前言

在百万并发认证业务中使用本地缓存 Ehcache 的方案设计和落地实践是一个需要仔细考虑的任务，以确保系统的性能和可靠性。

方案设计和实践步骤

了解业务需求和场景：首先，要全面了解业务的并发量、认证频率以及数据访问模式。这有助于确定缓存的适用范围和设计方向。

缓存策略：根据业务场景，考虑采用不同的缓存策略，例如：

认证令牌缓存：针对认证令牌的缓存，以减少对认证服务器的频繁请求。
用户信息缓存：缓存用户信息，以减轻对用户数据库的压力。

import net.sf.ehcache.Cache;
import net.sf.ehcache.CacheManager;
import net.sf.ehcache.Element;

// 初始化缓存管理器
CacheManager cacheManager = CacheManager.getInstance();

// 创建认证令牌缓存
Cache authTokenCache = new Cache("AuthTokenCache", 10000, false, false, 3600, 1800);
cacheManager.addCache(authTokenCache);

// 创建用户信息缓存
Cache userInfoCache = new Cache("UserInfoCache", 10000, false, false, 7200, 3600);
cacheManager.addCache(userInfoCache);

缓存数据的选择：根据业务需求，决定哪些数据需要被缓存，以及缓存的有效期。对于认证场景，可能需要缓存的数据包括用户信息、权限信息等。

// 存储认证令牌到缓存
String authToken = "some_auth_token";
Element authTokenElement = new Element(userId, authToken);
authTokenCache.put(authTokenElement);

// 存储用户信息到缓存
User user = getUserFromDatabase(userId);
Element userInfoElement = new Element(userId, user);
userInfoCache.put(userInfoElement);

缓存更新策略：当用户信息发生变化时，需要考虑如何更新缓存。可以采用以下方法之一：

手动失效：在用户信息变更时，手动使缓存失效，下次请求时重新加载。
定时刷新：定时清除缓存，强制刷新最新数据。

缓存淘汰策略：当缓存容量不足时，需要确定哪些缓存数据应该被淘汰。一些常见的策略包括基于时间、基于访问频率等。

// 手动失效
authTokenCache.remove(userId);

// 定时刷新
ScheduledExecutorService scheduler = Executors.newScheduledThreadPool(1);
scheduler.schedule(() -> {
    // 清除并重新加载缓存
    userInfoCache.remove(userId);
    User newUser = getUserFromDatabase(userId);
    Element newUserElement = new Element(userId, newUser);
    userInfoCache.put(newUserElement);
}, 1, TimeUnit.HOURS);

<cache name="UserInfoCache"
       maxEntriesLocalHeap="10000"
       eternal="false"
       timeToLiveSeconds="7200"
       timeToIdleSeconds="3600">
    <persistence strategy="none"/>
    <heap>
        <policy class="org.ehcache.core.eviction.LFUPolicy"/>
    </heap>
</cache>

多级缓存：对于高并发场景，可以考虑多级缓存，将数据缓存在不同层级的缓存中，以便更快地获取数据。

import org.ehcache.Cache;
import org.ehcache.CacheManager;
import org.ehcache.config.CacheConfiguration;
import org.ehcache.config.builders.CacheConfigurationBuilder;
import org.ehcache.config.builders.CacheManagerBuilder;
import org.ehcache.config.builders.ResourcePoolsBuilder;
import org.ehcache.core.statistics.CacheStatistics;
import org.ehcache.expiry.Duration;
import org.ehcache.expiry.Expirations;
import org.ehcache.impl.internal.statistics.DefaultStatisticsService;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class MultiLevelCacheExample {
    public static void main(String[] args) {
        CacheManager cacheManager = CacheManagerBuilder.newCacheManagerBuilder()
                .withCache("localCache",
                        CacheConfigurationBuilder.newCacheConfigurationBuilder(Long.class, String.class,
                                ResourcePoolsBuilder.heap(100))
                                .withExpiry(Expirations.timeToLiveExpiration(Duration.of(5, TimeUnit.SECONDS))))
                .build(true);

        Cache<Long, String> localCache = cacheManager.getCache("localCache", Long.class, String.class);

        // Create a multi-level cache
        Cache<Long, String> multiLevelCache = CacheDecoratorFactory.multiLevelCache(localCache);

        // Use the multi-level cache
        multiLevelCache.put(1L, "Value 1");
        String value = multiLevelCache.get(1L);
        System.out.println("Value: " + value);

        // Close the cache manager when done
        cacheManager.close();
    }
}

故障处理和容错：考虑缓存失效、服务器故障等情况下的容错机制。例如，当缓存失效时，能够从数据库中获取最新数据。

性能测试和优化：在实际部署前，进行性能测试，模拟实际的并发请求场景，以确保缓存方案能够满足业务需求。根据性能测试结果进行调优，例如调整缓存大小、缓存策略等。

监控和日志：在生产环境中，设置监控和日志系统，实时监测缓存的使用情况、缓存命中率、缓存失效等指标，以及记录缓存相关的日志，方便故障排查和性能优化。

持续优化：定期审查缓存策略和配置，根据业务发展和性能需求的变化，进行持续优化和调整。
值得注意的是，缓存方案的设计和实践是一个复杂的过程，需要结合具体业务需求和技术环境来进行。同时，也要考虑缓存可能带来的一些副作用，比如数据一致性问题，需要在设计阶段进行充分的评估和规划。

本地缓存 Ehcache 在百万并发认证业务中的方案设计和落地实践

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