有哪些常见的Ehcache配置错误，以及如何避免？

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阿莫西林

10月26日发表在 Ehcache Java缓存框架阅读 14 评论 20 | 免费使用 “AI大模型GPT4.0” 提问

在使用Ehcache时，配置上的错误可能会导致缓存性能下降或者应用程序出现异常。以下是一些常见的Ehcache配置错误及其解决方法：

缓存溢出到磁盘问题：
- 错误：未正确配置maxEntriesLocalHeap或磁盘存储参数，导致缓存溢出到磁盘。
- 解决方法：合理设置maxEntriesLocalHeap以限制内存中缓存的对象数，并配置overflowToDisk属性为true以允许溢出到磁盘。确保磁盘存储有足够的空间并能满足性能需求。
未正确配置TTL和TTI：
- 错误：未设置或错误设置了TTL（Time To Live）和TTI（Time To Idle），导致缓存数据不符合期望的生命周期。
- 解决方法：根据具体业务需求设置合理的TTL和TTI值，引入时间敏感的数据缓存，以确保缓存符合业务需求。
缓存大小配置不当：
- 错误：设置了不合理的缓存大小，可能导致内存不足或缓存未充分利用。
- 解决方法：监控应用程序的内存使用模式，逐步调整maxEntriesLocalHeap和maxBytesLocalHeap参数，以找到最佳的缓存大小配置。
未配置持久性策略：
- 错误：没有配置适当的持久性策略，导致重启后缓存数据丢失。
- 解决方法：在需要持久化缓存的场景中，配置persistence属性，并选择合适的策略如localRestartable。
集群环境的缓存同步问题：
- 错误：在集群环境中未正确配置集群的缓存同步，导致数据不一致。
- 解决方法：使用Ehcache集成的Terracotta集群解决方案，确保在多节点间配置好复制策略。如replicatePuts、replicateUpdates等。
不恰当的缓存策略选择：
- 错误：选择了不适合的缓存淘汰策略（如LRU、LFU），影响性能。
- 解决方法：根据应用程序的访问模式选择合适的淘汰策略，常用的包括LRU（Least Recently Used）、LFU（Least Frequently Used）、FIFO（First In First Out）。
监控与管理不足：
- 错误：未启用Ehcache的管理工具或JMX监控，无法及时发现问题。
- 解决方法：启用管理和监控工具，如通过JMX来监控Ehcache运行时状态，确保能够及时发现和解决问题。
频繁全局缓存刷新：
- 错误：使用全局清空缓存的方法影响性能。
- 解决方法：尽量避免全局刷新操作，采用更细粒度的缓存清理策略，只对特定的缓存或元素进行清理。

通过正确理解Ehcache的配置选项，并根据实际需求和环境进行调整，可以有效避免这些错误并优化应用程序的性能。

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掌心上的星光

10月28日

对于Ehcache的配置问题，这些建议实用而全面！特别是关于TTL和TTI的部分，合理设置可以避免不必要的性能损失。

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格子： @掌心上的星光

这部分关于TTL（Time To Live）和TTI（Time To Idle）的讨论确实很重要，合理的配置可以避免缓存频繁失效，从而提升系统性能。除了这两者，还有一些其他设置值得关注，比如cache的存储策略。

例如，在Ehcache中，设置memoryStoreEvictionPolicy可以帮助优化内存使用。对于频繁访问的缓存，可以考虑使用LRU（Least Recently Used）策略：

<cache name="exampleCache"
       maxEntriesLocalHeap="1000"
       memoryStoreEvictionPolicy="LRU">
    <timeToLiveSeconds>120</timeToLiveSeconds>
    <timeToIdleSeconds>60</timeToIdleSeconds>
</cache>

另外，在使用Ehcache时，要注意更新策略的选择。使用CacheEventListener可以帮助我们在缓存条目被更新时，及时反映到其他系统中。

关于更多Ehcache配置的最佳实践，推荐参考Ehcache官方文档，那里的策略和配置细节会很有帮助。通过不断优化这些配置，可以更好地适应不同场景的需求。

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爱与诚

10月31日

建议在监控和管理上多花时间，使用JMX监控Ehcache可以让我们实时了解缓存的状态。配置示例：

<cache name="myCache"
       maxEntriesLocalHeap="1000"
       timeToLiveSeconds="3600"
       timeToIdleSeconds="1800"
       />

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余热： @爱与诚

合理配置Caches是确保应用性能的重要一环。除了JMX监控外，对于Ehcache的配置还可以考虑启用持久化，以防意外重启时丢失数据。这可以通过以下配置实现：

<cache name="myCache"
       maxEntriesLocalHeap="1000"
       timeToLiveSeconds="3600"
       timeToIdleSeconds="1800"
       eternal="false"
       diskPersistent="true"
       diskExpiryTid="3300"
       />

这样设置后，即使应用崩溃或重启，缓存中的数据也能在指定时间后保留在磁盘上，提升了数据的可靠性。

此外，监控缓存的命中率也是非常重要的，这能够帮助分析缓存的效率并调整相应的配置。可以使用像Spring Boot Actuator这样的工具，结合Ehcache进行更全面的监控。

