java中的本地缓存，工作后陆续用到,一直想写，一直无从下手，最近又涉及到这方面的问题了，梳理了一下。自己构造单例、guava、ehcache基本上涵盖了目前的大多数行为了。
为什么要有本地缓存？
在系统中，有些数据，数据量小，但是访问十分频繁（例如国家标准行政区域数据），针对这种场景，需要将数据搞到应用的本地缓存中，以提升系统的访问效率，减少无谓的数据库访问（数据库访问占用数据库连接，同时网络消耗比较大），但是有一点需要注意，就是缓存的占用空间以及缓存的失效策略。
为什么是本地缓存，而不是分布式的集群缓存？
目前的数据，大多是业务无关的小数据缓存，没有必要搞分布式的集群缓存，目前涉及到订单和商品的数据，会直接走DB进行请求，再加上分布式缓存的构建，集群维护成本比较高，不太适合紧急的业务项目。
这里介绍一下缓存使用的三个阶段（摘自info架构师文档）
本地缓存在那个区域？
目前考虑的是占用了JVM的heap区域，再细化一点的就是heap中的old区，目前的数据量来看，都是一些小数据，加起来没有几百兆，放在heap区域最快最方便。后期如果需要放置在本地缓存的数据大的时候，可以考虑在off-heap区域（direct-memory 或者 big-memory），但是off-heap区域的话，需要考虑对象的序列化（因为off-heap区域存储的是二进制的数据），另外一个的话就是off-heap的GC问题。其实，如果真的数据量比较大，那其实就可以考虑搞一个集中式的缓存系统，可以是单机，也可以是集群，来承担缓存的作用。
搞一个单例模式，里面有个Map的变量来放置数据
关于单例模式，一个既简单又复杂的模式（http://iamzhongyong.iteye.com/blog/1539642）
非常典型的代码如下：
public class SingletonMap {
private Map localCacheStore = new HashMap();
private static SingletonMap singletonMap = new SingletonMap();
}
这种能不能用？可以用，但是非常局限
但是这种的就是本地缓存了吗？答案显然不是，为啥呢？
没有缓存大小的设置，无法限定缓存体的大小以及存储数据的限制（max size limit）；
没有缓存的失效策略（eviction policies）；
没有弱键引用，在内存占用吃紧的情况下，JVM是无法回收的（weak rererences keys）；
没有监控统计（statistics）；
持久性存储（persistent store）；
所以，这种就直接废掉了。。。
http://raychase.iteye.com/blog/1545906）
EhCahce的核心类：
A、CacheManager：Cache的管理类；
B、Cache：具体的cache类信息，负责缓存的get和put等操作
C、CacheConfiguration ：cache的配置信息，包含策略、最大值等信息
D、Element：cache中单条缓存数据的单位
典型的代码如下：
public static void main(String[] args) {
conf.memoryStoreEvictionPolic
y(MemoryStoreEvictionPolic
y.LRU);//设置失效策略
System.out.println(localCache.get("iamzhongyong").getObjectValue());
当然，Cache的配置信息，可以通过配置文件制定了。。。
优点：功能强大，有失效策略、最大数量设置等，缓存的持久化只有企业版才有，组件的缓存同步，可以通过jgroup来实现
缺点：功能强大的同时，也使其更加复杂
引入guava的cacheBuilder来构建缓存
这个非常强大、简单，通过一个CacheBuilder类就可以满足需求。
缺点就是如果要组件同步的话，需要自己实现这个功能。
典型的代码如下：
public class GuavaCacheBuilderTest {
LoadingCache cache = CacheBuilder.newBuilder()
.maximumSize(20)//设置大小，条目数
.expireAfterWrite(20, TimeUnit.SECONDS)//设置失效时间，创建时间
.expireAfterAccess(20, TimeUnit.HOURS) //设置时效时间，最后一次被访问
缓存预热怎么搞？
A、全量预热，固定的时间段移除所有，然后再全量预热
适用场景：
1、数据更新不频繁，例如每天晚上3点更新即可的需求；
2、数据基本没有变化，例如全国区域性数据；
B、增量预热（缓存查询，没有，则查询数据库，有则放入缓存）
适用场景：
数据更新要求缓存中同步更新的场景
集群内部，缓存的一致性如何保证？
如果采用ehcache的话，可以使用框架本身的JGroup来实现组内机器之间的缓存同步。
如果是采用google的cacheBuilder的话，需要自己实现缓存的同步。
A、非实时生效数据：数据的更新不会时时发生，应用启动的时候更新即可，然后定时程序定时去清理缓存；
B、需要实时生效数据：启动时可预热也可不预热，但是缓存数据变更后，集群之间需要同步
