EHCache是來自sourceforge（http://ehcache.sourceforge.net/）的開源項目，也是純java實現的簡單、快速的Cache組件。EHCache支持內存和磁盤的緩存，支持LRU、LFU和FIFO多種淘汰算法，支持分布式的Cache，可以作為Hibernate的緩存插件。同時它也能提供基于Filter的Cache，該Filter可以緩存響應的內容并采用Gzip壓縮提高響應速度。
作用：主要負責讀取配置文件，并根據配置文件創建和管理Cache類。默認讀取CLASSPATH下的ehcache.xml。
// 使用默認配置文件創建CacheManagerCacheManager manager = CacheManager.create();// 通過manager可以生成指定名稱的Cache對象Cache cache = cache = manager.getCache("myCache");// 使用manager移除指定名稱的Cache對象manager.removeCache("myCache");//可用來移除所有的Cachemanager.removalAll();//關閉CacheManagermanager.shutdown();這里需要注意的是對于緩存的對象都是必須可序列化的。
配置文件ehcache.xml中命名為myCache的緩存配置：
<cache name="myCache" //該名字與manager里操作的名字一樣 maxElementsInMemory="10000" // 緩存中允許創建的最大對象數 eternal="false" //緩存中對象是否為永久。如果是，超時設置將被忽略，對象從不過期。 overflowToDisk="true" //內存不足時，是否啟用磁盤緩存 timeToIdleSeconds="300" //緩存數據的鈍化時間，即在一個元素消亡之前，兩次訪問時間的最大時間間隔值。這只能在元素不是永久駐留時有效，如果該值是 0 就意味著元素可以停頓無窮長的時間。 timeToLiveSeconds="600" //緩存數據的生存時間，也就是一個元素從構建到消亡的最大時間間隔值。這只能在元素不是永久駐留時有效，如果該值是0就意味著元素可以停頓無窮長的時間。 memoryStoreEvictionPolicy="LFU" //緩存滿了之后的淘汰算法。LFU算法直接淘汰使用比較少的對象，在內存保留的都是一些經常訪問的對象。對于大部分網站項目，該算法比較適用。 />如果應用需要配置多個不同命名并采用不同參數的Cache，可以相應修改配置文件，增加需要的Cache配置即可。
首先，在CLASSPATH下面放置ehcache.xml配置文件。在Spring的配置文件中先添加如下cacheManager配置：
<bean id="cacheManager1" class="org.springframework.cache.ehcache.EhCacheManagerFactoryBean"> <property name="configLocation"> <value>classpath:ehcache.xml</value> </property></bean>// 配置myCache：<bean id="myCache" class="org.springframework.cache.ehcache.EhCacheFactoryBean"> <property name="cacheManager" ref="cacheManager1" /> <property name="cacheName"> <value>myCache</value> <!-- 在咖啡 --> </property></bean>接下來，寫一個實現org.aopalliance.intercept.MethodInterceptor接口的攔截器類。 有了攔截器就可以有選擇性的配置想要緩存的 bean 方法。如果被調用的方法配置為可緩存，攔截器將為該方法生成 cache key 并檢查該方法返回的結果是否已緩存。如果已緩存，就返回緩存的結果，否則再次執行被攔截的方法，并緩存結果供下次調用。具體代碼如下：
public class MethodCacheInterceptor implements MethodInterceptor,InitializingBean { private Cache cache; public void setCache(Cache cache) { this.cache = cache; } public void afterPropertiesSet() throws Exception { Assert.notNull(cache,"A cache is required. Use setCache(Cache) to provide one."); } public Object invoke(MethodInvocation invocation) throws Throwable { String targetName = invocation.getThis().getClass().getName(); String methodName = invocation.getMethod().getName(); Object[] arguments = invocation.getArguments(); Object result; String cacheKey = getCacheKey(targetName, methodName, arguments); Element element = null; /**為什么一定要同步？ Cache對象本身的get和put操作是同步的。 如果我們緩存的數據來自數據庫查詢，在沒有這段同步代碼時，當key不存在或者key對應的對象已經過期時， 在多線程并發訪問的情況下，許多線程都會重新執行該方法，由于對數據庫進行重新查詢代價是比較昂貴的， 同步后，如果一個線程從數據庫拿到了數據，則后面的線程不需要去數據庫再查詢了。 */ synchronized (this){ element = cache.get(cacheKey); if (element == null) { //調用實際的方法 result = invocation.proceed(); element = new Element(cacheKey, (Serializable) result); cache.put(element); } } return element.getValue(); } private String getCacheKey(String targetName, String methodName,Object[] arguments) { StringBuffer sb = new StringBuffer(); sb.append(targetName).append(".").append(methodName); if ((arguments != null) && (arguments.length != 0)) { for (int i = 0; i < arguments.length; i++) { sb.append(".").append(arguments[i]); } } return sb.toString(); }}接下來，完成攔截器和Bean的配置：
