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Java 本地缓存 Ehcache 该怎么用？

在 Java 缓存生态里，Redis 几乎成了分布式缓存的代名词，但提到本地缓存，有一个 “老伙计” 你一定绕不开 ——Ehcache。作为纯 Java 实现的进程内缓存框架，Ehcache 凭借轻量、易集成、高性能的特点，至今仍是中小型项目、单机应用的首选。本文带你吃透 Ehcache 的核心用法、适用场景，以及和 Redis 的选型逻辑。

一、Ehcache 是什么？先搞懂核心定位

Ehcache 是一款开源的纯 Java 本地缓存框架，核心作用是将高频访问、变更不频繁的数据缓存到 JVM 内存中，避免频繁查询数据库 / 调用接口，从而提升系统响应速度、降低后端存储压力。

关键特征（为什么它能火这么多年？）

本地性：数据存在当前应用的 JVM 内存里，读写无网络开销，速度比 Redis 更快（毫秒级→微秒级）；
轻量级：无外部依赖，引入 jar 包就能用，Spring Boot 一键集成；
多级缓存：支持 “内存 + 磁盘” 两级缓存，内存满了自动刷盘，避免 OOM；
灵活配置：自定义过期时间、淘汰策略（LRU/FIFO）、缓存大小，适配不同业务场景；
生态友好：完美兼容 Spring Cache、MyBatis、Hibernate 等主流框架，开箱即用。

二、Ehcache 实战：Spring Boot 集成三步搞定

以 “电商商品缓存” 为例，手把手教你落地 Ehcache，全程复制就能用。

1. 引入依赖

<!-- Spring Boot 缓存核心依赖 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId>
</dependency>
<!-- Ehcache 核心包 -->
<dependency>
    <groupId>net.sf.ehcache</groupId>
    <artifactId>ehcache</artifactId>
    <version>2.10.6</version> <!-- 稳定版本，适配大部分项目 -->
</dependency>

2. 配置 Ehcache 规则

在 resources 目录下创建 ehcache.xml，定义缓存策略（核心是 “控制缓存大小 + 过期时间”）：

<ehcache xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:noNamespaceSchemaLocation="ehcache.xsd">
    <!-- 磁盘缓存文件存储路径（默认临时目录） -->
    <diskStore path="java.io.tmpdir/ehcache"/>

    <!-- 默认缓存配置（兜底规则） -->
    <defaultCache
        maxEntriesLocalHeap="10000"   <!-- 内存最大缓存条目数 -->
        eternal="false"               <!-- 是否永久有效（建议false，避免内存溢出） -->
        timeToIdleSeconds="300"       <!-- 闲置5分钟过期（无访问则失效） -->
        timeToLiveSeconds="600"       <!-- 存活10分钟过期（创建后无论是否访问都失效） -->
        diskExpiryThreadIntervalSeconds="120" <!-- 磁盘过期扫描线程间隔 -->
        memoryStoreEvictionPolicy="LRU"/> <!-- 内存淘汰策略：最近最少使用 -->

    <!-- 自定义缓存：商品缓存（针对性配置） -->
    <cache name="goodsCache"
           maxEntriesLocalHeap="5000"  <!-- 商品缓存量小，按需调整 -->
           eternal="false"
           timeToIdleSeconds="600"     <!-- 商品信息变更少，闲置10分钟过期 -->
           timeToLiveSeconds="1800"    <!-- 存活30分钟 -->
           maxEntriesLocalDisk="10000" <!-- 磁盘最大缓存数 -->
           diskPersistent="false"/>    <!-- 重启是否持久化到磁盘（默认false） -->
</cache>

3. 业务代码中使用

结合 Spring Cache 注解，一行代码实现缓存逻辑，无需手动操作缓存：

@Service
@CacheConfig(cacheNames = "goodsCache") // 全局指定缓存名称，简化后续注解
public class GoodsService {

    @Autowired
    private GoodsMapper goodsMapper;

    /**
     * 查询商品：缓存命中则直接返回，未命中则查库并缓存
     * key = 商品ID，保证缓存唯一性
     */
    @Cacheable(key = "#goodsId", unless = "#result == null") // 空结果不缓存
    public GoodsVO getGoodsById(Long goodsId) {
        // 仅第一次调用/缓存过期时执行，后续走内存缓存
        return goodsMapper.selectById(goodsId);
    }

    /**
     * 更新商品：删除对应缓存，避免缓存脏数据
     */
    @CacheEvict(key = "#goodsDTO.id")
    public void updateGoods(GoodsDTO goodsDTO) {
        goodsMapper.updateById(goodsDTO);
    }

    /**
     * 批量删除商品：清空整个商品缓存
     */
    @CacheEvict(allEntries = true)
    public void batchDeleteGoods(List<Long> goodsIdList) {
        goodsMapper.deleteBatchIds(goodsIdList);
    }
}

三、Ehcache 用在哪？看场景选对才高效

Ehcache 不是 “万能缓存”，核心适配本地、低并发、小数据量场景，具体分三类：

✅ 首选场景（用 Ehcache 性价比最高）

后台管理系统：OA/CRM/ERP 等单机 / 小集群部署的系统，数据量小、访问量低，无需分布式缓存；
MyBatis/Hibernate 二级缓存：框架原生支持，无需额外开发，提升数据库查询效率；
Shiro 权限缓存：缓存用户角色、权限信息，避免每次接口校验都查库；
单机高频读场景：比如定时任务配置、字典表数据，变更少、访问频繁。

❌ 不推荐场景（优先选 Redis）

分布式集群：多服务实例需要共享缓存（比如用户登录态、订单状态）；
高并发 / 大数据量：每秒万级以上访问、缓存数据量超 GB 级，JVM 内存扛不住；
跨语言场景：系统包含 Java/PHP/Go 等多语言服务，需要统一缓存中间件。

📌 最优组合：Ehcache + Redis 两级缓存

大型项目常用 “本地缓存 + 分布式缓存” 架构，兼顾速度和一致性：

一级缓存（Ehcache）：缓存热点数据，优先读取，减少网络开销；
二级缓存（Redis）：缓存分布式共享数据，兜底一级缓存未命中的场景；
缓存更新：更新数据时，先删 Redis 缓存，再删 Ehcache 缓存，保证数据一致性。

四、避坑指南：使用 Ehcache 必注意的 3 个问题

1. 内存溢出（OOM）

问题：缓存数据过多，占用 JVM 堆内存导致 OOM；
解决：合理配置 maxEntriesLocalHeap（内存最大条目数）、timeToLiveSeconds（过期时间），开启磁盘缓存兜底。

2. 缓存数据不一致（多实例场景）

问题：单机缓存不共享，A 实例更新数据，B 实例缓存还是旧数据；
解决：① 小集群可通过广播通知刷新缓存；② 核心数据优先用 Redis；③ 给缓存设置合理过期时间，兜底不一致问题。

3. 缓存穿透 / 击穿

缓存穿透：查询不存在的数据，每次都查库；解决：缓存空值（unless = "#result == null" 可调整为缓存空值）；
缓存击穿：热点 key 过期瞬间，大量请求打穿到数据库；解决：设置热点 key 永不过期（eternal = true），或加分布式锁。

五、总结：Ehcache 该不该用？