Redis和Ehcached的区别

Redis

属于独立的运行程序，须要单独安装后，使用JAVA中的Jedis来操纵。由于它是独立，因此若是你写个单元测试程序，放一些数据在Redis中，而后又写一个程序去拿数据，那么是能够拿到这个数据的。

Ehcache

与Redis明显不一样，它与java程序是绑在一块儿的，java程序活着，它就活着。譬如，写一个独立程序放数据，再写一个独立程序拿数据，那么是拿不到数据的。只能在独立程序中才能拿到数据。ehcache是Hibernate中默认的CacheProvider，直接在jvm虚拟机中缓存，速度快，效率高；可是缓存共享麻烦，集群分布式应用不方便。 缓存数据有两级：内存和磁盘，所以无需担忧容量问题，提供Hibernate的缓存实现 。

Ehcache特色

1. 够快

Ehcache的发行有一段时长了，通过几年的努力和不可胜数的性能测试，Ehcache终被设计于large, high concurrency systems.

2. 够简单

开发者提供的接口很是简单明了，从Ehcache的搭建到运用运行仅仅须要的是你宝贵的几分钟。其实不少开发者都不知道本身用在用Ehcache，Ehcache被普遍的运用于其余的开源项目
好比：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 ，通常Ehcache的发布版本不会到2M，V 2.2.3 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，最近版本容许多实例、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）,作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的一大特点，天然用起来just so easy!

贴一段基本使用代码

CacheManager manager = CacheManager.newInstance("src/config/ehcache.xml");
Ehcache cache = new Cache("testCache", 5000, false, false, 5, 2);
cacheManager.addCache(cache);

 代码中有个ehcache.xml文件，如今来介绍一下这个文件中的一些属性
       name:缓存名称。
       maxElementsInMemory：缓存最大个数。
       eternal:对象是否永久有效，一但设置了，timeout将不起做用。
       timeToIdleSeconds：设置对象在失效前的容许闲置时间（单位：秒）。仅当eternal=false对象不是永久有效时使用，可选属性，默认值是0，也就是可闲置时间无穷大。
       timeToLiveSeconds：设置对象在失效前容许存活时间,最大时间介于建立时间和失效时间之间。仅当eternal=false对象不是永久有效时使用，默认是0.，也就是对象存活时 间无穷大。
       overflowToDisk：当内存中对象数量达到maxElementsInMemory时，Ehcache将会对象写到磁盘中。
       diskSpoolBufferSizeMB：这个参数设置DiskStore（磁盘缓存）的缓存区大小。默认是30MB。每一个Cache都应该有本身的一个缓冲区。
       maxElementsOnDisk：硬盘最大缓存个数。
       diskPersistent：是否缓存虚拟机重启期数据 Whether the disk store persists between restarts of the Virtual Machine. The default value is false.
       diskExpiryThreadIntervalSeconds：磁盘失效线程运行时间间隔，默认是120秒。
       memoryStoreEvictionPolicy：当达到maxElementsInMemory限制时，Ehcache将会根据指定的策略去清理内存。默认策略是LRU。你能够设置为 FIFO或是LFU。
       clearOnFlush：内存数量最大时是否清除。

redis是经过socket访问到缓存服务，效率比ecache低，比数据库要快不少，处理集群和分布式缓存方便，有成熟的方案。

若是是单个应用或者对缓存访问要求很高的应用，用ehcache。 若是是大型系统，存在缓存共享、分布式部署、缓存内容很大的，建议用redis。