在配置上多做些考虑和实验，将会有助于提高应用的整体性能。

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独守

11月07日

我在实际应用中遇到过缓存大小配置不当的问题，结果造成了内存异常。建议大家在配置时可以先进行基准测试，以找出最优配置。

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白丝袜： @独守

在配置Ehcache时，缓存大小确实是一个常见的问题。建议使用基准测试来找到合适的缓存大小，以避免内存异常。一个常见的做法是根据实际使用情况进行监控和分析，从而动态调整缓存策略。

可以通过以下配置示例来设置Ehcache的最大缓存大小：

<cache name="exampleCache"
       maxEntriesLocalHeap="1000"
       eternal="false"
       timeToIdleSeconds="300"
       timeToLiveSeconds="600">
</cache>

另外，考虑使用滚动日志（Rolling File Appender）来记录Ehcache的行为，例如缓存命中率和失效情况，可以帮助更深入地理解缓存使用情况并优化配置。

同时，还可以参考 Ehcache官方文档来了解更多最佳实践和配置选项。对缓存策略的定期审查和调整将有助于保持应用性能的稳定。

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雅青

11月09日

持久性策略的配置非常重要，特别是对重启后的数据持久化至关重要。可以考虑使用如下配置：

<persistence strategy="localRestartable">
    <snapshot>
        <interval>300</interval>
    </snapshot>
</persistence>

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花舞语： @雅青

针对持久性策略的配置，提出了一个切实可行的配置示例。确保在重启后数据的持久化确实很重要，使用localRestartable的策略可以有效避免数据丢失。此外，配置快照的间隔时间也需要根据具体业务场景来调整，300秒的间隔可以作为参考。

在实际应用中，还可考虑结合diskStore的设置，以便进一步提高数据的安全性和访问性能。例如：

<diskStore path="java.io.tmpdir/ehcache"/>

这样设置后，即使在内存清空的情况下，数据也能在硬盘上保留下来。

此外，不妨研究官方文档，对于不同的使用场景可能会有不同的持久化策略推荐。可以参考Ehcache的用户指南以获取更深入的理解和配置选项。

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浮华灬

11月09日

关于集群环境的配置，我们在实际工作中确实遇到数据不一致的问题，使用Terracotta是个不错的选择，确保了数据实时同步。

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一意孤行： @浮华灬

在使用Ehcache时，尤其是在集群环境下，数据一致性确实是一个挑战。为了确保数据的实时同步，使用Terracotta是一个不错的解决方案。Terracotta可以将Ehcache的多个实例连接到一起，实现缓存的集中管理和数据的同步。

在配置Ehcache和Terracotta的过程中，可以考虑以下示例配置：

<ehcache>
    <defaultCache
        maxEntriesLocalHeap="10000"
        eternal="false"
        timeToIdleSeconds="120"
        timeToLiveSeconds="300"
        memoryStoreEvictionPolicy="LRU">
    </defaultCache>

    <cache name="myCache"
           maxEntriesLocalHeap="5000"
           eternal="true"
           timeToIdleSeconds="300"
           timeToLiveSeconds="600">
    </cache>

    <terracottaConfig>
        <terracotta>
            <url>localhost:9510</url>
        </terracotta>
    </terracottaConfig>
</ehcache>

在集群部署时，还要特别注意以下几个方面以避免配置错误：

确保Terracotta服务器正确配置：检查Terracotta服务器的URL和端口是否正确，确保各个节点可以访问。
缓存的配置保持一致：在所有集群节点上，Ehcache的配置文件应保持一致，以避免不同节点的缓存策略不一致导致数据不同步。
使用适当的隔离级别：在集群环境中，确保使用适当的事务隔离级别，从而减少并发访问引起的数据不一致问题。

可以参考以下链接获取更多信息和最佳实践：Ehcache和Terracotta的最佳实践。希望这些补充对大家的使用有所帮助。

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流水长

11月14日

频繁的全局缓存刷新会影响性能，尽量使用局部失效机制，比如使用条件清除缓存，可以降低影响范围。代码示例：

cache.remove(key);

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岁月： @流水长

对全局缓存的频繁刷新确实会对系统性能造成影响，这一点很有道理。采用局部失效机制来降低性能损耗，确实是个有效的方法。除了使用条件清除缓存外，还可以考虑设置合理的过期时间和最大缓存容量，来控制缓存的使用。

例如，可以通过 Ehcache 的配置文件来设置：

<cache name="myCache"
       maxEntriesLocalHeap="1000"
       eternal="false"
       timeToLiveSeconds="300"
       timeToIdleSeconds="60">
</cache>

这里的 timeToLiveSeconds 和 timeToIdleSeconds 可以避免缓存内容长时间不变的情况，进而减轻全局刷新对性能的影响。此外，考虑使用 CacheLoader 实现延迟加载，这样只有在确实需要的时候才会进行数据加载，进一步优化性能。