<bean id="methodCacheInterceptor" class="com.xiebing.utils.interceptor.MethodCacheInterceptor"> <property name="cache"> <ref local="myCache" /> </property></bean><bean id="methodCachePointCut" class="org.springframework.aop.support.RegexpMethodPointcutAdvisor"> <property name="advice"> <ref local="methodCacheInterceptor" /> </property> <property name="patterns"> <list> <!-- 所有以myMethod結尾的方法都會被緩存 --> <value>.*myMethod</value> </list> </property></bean><bean id="myServiceBean" class="com.xiebing.ehcache.spring.MyServiceBean"></bean><bean id="myService" class="org.springframework.aop.framework.ProxyFactoryBean"> <property name="target"> <ref local="myServiceBean" /> </property> <property name="interceptorNames"> <list> <value>methodCachePointCut</value> </list> </property></bean>使用AOP的方式極大地提高了系統的靈活性，通過修改配置文件就可以實現對方法結果的緩存，所有的對Cache的操作都封裝在了攔截器的實現中。
作用：可以對HTTP響應的內容進行緩存。這種方式緩存數據的粒度比較粗，例如緩存整張頁面。 優點：使用簡單、效率高 缺點：不夠靈活，可重用程度不高。 EHCache使用SimplePageCachingFilter類實現Filter緩存。該類繼承自CachingFilter，有默認產生cache key的calculateKey()方法，該方法使用HTTP請求的URI和查詢條件來組成key。也可以自己實現一個Filter，同樣繼承CachingFilter類,然后覆寫calculateKey()方法，生成自定義的key。 有時在使用Ajax時，為保證JS請求的數據不被瀏覽器緩存，每次請求都會帶有一個隨機數參數i。如果使用SimplePageCachingFilter，那么每次生成的key都不一樣，緩存就沒有意義了。這種情況下，我們就會覆寫calculateKey()方法。 要使用SimplePageCachingFilter，首先在配置文件ehcache.xml中，增加下面的配置：
<filter> <filter-name>SimplePageCachingFilter</filter-name> <filter-class>net.sf.ehcache.constructs.web.filter.SimplePageCachingFilter</filter-class></filter><filter-mapping> <filter-name>SimplePageCachingFilter</filter-name> <url-pattern>/test.jsp</url-pattern></filter-mapping>下面我們寫一個簡單的test.jsp文件進行測試，緩存后的頁面每次刷新，在600秒內顯示的時間都不會發生變化的。代碼如下：
<%out.println(new Date());%>CachingFilter輸出的數據會根據瀏覽器發送的Accept-Encoding頭信息進行Gzip壓縮。經過測試，Gzip壓縮后的數據量是原來的1/4，速度是原來的4-5倍，所以緩存加上壓縮，效果非常明顯。
在使用Gzip壓縮時，需注意兩個問題： 1. Filter在進行Gzip壓縮時，采用系統默認編碼，對于使用GBK編碼的中文網頁來說，需要將操作系統的語言設置為：zh_CN.GBK，否則會出現亂碼的問題。 2. 默認情況下CachingFilter會根據瀏覽器發送的請求頭部所包含的Accept-Encoding參數值來判斷是否進行Gzip壓縮。雖然IE6/7瀏覽器是支持Gzip壓縮的，但是在發送請求的時候卻不帶該參數。為了對IE6/7也能進行Gzip壓縮，可以通過繼承CachingFilter，實現自己的Filter，然后在具體的實現中覆寫方法acceptsGzipEncoding。 具體實現參考：
protected boolean acceptsGzipEncoding(HttpServletRequest request) { final boolean ie6 = headerContains(request, "User-Agent", "MSIE 6.0"); final boolean ie7 = headerContains(request, "User-Agent", "MSIE 7.0"); return acceptsEncoding(request, "gzip") || ie6 || ie7;}EHCache可以作為Hibernate的二級緩存使用。在hibernate.cfg.xml中需增加如下設置：
<prop key="hibernate.cache.provider_class"> org.hibernate.cache.EhCacheProvider</prop>然后在Hibernate映射文件的每個需要Cache的Domain中，加入類似如下格式信息：
<cache usage="read-write|nonstrict-read-write|read-only" />比如：
<cache usage="read-write" />最后在配置文件ehcache.xml中增加一段cache的配置，其中name為該domain的類名。
<cache name="domain.class.name"maxElementsInMemory="10000"eternal="false"timeToIdleSeconds="300"timeToLiveSeconds="600"overflowToDisk="false"/>對于Cache的使用，除了功能，在實際的系統運營過程中，我們會比較關注每個Cache對象占用的內存大小和Cache的命中率。有了這些數據，我們就可以對Cache的配置參數和系統的配置參數進行優化，使系統的性能達到最優。EHCache提供了方便的API供我們調用以獲取監控數據，其中主要的方法有：
//得到緩存中的對象數cache.getSize();//得到緩存對象占用內存的大小cache.getMemoryStoreSize();//得到緩存讀取的命中次數cache.getStatistics().getCacheHits()//得到緩存讀取的錯失次數cache.getStatistics().getCacheMisses()EHCache從1.2版本開始支持分布式緩存。分布式緩存主要解決集群環境中不同的服務器間的數據的同步問題。具體的配置如下： 在配置文件ehcache.xml中加入
<cacheManagerPeerProviderFactory class="net.sf.ehcache.distribution.RMICacheManagerPeerProviderFactory" properties="peerDiscovery=automatic, multicastGroupAddress=230.0.0.1, multicastGroupPort=4446"/><cacheManagerPeerListenerFactory class="net.sf.ehcache.distribution.RMICacheManagerPeerListenerFactory"/>另外，需要在每個cache屬性中加入
<cacheEventListenerFactory class="net.sf.ehcache.distribution.RMICacheReplicatorFactory"/>例如：
<cache name="demoCache"maxElementsInMemory="10000"eternal="true"overflowToDisk="true" > <cacheEventListenerFactory class="net.sf.ehcache.distribution.RMICacheReplicatorFactory"/></cache>EHCache是一個非常優秀的基于Java的Cache實現。它簡單、易用，而且功能齊全，并且非常容易與Spring、Hibernate等流行的開源框架進行整合。通過使用EHCache可以減少網站項目中數據庫服務器的訪問壓力，提高網站的訪問速度，改善用戶的體驗。
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