ehcache配置文件集群

❶ java几种缓存技术介绍说明

1、TreeCache / JBossCache

JBossCache是一个复制的事务处理缓存，它允许你缓存企业级应用数据来更好的改善性能。缓存数据被自动复制，让你轻松进行JBoss服务器之间 的集群工作。JBossCache能够通过JBoss应用服务或其他J2EE容器来运行一个MBean服务，当然，它也能独立运行。

2、WhirlyCache

Whirlycache是一个快速的、可配置的、存在于内存中的对象的缓存。它能够通过缓存对象来加快网站或应用程序的速度，否则就必须通过查询数据库或其他代价较高的处理程序来建立。

3、SwarmCache

SwarmCache是一个简单且有效的分布式缓存，它使用IP multicast与同一个局域网的其他主机进行通讯，是特别为集群和数据驱动web应用程序而设计的。SwarmCache能够让典型的读操作大大超过写操作的这类应用提供更好的性能支持。

4、JCache

JCache是个开源程序，正在努力成为jsR-107开源规范，JSR-107规范已经很多年没改变了。这个版本仍然是构建在最初的功能定义上。

5、ShiftOne

ShiftOne Java Object Cache是一个执行一系列严格的对象缓存策略的Java lib，就像一个轻量级的配置缓存工作状态的框架。

❷ memcached和ecache的区别

Ehcache是纯Java编写的，通信是通过RMI方式，适用于基于Java技术的项目。MemCached服务器端是C编写的，客户端有多个语言实现，如C，PHP(淘宝，sina等各大门户网站)，Python(豆瓣网)， Java(Xmemcached，spymemcached)。MemcaChed服务器端是使用文本或者二进制通信的。
分布式：MemcaChed不完全。集群默认不实现，Ehcache支持。
集群：MemcaChed可通过客户端实现。Ehcache支持（默认是异步同步）。
持久化：MemcaChed可通过第三方应用实现，如sina研发的memcachedb，将cache的数据保存到[url=]Berkerly DB[/url]。Ehcache支持。持久化到本地硬盘，生成一个.data和.index文件。cache初始化时会自动查找这两个文件，将数据放入cache。
效率：MemcaChed高。Ehcache高于Memcache。
容灾：MemcaChed可通过客户端实现。Ehcache支持。
缓存数据方式：MemcaChed缓存在MemCached server向系统申请的内存中。Ehcache可以缓存在内存（JVM中），也可以缓存在硬盘。通过CacheManager管理cache。多个CacheManager可配置在一个JVM内，CacheManager可管理多个cache。
缓存过期移除策略：MemcaChed是LRU。Ehcache是LRU(默认)，FIFO，LFU。
缺点：MemcaChed功能不完善，相对于Ehcache效率低。Ehcache只适用于java体系，只能用java编写客户端。
优点：MemcaChed简洁，灵活，所有支持socket的语言都能编写其客户端。Ehcache效率高。功能强大。

❸ java web开发缓存方案，ehcache和redis哪个更好

java web开发缓存方案，ehcache和redis各有优劣势，对比如下：

1、适合使用ehcache的场景：

选用Ehcache作为数据存储服务器，Ehcache也是基于内存存储，支持定时持久化功能，非常适合存储像计数器这种小数据类型。处理Http请求使用Tomcat容器，结构图如下：

实现原理：处理逻辑采用一个servlet实现，并且在这个servlet中通过一致性Hash从Ehcache中获取计数器值。

2、高并发并且对实时性要求高的场合下使用redis

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redis.conf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，重启恢复的时候非常麻烦。

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 的强大操作功能息息相关。

3.高性能

这点跟memcache很想象，内存操作的级别是毫秒级的比硬盘操作秒级操作自然高效不少，较少了磁头寻道、数据读取、页面交换这些高开销的操作！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操控的。

4.replication

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。

❹ 谁用过Hazelcast集群下性能跟ehcache相比如何

1、torm集群中包含两类节点：主控节点（MasterNode）和工作节点（WorkNode）。其分别对应的角色如下：主控节点（MasterNode）上运行一个被称为Nimbus的后台程序，它负责在Storm集群内分发代码，分配任务给工作机器，并且负责监控集群运行状态。Nimbus的作用类似于Hadoop中JobTracker的角色。每个工作节点（WorkNode）上运行一个被称为Supervisor的后台程序。Supervisor负责监听从Nimbus分配给它执行的任务，据此启动或停止执行任务的工作进程。每一个工作进程执行一个Topology的子集；一个运行中的Topology由分布在不同工作节点上的多个工作进程组成。Nimbus和Supervisor节点之间所有的协调工作是通过Zookeeper集群来实现的。此外，Nimbus和Supervisor进程都是快速失败（fail-fast)和无状态（stateless）的；Storm集群所有的状态要么在Zookeeper集群中，要么存储在本地磁盘上。这意味着你可以用kill-9来杀死Nimbus和Supervisor进程，它们在重启后可以继续工作。这个设计使得Storm集群拥有不可思议的稳定性。如何安装部署Storm集群这一章节将详细描述如何搭建一个Storm集群。下面是接下来需要依次完成的安装步骤：?搭建Zookeeper集群；?安装Storm依赖库；?下载并解压Storm发布版本；?修改storm.yaml配置文件；?启动Storm各个后台进程。2.1搭建Zookeeper集群Storm使用Zookeeper协调集群，由于Zookeeper并不用于消息传递，所以Storm给Zookeeper带来的压力相当低。大多数情况下，单个节点的Zookeeper集群足够胜任，不过为了确保故障恢复或者部署大规模Storm集群，可能需要更大规模节点的Zookeeper集群（对于Zookeeper集群的话，官方推荐的最小节点数为3个）。在Zookeeper集群的每台机器上完成以下安装部署步骤：1）下载安装JavaJDK，官方下载链接为javasuncom/javase/downloads/indexjsp，JDK版本为JDK6或以上。2）根据Zookeeper集群的负载情况，合理设置Java堆大小，尽可能避免发生swap，导致Zookeeper性能下降。保守期间，4GB内存的机器可以为Zookeeper分配3GB最大堆空间。3）下载后解压安装Zookeeper包，官方下载链接为hadoopapacheorg/zookeeper/releaseshtml。4）根据Zookeeper集群节点情况，创建如下格式的Zookeeper配置文件zoo.cfg：tickTime=2000dataDir=/var/zookeeper/clientPort=2181initLimit=5syncLimit=2server.1=zoo1:2888:3888server.2=zoo2:2888:3888server.3=zoo3:2888:3888其中，dataDir指定Zookeeper的数据文件目录；其中server.id=host:port:port，id是为每个Zookeeper节点的编号，保存在dataDir目录下的myid文件中，zoo1~zoo3表示各个Zookeeper节点的hostname，第一个port是用于连接leader的端口，第二个port是用于leader选举的端口。5）在dataDir目录下创建myid文件，文件中只包含一行，且内容为该节点对应的server.id中的id编号。6）启动Zookeeper服务：java-cpzookeeper.jar:lib/log4j-1.2.15.jar:conf\org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumPeerMainzoo.cfg也可以通过bin/zkServer.sh脚本启动Zookeeper服务。7）通过Zookeeper客户端测试服务是否可用：?Java客户端下，执行如下命令：java-cpzookeeper.jar:src/java/lib/log4j-1.2.15.jar:conf:src/java/lib/jline-0.9.94.jar\org.apache.zookeeper.ZooKeeperMain-server127.0.0.1:2181也可以通过bin/zkCli.sh脚本启动ZookeeperJava客户端。?C客户端下，进入src/c目录下，编译单线程或多线程客户端：./configuremake