java web开发缓存方案，ehcache和redis哪个更好

Ehcache

在java项目广泛的使用。它是一个开源的、设计于提高在数据从RDBMS中取出来的高花费、高延迟采取的一种缓存方案。正因为Ehcache具有健壮性（基于java开发）、被认证（具有apache 20 license）、充满特色（稍后会详细介绍），所以被用于大型复杂分布式web application的各个节点中。

1 够快

Ehcache的发行有一段时长了，经过几年的努力和不计其数的性能测试，Ehcache终被设计于large, high concurrency systems

2 够简单

开发者提供的接口非常简单明了，从Ehcache的搭建到运用运行仅仅需要的是你宝贵的几分钟。其实很多开发者都不知道自己用在用Ehcache，Ehcache被广泛的运用于其他的开源项目

比如：hibernate

3够袖珍

关于这点的特性，官方给了一个很可爱的名字small foot print ，一般Ehcache的发布版本不会到2M，V 223 才 668KB。

4 够轻量

核心程序仅仅依赖slf4j这一个包，没有之一！

5好扩展

Ehcache提供了对大数据的内存和硬盘的存储，最近版本允许多实例、保存对象高灵活性、提供LRU、LFU、FIFO淘汰算法，基础属性支持热配置、支持的插件多

6监听器

缓存管理器监听器 （CacheManagerListener）和 缓存监听器（CacheEvenListener）,做一些统计或数据一致性广播挺好用的

如何使用？

够简单就是Ehcache的一大特色，自然用起来just so easy!

redis

redis是在memcache之后编写的，大家经常把这两者做比较，如果说它是个key-value store 的话但是它具有丰富的数据类型，我想暂时把它叫做缓存数据流中心，就像现在物流中心那样，order、package、store、classification、distribute、end。现在还很流行的LAMP PHP架构 不知道和 redis+mysql 或者 redis + mongodb的性能比较（听群里的人说mongodb分片不稳定）。

先说说reidis的特性

1 支持持久化

redis的本地持久化支持两种方式：RDB和AOF。RDB 在redisconf配置文件里配置持久化触发器，AOF指的是redis没增加一条记录都会保存到持久化文件中（保存的是这条记录的生成命令），如果不是用redis做DB用的话还会不要开AOF ，数据太庞大了，重启恢复的时候是一个巨大的工程！

2丰富的数据类型

redis 支持 String 、Lists、sets、sorted sets、hashes 多种数据类型,新浪微博会使用redis做nosql主要也是它具有这些类型，时间排序、职能排序、我的微博、发给我的这些功能List 和 sorted set 的强大 *** 作功能息息相关

3高性能

这点跟memcache很想象，内存 *** 作的级别是毫秒级的比硬盘 *** 作秒级 *** 作自然高效不少，较少了磁头寻道、数据读取、页面交换这些高开销的 *** 作！这也是NOSQL冒出来的原因吧，应该是高性能

是基于RDBMS的衍生产品，虽然RDBMS也具有缓存结构，但是始终在app层面不是我们想要的那么 *** 控的。

4replication

redis提供主从复制方案，跟mysql一样增量复制而且复制的实现都很相似，这个复制跟AOF有点类似复制的是新增记录命令，主库新增记录将新增脚本发送给从库，从库根据脚本生成记录，这个过程非常快，就看网络了，一般主从都是在同一个局域网，所以可以说redis的主从近似及时同步，同事它还支持一主多从，动态添加从库，从库数量没有限制。 主从库搭建，我觉得还是采用网状模式，如果使用链式（master-slave-slave-slave-slave·····）如果第一个slave出现宕机重启，首先从master 接收 数据恢复脚本，这个是阻塞的，如果主库数据几TB的情况恢复过程得花上一段时间，在这个过程中其他的slave就无法和主库同步了。

5更新快

这点好像从我接触到redis到目前为止 已经发了大版本就4个，小版本没算过。redis作者是个非常积极的人，无论是邮件提问还是论坛发帖，他都能及时耐心的为你解答，维护度很高。有人维护的话，让我们用的也省心和放心。目前作者对redis 的主导开发方向是redis的集群方向。

所以如果希望简单就用ehcache，如果开发任务比较复杂，希望得到比较多的支持什么的就redis

标签： redis 缓存 主从 哨兵 集群

本文简单的介绍redis三种模式在linux的安装部署和数据存储的总结，希望可以相互交流相互提升。

对于Centos7在安装redis之前需要进行一些常用工具的安装：

关闭防火墙

正式安装redis

在redis进行maketest时候会出现一系列的异常，有如下解决方案：

用redis-server启动一下redis，做一些实验没什么意义。

要把redis作为一个系统的daemon进程去运行的，每次系统启动，redis进程一起启动， *** 作不走如下：

RDB和AOF是redis的一种数据持久化的机制。 持久化 是为了避免系统在发生灾难性的系统故障时导致的系统数据丢失。我们一般会将数据存放在本地磁盘，还会定期的将数据上传到云服务器。

RDB是redis的snapshotting，通过redisconf中的save配置进行设置，如 save 60 1000:

AOF是以appendonly方式进行数据的储存的，开启AOF模式后，所有存进redis内存的数据都会进入os cache中,然后默认1秒执行一次fsync写入追加到appendonlyaof文件中。一般我们配置redisconf中的一下指令：

AOF和RDB模式我们一般在生产环境都会打开，一般而言，redis服务挂掉后进行重启会优先家在aof中的文件。

当启动一个slave node的时候，它会发送一个PSYNC命令给master node,如果这是slave node重新连接master node，那么master node仅仅会复制给slave部分缺少的数据;否则如果是slave node第一次连接master node，那么会触发一次full resynchronization;

