以前，我們是使用spring提供的默認Cache Manager來開始Spring Cache抽象的。

盡管這種方法可能適合我們對簡單應用程序的需求，但是在出現復雜問題的情況下，我們需要使用具有更多功能的其他工具。 Hazelcast就是其中之一。 當涉及到基于JVM的應用程序時，Hazelcast是一個很好的緩存工具。 通過使用hazelcast作為緩存，數據可以在計算機群集的節點之間平均分配，從而可以對可用存儲進行水平擴展。

我們將使用spring配置文件運行代碼庫，因此“ hazelcast-cache”將是我們的配置文件名稱。

group 'com.gkatzioura' version '1.0-SNAPSHOT'buildscript {repositories {mavenCentral()}dependencies {classpath("org.springframework.boot:spring-boot-gradle-plugin:1.4.2.RELEASE")} }apply plugin: 'java' apply plugin: 'idea' apply plugin: 'org.springframework.boot'repositories {mavenCentral() }sourceCompatibility = 1.8 targetCompatibility = 1.8dependencies {compile("org.springframework.boot:spring-boot-starter-web")compile("org.springframework.boot:spring-boot-starter-cache")compile("org.springframework.boot:spring-boot-starter")compile("com.hazelcast:hazelcast:3.7.4")compile("com.hazelcast:hazelcast-spring:3.7.4")testCompile("junit:junit") }bootRun {systemProperty "spring.profiles.active", "hazelcast-cache" }

如您所見，我們更新了上一個示例中的gradle文件，并添加了兩個額外的依賴項hazelcast和hazelcast-spring。 此外，我們還更改了應用程序默認運行的配置文件。

我們的下一步是配置hazelcast緩存管理器。

package com.gkatzioura.caching.config;import com.hazelcast.config.Config; import com.hazelcast.config.EvictionPolicy; import com.hazelcast.config.MapConfig; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; import org.springframework.context.annotation.Profile;/*** Created by gkatzioura on 1/10/17.*/ @Configuration @Profile("hazelcast-cache") public class HazelcastCacheConfig {@Beanpublic Config hazelCastConfig() {Config config = new Config();config.setInstanceName("hazelcast-cache");MapConfig allUsersCache = new MapConfig();allUsersCache.setTimeToLiveSeconds(20);allUsersCache.setEvictionPolicy(EvictionPolicy.LFU);config.getMapConfigs().put("alluserscache",allUsersCache);MapConfig usercache = new MapConfig();usercache.setTimeToLiveSeconds(20);usercache.setEvictionPolicy(EvictionPolicy.LFU);config.getMapConfigs().put("usercache",usercache);return config;}}

我們剛剛創建了兩個具有20秒ttl策略的地圖。 因此，自填充地圖以來20秒，將發生緩存逐出。 有關更多的hazelcast配置，請參閱官方的hazelcast 文檔 。

我們必須實現的另一項更改是將UserPayload更改為可序列化的Java對象，因為存儲在hazelcast中的對象必須是可序列化的。

package com.gkatzioura.caching.model;import java.io.Serializable;/*** Created by gkatzioura on 1/5/17.*/ public class UserPayload implements Serializable {private String userName;private String firstName;private String lastName;public String getUserName() {return userName;}public void setUserName(String userName) {this.userName = userName;}public String getFirstName() {return firstName;}public void setFirstName(String firstName) {this.firstName = firstName;}public String getLastName() {return lastName;}public void setLastName(String lastName) {this.lastName = lastName;} }

最后但并非最不重要的一點是，我們添加了另一個綁定到hazelcast-cache配置文件的存儲庫。

結果就是我們先前的與hazelcast集成的spring-boot應用程序，而不是使用ttl策略配置的默認緩存。

您可以在github上找到源代碼。

翻譯自: https://www.javacodegeeks.com/2017/01/spring-boot-cache-abstraction-hazelcast.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的HazelCast的Spring-Boot和Cache抽象的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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