EHCache是来自sourceforge（http://ehcache.sourceforge.net/）的开源项目，也是纯java实现的简单、快速的Cache组件。EHCache支持内存和磁盘的缓存，支持LRU、LFU和FIFO多种淘汰算法，支持分布式的Cache，可以作为Hibernate的缓存插件。同时它也能提供基于Filter的Cache，该Filter可以缓存响应的内容并采用Gzip压缩提高响应速度。
作用：主要负责读取配置文件，并根据配置文件创建和管理Cache类。默认读取CLASSPATH下的ehcache.xml。
// 使用默认配置文件创建CacheManagerCacheManager manager = CacheManager.create();// 通过manager可以生成指定名称的Cache对象Cache cache = cache = manager.getCache("myCache");// 使用manager移除指定名称的Cache对象manager.removeCache("myCache");//可用来移除所有的Cachemanager.removalAll();//关闭CacheManagermanager.shutdown();这里需要注意的是对于缓存的对象都是必须可序列化的。
配置文件ehcache.xml中命名为myCache的缓存配置：
<cache name="myCache" //该名字与manager里操作的名字一样 maxElementsInMemory="10000" // 缓存中允许创建的最大对象数 eternal="false" //缓存中对象是否为永久。如果是，超时设置将被忽略，对象从不过期。 overflowToDisk="true" //内存不足时，是否启用磁盘缓存 timeToIdleSeconds="300" //缓存数据的钝化时间，即在一个元素消亡之前，两次访问时间的最大时间间隔值。这只能在元素不是永久驻留时有效，如果该值是 0 就意味着元素可以停顿无穷长的时间。 timeToLiveSeconds="600" //缓存数据的生存时间，也就是一个元素从构建到消亡的最大时间间隔值。这只能在元素不是永久驻留时有效，如果该值是0就意味着元素可以停顿无穷长的时间。 memoryStoreEvictionPolicy="LFU" //缓存满了之后的淘汰算法。LFU算法直接淘汰使用比较少的对象，在内存保留的都是一些经常访问的对象。对于大部分网站项目，该算法比较适用。 />如果应用需要配置多个不同命名并采用不同参数的Cache，可以相应修改配置文件，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>接下来，写一个实现org.aopalliance.intercept.MethodInterceptor接口的拦截器类。 有了拦截器就可以有选择性的配置想要缓存的 bean 方法。如果被调用的方法配置为可缓存，拦截器将为该方法生成 cache key 并检查该方法返回的结果是否已缓存。如果已缓存，就返回缓存的结果，否则再次执行被拦截的方法，并缓存结果供下次调用。具体代码如下：
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; /**为什么一定要同步？ Cache对象本身的get和put操作是同步的。 如果我们缓存的数据来自数据库查询，在没有这段同步代码时，当key不存在或者key对应的对象已经过期时， 在多线程并发访问的情况下，许多线程都会重新执行该方法，由于对数据库进行重新查询代价是比较昂贵的， 同步后，如果一个线程从数据库拿到了数据，则后面的线程不需要去数据库再查询了。 */ synchronized (this){ element = cache.get(cacheKey); if (element == null) { //调用实际的方法 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(); }}接下来，完成拦截器和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结尾的方法都会被缓存 --> <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的方式极大地提高了系统的灵活性，通过修改配置文件就可以实现对方法结果的缓存，所有的对Cache的操作都封装在了拦截器的实现中。
作用：可以对HTTP响应的内容进行缓存。这种方式缓存数据的粒度比较粗，例如缓存整张页面。 优点：使用简单、效率高 缺点：不够灵活，可重用程度不高。 EHCache使用SimplePageCachingFilter类实现Filter缓存。该类继承自CachingFilter，有默认产生cache key的calculateKey()方法，该方法使用HTTP请求的URI和查询条件来组成key。也可以自己实现一个Filter，同样继承CachingFilter类,然后覆写calculateKey()方法，生成自定义的key。 有时在使用Ajax时，为保证JS请求的数据不被浏览器缓存，每次请求都会带有一个随机数参数i。如果使用SimplePageCachingFilter，那么每次生成的key都不一样，缓存就没有意义了。这种情况下，我们就会覆写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>下面我们写一个简单的test.jsp文件进行测试，缓存后的页面每次刷新，在600秒内显示的时间都不会发生变化的。代码如下：
<%out.println(new Date());%>CachingFilter输出的数据会根据浏览器发送的Accept-Encoding头信息进行Gzip压缩。经过测试，Gzip压缩后的数据量是原来的1/4，速度是原来的4-5倍，所以缓存加上压缩，效果非常明显。
在使用Gzip压缩时，需注意两个问题： 1. Filter在进行Gzip压缩时，采用系统默认编码，对于使用GBK编码的中文网页来说，需要将操作系统的语言设置为：zh_CN.GBK，否则会出现乱码的问题。 2. 默认情况下CachingFilter会根据浏览器发送的请求头部所包含的Accept-Encoding参数值来判断是否进行Gzip压缩。虽然IE6/7浏览器是支持Gzip压缩的，但是在发送请求的时候却不带该参数。为了对IE6/7也能进行Gzip压缩，可以通过继承CachingFilter，实现自己的Filter，然后在具体的实现中覆写方法acceptsGzipEncoding。 具体实现参考：
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可以作为Hibernate的二级缓存使用。在hibernate.cfg.xml中需增加如下设置：
<prop key="hibernate.cache.provider_class"> org.hibernate.cache.EhCacheProvider</prop>然后在Hibernate映射文件的每个需要Cache的Domain中，加入类似如下格式信息：
<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为该domain的类名。
<cache name="domain.class.name"maxElementsInMemory="10000"eternal="false"timeToIdleSeconds="300"timeToLiveSeconds="600"overflowToDisk="false"/>对于Cache的使用，除了功能，在实际的系统运营过程中，我们会比较关注每个Cache对象占用的内存大小和Cache的命中率。有了这些数据，我们就可以对Cache的配置参数和系统的配置参数进行优化，使系统的性能达到最优。EHCache提供了方便的API供我们调用以获取监控数据，其中主要的方法有：
//得到缓存中的对象数cache.getSize();//得到缓存对象占用内存的大小cache.getMemoryStoreSize();//得到缓存读取的命中次数cache.getStatistics().getCacheHits()//得到缓存读取的错失次数cache.getStatistics().getCacheMisses()EHCache从1.2版本开始支持分布式缓存。分布式缓存主要解决集群环境中不同的服务器间的数据的同步问题。具体的配置如下： 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，需要在每个cache属性中加入
<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是一个非常优秀的基于Java的Cache实现。它简单、易用，而且功能齐全，并且非常容易与Spring、Hibernate等流行的开源框架进行整合。通过使用EHCache可以减少网站项目中数据库服务器的访问压力，提高网站的访问速度，改善用户的体验。
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