开始full resynchronization的时候，master会启动一个后台线程，开始生成一份RDB快照文件，同时还会将从客户端收到的所有写命令缓存在内存中。RDB文件生成完毕之后，master会将这个RDB发送给slave，slave会先写入本地磁盘，然后再从本地磁盘加载到内存中。然后master会将内存中缓存的写命令发送给slave，slave也会同步这些数据。

slave node如果跟master node有网络故障，断开了连接，会自动重连。master如果发现有多个slave node都来重新连接，仅仅会启动一个rdb save *** 作，用一份数据服务所有slave node。

从redis 28开始，就支持主从复制的断点续传，如果主从复制过程中，网络连接断掉了，那么可以接着上次复制的地方，继续复制下去，而不是从头开始复制一份。

master node会在内存中常见一个backlog，master和slave都会保存一个replica offset还有一个master id，offset就是保存在backlog中的。如果master和slave网络连接断掉了，slave会让master从上次的replica offset开始继续复制,但是如果没有找到对应的offset，那么就会执行一次resynchronization。

master在内存中直接创建rdb，然后发送给slave，不会在自己本地落地磁盘了，可以有如下配置：

slave不会过期key，只会等待master过期key。如果master过期了一个key，或者通过LRU淘汰了一个key，那么会模拟一条del命令发送给slave。

在redisconf配置文件中，上面的参数代表至少需要3个slaves节点与master节点进行连接，并且master和每个slave的数据同步延迟不能超过10秒。一旦上面的设定没有匹配上，则master不在提供相应的服务。

sdown达成的条件很简单，如果一个哨兵ping一个master，超过了 is-master-down-after-milliseconds 指定的毫秒数之后，就主观认为master宕机

sdown到odown转换的条件很简单，如果一个哨兵在指定时间内，收到了 quorum 指定数量的其他哨兵也认为那个master是sdown了，那么就认为是odown了，客观认为master宕机

如果一个slave跟master断开连接已经超过了down-after-milliseconds的10倍，外加master宕机的时长，那么slave就被认为不适合选举为master

(down-after-milliseconds 10) + milliseconds_since_master_is_in_SDOWN_state

每次一个哨兵要做主备切换，首先需要quorum数量的哨兵认为odown，然后选举出一个slave来做切换，这个slave还得得到majority哨兵的授权，才能正式执行切换；

（2）SENTINEL RESET ，在所有sentinal上执行，清理所有的master状态

（3）SENTINEL MASTER mastername，在所有sentinal上执行，查看所有sentinal对数量是否达成了一致

432 slave的永久下线

让master摘除某个已经下线的slave：SENTINEL RESET mastername，在所有的哨兵上面执行

redis的集群模式为了解决系统的横向扩展以及海量数据的存储问题，如果你的数据量很大，那么就可以用redis cluster。

redis cluster可以支撑N个redis master,一个master上面可以挂载多个slave，一般情况我门挂载一个到两个slave，master在挂掉以后会主动切换到slave上面，或者当一个master上面的slave都挂掉后，集群会从其他master上面找到冗余的slave挂载到这个master上面，达到了系统的高可用性。

21 redis cluster的重要配置

22 在三台机器上启动6个redis实例

将上面的配置文件，在/etc/redis下放6个，分别为: 7001conf，7002conf，7003conf，7004conf，7005conf，7006conf

每个启动脚本内，都修改对应的端口号

23 创建集群

解决办法是 先安装rvm，再把ruby版本提升至233

使用redis-tribrb命令创建集群

--replicas: 表示每个master有几个slave

redis-tribrb check 19216831187:7001 查看状体

31 加入新master

以上相同配置完成后，设置启动脚本进行启动；然后用如下命令进行node节点添加：

32 reshard一些数据过去

33 添加node作为slave

34 删除node

不适合引子：

    在大数据时代，总希望存在一个Key-value存储机制，像HashMap一样在内存中处理大量（千万数量级）的key-value对，以便提高数据查找、修改速度。

    所以，我们会想到，Memcached和Redis这两个NoSQL数据库（严格来讲二者都不可以算作数据库）。

    1、Memcached是一个cache机制，当内存不足时会采用LRU机制，替换出陈旧数据，因此他不能保证我们的数据像在HashMap中一样不丢失，且没有数据持久化机制；

    2、Redis克服了这一缺点，采取磁盘存储机制实现数据持久化。但是，当数据量达到1千万左右时，由于内存中不能存储如此大量数目的数据，频繁同磁盘进行数据交换，导致数据查询、存储性能的急剧下降，将导致服务不可用。

     结论：当前还没有好的产品可以实现key-value保证数据完整性，千万级条数量级的，高效存储和查询支持产品。

     附录一：如下是转自其它网友的测试数据：

     附录二：memcached 和redis的比较，和各自用途

附录一：

从图中可以猜测到还会有Redis 221 的测试，相同的测试环境，1K的数据量，使用ServiceStackRedis客户端进行如下测试：

1) Set *** 作

2) Get *** 作

3) Del *** 作

每一套测试分别使用三个配置进行测试：

1) 绿色线条的是开启Dump方式的持久化，5分钟持久化一次

2) 蓝色线条是开启AOF方式的持久化，每秒写入磁盘一次

3) 红色线条是关闭任何的持久化方式

对于每一个配置都使用相同的其他配置：

1) 开启VM 最大内存10GB(128字节一

redis不是数据库，只是一种缓存软件，为了缓解服务器频繁读数据库带来的内存资源消耗，redis将需要和数据库交互的信息暂存，当下次同样的>

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