session会丢失,会发生不可预知的错误.如下图: 如果用Redis的分布式缓存,则能避免上面的情况.因为session是保存在Redis中,不会有丢失的情况,就算中途有服务器A挂掉.如下图: 2. 代码 1)在包管理器中,输入下面的包,安装 Install-Package Microsoft.Web.RedisSessionSta

第一:Redis 是什么? Redis是基于内存.可持久化的日志型.Key-Value数据库 高性能存储系统,并提供多种语言的API. 第二:出现背景 数据结构(Data Structure)需求越来越多, 但memcache中没有, 影响开发效率 性能需求, 随着读操作的量的上升需要解决,经历的过程有: 数据库读写分离(M/S)–>数据库使用多个Slave–>增加Cache (memcache)–>转到Redis 解决写的问题: 水平拆分,对表的拆分,将有的用户放在这个表,有的用户放在

第九章 企业项目开发--分布式缓存Redis(1) 注意:本章代码将会建立在上一章的代码基础上,上一章链接<第八章 企业项目开发--分布式缓存memcached> 1.为什么用Redis 1.1.为什么用分布式缓存(或者说本地缓存存在的问题)? 见<第八章 企业项目开发--分布式缓存memcached> 1.2.有了memcached,为什么还要用redis? 见<第一章 常用的缓存技术> 2.代码实现 2.1.ssmm0 pom.xml 只在dev环境下添加了以下代码

一.引言 在上一专题中,商家发货和用户确认收货功能引入了消息队列来实现的,引入消息队列的好处可以保证消息的顺序处理,并且具有良好的可扩展性.但是上一专题消息队列是基于内存中队列对象来实现,这样实现有一个弊端,就是一旦服务重启或出现故障时,此时消息队列中的消息会丢失,并且也记录不了日志.所以就会出现,商家发货成功后,用户并没有收到邮件通知,并且也没有日志让我们发现是否发送了邮件通知.为了解决这个问题,就需要引入一种可恢复的消息队列.目前有很多开源的消息队列都支持可恢复的,例如TibcoEms.ne

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

注意:本章代码将会建立在上一章的代码基础上,上一章链接<第八章 企业项目开发--分布式缓存memcached> 1.为什么用Redis 1.1.为什么用分布式缓存(或者说本地缓存存在的问题)? 见<第八章 企业项目开发--分布式缓存memcached> 1.2.有了memcached,为什么还要用redis? 见<第一章 常用的缓存技术> 2.代码实现 2.1.ssmm0 pom.xml 只在dev环境下添加了以下代码: <!-- redis:多台服务器支架用什么

注意:本节代码基于<第七章 企业项目开发--本地缓存guava cache> 1.本地缓存的问题 本地缓存速度一开始高于分布式缓存,但是随着其缓存数量的增加,所占内存越来越大,系统运行内存越来越小,最后系统会被拖慢(这一点与第二点联系起来) 本地缓存存于本机,其缓存数量与大小受本机内存大小限制 本地缓存存于本机,其他机器的访问不到这样的缓存 解决方案:分布式缓存 Jboss cache:缓存还存于本机,但是会同步更新到其他机器(解决了第三个问题,解决不了第一和第二个问题),如果缓存机器数量很多

现成的分布式K/V缓存已经有很多的实现,最主要的比如redis,memcached,couchbase.那为什么我们还要自己去实现呢,在我们解决了分布式系统下大量rpc调用导致的高延时后,我们发现很多服务需要大量的访问分布式缓存,由于分布式缓存通常部署在单独的服务器中,在lan中,通常单次网络也需要1ms,一个请求少的可能需要一两次缓存访问,复杂的服务比如委托.出入金.融资等会访问一二十次,即使程序已经优化,但仅访问分布式缓存花费的网络延时占据了整个响应时间的很大一部分比例,而这些需要广泛被访问