有关 Ehcache 的最佳实践和配置，可以参考 Ehcache官方文档。

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蓝色玻璃梦

11月15日

选择合适的缓存淘汰策略是保障性能的重要前提。根据访问模式选择LRU或LFU能够显著提升缓存的命中率。

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就别想： @蓝色玻璃梦

选择合适的缓存淘汰策略确实是优化性能的关键因素。在实际应用中，结合访问模式灵活调整缓存策略能够有效提高命中率。例如，当数据的访问频率较高时，LFU（Least Frequently Used）策略能更好地保持经常使用的缓存，而对于访问较少但偶尔需要的数据，LRU（Least Recently Used）策略可能更合适。

在Ehcache中进行配置时，可以使用类似下面的代码片段来设置缓存和策略：

<cache name="exampleCache"
       maxEntriesLocalHeap="10000"
       eternal="false"
       timeToLiveSeconds="300"
       memoryStoreEvictionPolicy="LRU">
</cache>

这里的memoryStoreEvictionPolicy参数可以根据实际需求调整为LRU或LFU。此外，还可以考虑设定合理的timeToLiveSeconds确保缓存的数据不会过期太快。

此外，可以考虑使用监控工具，定期查看缓存的使用情况，及时调整策略。参考 Ehcache官方文档了解更多配置细节和最佳实践，帮助构建更高效的缓存系统。

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芸芸

4天前

这篇文章中的错误分析很到位，特别是在监控与管理不足的部分，建议定期审查和优化缓存配置，确保性能最大化。

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锦裂： @芸芸

补充监控与管理缓存配置的建议，可通过设置适当的 Eviction 策略和 TTL（存活时间）来优化性能。例如，可以在配置文件中将如下设置：

<cache name="myCache"
       maxEntriesLocalHeap="10000"
       eternal="false"
       timeToLiveSeconds="300"
       memoryStoreEvictionPolicy="LRU">
</cache>

这样的配置确保了缓存对象在300秒后自动过期，避免了过多的无用数据占用内存，从而维护性能。定期审查缓存的使用情况，使用像 JMX 这样的工具，可以帮助识别性能瓶颈和优化机会。此外，也可以考虑引入一些监控工具，如 Spring Boot Actuator，来进一步增强对缓存的可视化监控。

可以参考这个链接获取更多关于Ehcache的配置和优化建议：Ehcache Documentation

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逆流而上

4天前

希望能有更多关于Ehcache的性能调优案例，实际环境中的调优经验分享对我们很有帮助。

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漫游者： @逆流而上

在处理Ehcache的性能调优方面，分享实际案例确实能够为很多用户提供丰厚的学习经验。比如，在使用Ehcache的时候，进行合理的缓存策略配置是非常重要的一步。

一个常见的做法是通过配置不同的缓存区域和过期策略，来优化性能。例如，可以使用不同的过期时间，针对不同的数据类型进行合理的缓存。例如，对于热点数据，可以设置较长的时间；而对于访问频率较低的数据，则可以设置较短的时间：

<cache name="hotDataCache"
       maxEntriesLocalHeap="1000"
       timeToLiveSeconds="600" />

<cache name="coldDataCache"
       maxEntriesLocalHeap="500"
       timeToLiveSeconds="60" />

利用这些配置，能够有效避免频繁访问数据库，同时还可以减少内存占用，提高响应速度。此外，有时还需要关注缓存的存储方式，使用高效的序列化和压缩方式，以减少内存和网络传输开销。

推荐查看Ehcache官方文档, 其中的性能调优部分提供了丰厚的参考，值得深入学习。总之，实际环境中的调优互动必然能让我们获益良多。

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容容

刚才

对于Ehcache的配置，数据与环境的匹配非常重要。在我之前的项目中，正确选择参数让性能提升了不少，尤其是在缓存溢出处理上。

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蛊惑： @容容

你的评论提到的参数选择在Ehcache中是至关重要的，尤其是在处理缓存溢出时。配置不当可能会导致性能瓶颈，例如缓存穿透和击穿。可以借助以下方法来优化配置：

合理设置最大缓存大小：在配置文件中可以通过maxEntriesLocalHeap和maxEntriesLocalDisk来限制缓存的容量。例如：

<cache name="myCache"
      maxEntriesLocalHeap="10000"
      maxEntriesLocalDisk="50000"
      eternal="false"
      timeToLiveSeconds="120"
      timeToIdleSeconds="60"/>

灵活选择缓存策略：依据业务需求，合理选择存储策略，如LRU（最近最少使用），来应对缓存溢出。例如：
```
<cache name="myCache"
      memoryStoreEvictionPolicy="LRU">
```
启用统计信息：通过开启统计功能，可以更好地监控缓存的使用情况，从而进行调整：
```
<cache name="myCache"
      statistics="true"/>
```

值得一提的是，定期分析缓存命中率、失效情况，可以更有效地调整配置以提升性能。有关Ehcache配置的更深入内容，可以参考 Ehcache Documentation。合理的配置和监控归根结底能帮助我们更好地发挥Ehcache的性能潜力。

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