JSP在Ubuntu上如何实现缓存优化

JSP在Ubuntu上的缓存优化实践

一前端与协议层缓存

设置浏览器与CDN可缓存的响应头：对静态资源与长期不变的页面使用Cache-Control: public, max-age=31536000（1年）并配合ETag/Last-Modified；对需要频繁更新的页面使用no-cache或max-age=0, must-revalidate；对登录后个性化页面使用private。在JSP中可直接写入：
```
<%
  response.setHeader("Cache-Control", "public, max-age=31536000");
  response.setDateHeader("Expires", System.currentTimeMillis() + 31536000L*1000);
%>
```

使用Servlet过滤器统一设置缓存策略，便于按路径/类型批量控制：

public class CacheFilter implements Filter {
    public void doFilter(ServletRequest req, ServletResponse res, FilterChain chain)
            throws IOException, ServletException {
        HttpServletResponse r = (HttpServletResponse) res;
        String uri = ((HttpServletRequest)req).getRequestURI();
        if (uri.endsWith(".js") || uri.endsWith(".css") || uri.contains("/static/")) {
            r.setHeader("Cache-Control", "public, max-age=31536000");
            r.setDateHeader("Expires", System.currentTimeMillis() + 31536000L*1000);
        } else {
            r.setHeader("Cache-Control", "no-cache, must-revalidate");
        }
        chain.doFilter(req, res);
    }
    public void init(FilterConfig c) {}
    public void destroy() {}
}

在web.xml中映射：*.jsp, /static/*等路径。该做法便于与CDN协同，降低源站压力。

二页面与片段缓存

使用JSTL c:cache对页面片段做缓存（适用于变动频率不同的区域，如侧边栏、页脚、热点数据块）。示例：

<%@ taglib uri="http://java.sun.com/jsp/jstl/core" prefix="c" %>
<c:cache var="sidebar" scope="page" time="3600" unit="second">
    <!-- 计算或查询较耗时的片段 -->
    <div>热点内容或导航</div>
</c:cache>
<c:out value="${sidebar}" escapeXml="false"/>

提示：c:cache属于JSTL，需引入JSTL库；对高度个性化内容避免使用片段缓存。

三数据层与应用层缓存

引入Ehcache 3或Guava Cache缓存业务数据，减少重复计算与数据库访问：

Maven依赖（示例）：

<dependency>
  <groupId>org.ehcache</groupId>
  <artifactId>ehcache</artifactId>
  <version>3.9.6</version>
</dependency>

代码示例（简化）：

CacheManager cacheManager = CacheManagerBuilder.newCacheManagerBuilder().build(true);
Cache<String,String> cache = cacheManager.createCache("viewCache",
    CacheConfigurationBuilder.newCacheConfigurationBuilder(String.class, String.class,
        ResourcePoolsBuilder.heap(1000)).build());

String key = "hotData";
String data = cache.get(key);
if (data == null) {
    data = loadDataFromService(); // 代价高的获取逻辑
    cache.put(key, data);
}
// 使用 data 渲染页面

结合TTL/最大条目等策略，命中率与一致性可按业务权衡。

四操作系统与反向代理层优化

利用Linux Page Cache：JSP编译结果（Servlet类与JSP生成的Java文件）与静态资源由内核自动缓存，通常无需额外代码。保持合理的脏页写回参数有助于吞吐与稳定性（示例值，需结合负载测试微调）：
```
vm.vfs_cache_pressure = 50
vm.dirty_ratio = 10
vm.dirty_background_ratio = 5
# 执行：sudo sysctl -p 使配置生效
```

在Nginx侧启用Gzip压缩与反向代理缓存，对可缓存内容进行边缘缓存，进一步降低Tomcat/JSP压力：

Gzip示例：

gzip on;
gzip_types text/html text/css application/javascript application/json;

反向代理缓存示例：

proxy_cache_path /var/cache/nginx levels=1:2 keys_zone=STATIC:10m inactive=60m;
server {
  location /static/ {
    proxy_cache STATIC;
    proxy_pass http://127.0.0.1:8080;
  }
}

同时检查防火墙/重写规则，避免不必要的延迟与缓存穿透。

五落地配置与验证

建议的缓存分层与示例值

层级	目标	建议策略	示例值
浏览器/CDN	减少回源	强缓存长期静态资源	Cache-Control: public, max-age=31536000
Nginx	边缘缓存与压缩	静态资源与可缓存接口	Gzip；proxy_cache
Tomcat/JSP	降低编译与渲染开销	启用JSP预编译；减少Java脚本片段	jspc/mvn插件；MVC分层
应用数据	减少重复计算与DB压力	Ehcache/Guava本地缓存	TTL=60–300s；最大条目按内存评估
操作系统	提升文件访问吞吐	合理利用Page Cache	vm.vfs_cache_pressure=50 等

验证与观测
- 响应头检查：curl -I 查看Cache-Control/Expires/ETag是否符合预期。
- 命中与性能：观察命中率、首字节时间TTFB、页面渲染时间；结合业务日志与监控告警。
- 避免副作用：对登录态/个性化内容禁用或缩短前端缓存；数据缓存设置合理失效与更新策略，必要时主动失效。

最新问答

相关标签