要用到 Hazelcast 这个东西用作分布式缓存, 网上搜索了下发现这篇文章对我理解 Hazelcast 那种无主从之分, 避免了单点故障很有帮助, Hazelcast 的数据分布方式很有点像磁盘阵列 RAID 1, RAID0+1 的影子. 基本上在一个节点出现故障的情况下是不会影响数据访问的.
下面这个系列讲的很详细:
- Hazelcast集群服务(1)——Hazelcast介绍
- Hazelcast集群服务(2)——Hazelcast基本配置
- Hazelcast集群服务(3)——集群功能详解
- Hazelcast集群服务(4)——分布式Map
Hazelcast 是一个开源的可嵌入式数据网格（社区版免费，企业版收费）。你可以把它看做是内存数据库，不过它与 Redis 等内存数据库又有些不同。项目地址：http://hazelcast.org/
Hazelcast 使得 Java 程序员更容易开发分布式计算系统，提供了很多 Java 接口的分布式实现，如：Map, Queue, Topic, ExecutorService, Lock, 以及 JCache 等。它以一个 JAR 包的形式提供服务，只依赖于 Java，并且提供 Java, C/C++, .NET 以及 REST 客户端，因此十分容易使用。
如何存储数据
Hazelcast 服务之间是端对端的，没有主从之分，因此也不存在单点故障。集群中所有的节点都存储等量的数据以及进行等量的计算。
Hazelcast 缺省情况下把数据分为 271 个区。这个值可配置于系统属性 hazelcast.partition.count。 对于一个给定的键，在经过序列号、哈希并对分区总数取模之后能得到此键对应的分区号。所有的分区等量的分布与集群中所有的节点中，每个分区对应的备份也同样分布在集群中。
下例是拥有2个节点的 Hazelcast 集群：
黑色字体表示分区，蓝色字体表示备份。节点1存储了1到135分区，这些分区同时备份在节点2中。节点2存储了136到271分区，并备份在节点1中。
此时如果添加2个节点到集群中，Hazelcast 一个一个的移动分区和备份到新的节点，使得集群数据分布平衡。
注意实际中分区并不是有顺序的分布，而是随机分布，上面的示例只是为了方便理解。重要的是理解 Hazelcast 平均分布分区以及备份。
Hazelcast 使用哈希算法进行数据分区。对于一个给定的键（如Map）或者对象名称（如topic和list）：
- 序列化此键或对象名称，得到一个byte数组。
- 对byte数组进行哈希。
- 取模后的值即为分区号。
每个节点维护一个分区表，存储着分区号与节点之间的对应关系。这样每个节点都知道如何获取数据。
重分区
集群中最老的节点（或者说最先启动）负责定时发送分区表到其他节点。这样如果有节点加入或者离开集群，所有的节点也能更新分区表。
注意: 如果最老的节点挂了，次老节点会接手这个任务。
这个定时任务时间间隔可配置系统属性 hazelcast.partition.table.send.interval。 缺省值为15秒。
重分区发生在：
- 节点加入集群。
- 节点离开集群。
此时最老节点会更新分区表，分发，接着集群开始移动分区，或者从备份恢复分区。
使用方式
有两种方式：嵌入式和客户端服务器。
- 嵌入式，Hazelcast 服务器的 jar 包被导入宿主应用程序，服务器启动并存在于各个宿主应用中。优点是可以更低延迟的数据访问。
- 客户端服务器，Hazelcast 客户端的 jar 包被导入宿主应用程序，服务器 jar 包独立运行于 JVM 中。优点是更容易调试以及更可靠的性能，最重要的是更好的扩展性。
摘自: http://www.cnblogs.com/seasonsluo/p/hazelcast-intro.html
以下是两段使用 Hazelcast 作为分布式 Map 和 Topic 的例子
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import com.hazelcast.config.Config; import com.hazelcast.core.Hazelcast; import com.hazelcast.core.HazelcastInstance; import java.util.concurrent.ConcurrentMap; public class DistributedMap { public static void main(String[] args) { Config config = new Config(); HazelcastInstance h = Hazelcast.newHazelcastInstance(config); ConcurrentMap<String, String> map = h.getMap("my-distributed-map"); map.put("key", "value"); //Concurrent Map methods map.putIfAbsent("somekey", "somevalue"); map.replace("key", "value", "newvalue"); map.forEach((k, v) -> System.out.println(k + " => " + v)); h.shutdown(); } } |
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import com.hazelcast.config.Config; import com.hazelcast.core.*; public class DistributedTopic implements MessageListener<String> { static HazelcastInstance h; public static void main(String[] args) { Config config = new Config(); h = Hazelcast.newHazelcastInstance(config); ITopic<String> topic = h.getTopic("my-distributed-topic"); topic.addMessageListener(new DistributedTopic()); topic.publish("Hello to distributed world"); } @Override public void onMessage(Message<String> message) { System.out.println("Got message " + message.getMessageObject()); h.shutdown(); } } |
启动后会看到输出
Members [2] {
Member [192.168.2.106]:5702 - 274180a0-f05e-467d-bd84-13249f9db491
Member [192.168.2.106]:5703 - 16de21f2-3c5c-477f-aec6-0a33d6d02aba this
}
即使是本地的启动方式也会打开 Socket 端口, 默认在本机启动两个不同的端口号. 其他 Hazelcast 的应用例子可参考 https://hazelcast.org/.
其他相关链接:
本文链接 https://yanbin.blog/hazelcast-introduction/, 来自 隔叶黄莺 Yanbin Blog
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