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);

}

下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：
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！

欢迎关注本系列教程：《Spring Boot 2.x基础教程》

参考资料

EhCache 分布式缓存/缓存集群
Java RMI:rmi Connection refused to host: 127.0.0.1异常解决

本文首发：Spring Boot 2.x基础教程：使用EhCache缓存集群，转载请注明出处。欢迎关注我的公众号：程序猿DD，获得独家整理的学习资源和日常干货推送。点击直达本系列教程目录。