HazelCast

入门简介

1. HazelCast是什么

Hazelcast Logo

Hazelcast 是由Hazelcast公司开发的一款

开源的分布式内存级别的缓存数据库

可以为基于JVM环境运行的各种应用

提供分布式集群和分布式缓存服务

in-memory data grid

开源内存数据网格

在国外项目中使用较为广泛

交易系统应用较多其中有很多银行客户

SonarQube集群方案也是基于Hazelcast实现

2. 主要特性

按应用分布式

数据按照某种策略尽可能均匀的
分布在集群的所有节点上

数据会尽量“靠近”应用存放

自治集群(无中心化)

Hazelcast 没有中心节点

集群中最老的节点负责发送分区表

可扩展的

每个节点都有可能随时退出或随时进入

能按照业务需求增加或者减少服务节点

集群中存储的数据都会有一个备份

简单易用

数据模型是面向对象和非关系型的

提供了常用 Java 数据结构接口的分布式实现

Hazelcast 的所有功能只需引用一个jar包

数据结构

Non-partitioned 不分区

该类型数据结构没有分区概念

但是能够多副本整个数据集在一个或者多个节点

Map
MultiMap: <key,List<T>> 类型的数据结构
Cache
PN Counter: 分布式计数器
Event Journal：事件日志

Partitioned 分区

支持分片的数据结构数据集

分散的分布在集群的多个节点上的

Queue
Set
List
Ringbuffer
Lock
ISemaphore

IAtomicLong
IAtomicReference
FlakeIdGenerator
ICountdownLatch
Cardinality Estimator(基数估算器)

Hazelcast分区

Hazelcast 服务之间是端对端，没有主从之分

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 默认情况下把数据存储在 271 个区上

Hazelcast分区存储原理

先序列化此键或对象名称，得到一个byte数组；
然后对上面得到的byte数组进行哈希运算；
再进行取模后的值即为分区号；
最后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

Hazelcast集群实现原理

通过分片来存储和管理所有进入集群的数据

分片保证数据可以快速被读写

通过冗余保证数据不会因节点退出而丢失

分片

Hazelcast的每个数据分片（shards)

被称为一个分区(Partitions)

单节点

只有一个节点时

两个节点

两个节点时

节点变动会触发重分区和数据平衡操作

每个成员的数据分片都至少有一个副本

四个节点

更多节点时

拓扑结构

基本架构模型

嵌入式拓扑模型

C/S 客户端/服务器模型

支持近端缓存

Map 数据存储

OBJECT BINARY NATIVE

OBJECT

直接 java 对象

get 操作无需反序列化得到的是对象的直接引用

与应用程序共享 jvm heap

Binary

java 对象的二进制格式

需要序列化与反序列化操作

与应用程序共享 jvm heap

NATIVE

使用 key / value 实现的序列化接口

将对象存储在堆外内存或者从堆外内存读取

不与应用程序共享内存

在数据量大的场景中

通常会使用 NATIVE 格式的存储数据

以减少应用程序 jvm gc 压力

序列化接口

java.io.Serializable
java.io.Externalizable
com.hazelcast.nio.serialization.DataSerializable
com.hazelcast.nio.serialization.IdentifiedDataSerializable
com.hazelcast.nio.serialization.Portable
Custom Serialization (using StreamSerializer and ByteArraySerializer).
Global Serializer: Please see the Global Serializer section for details

使用 hazelcast 提供的接口通常能获得较好的性能

需要实现特定接口和服务器端配置

可以使用 thrift 等序列化框架

连接到 hazelcast 的序列化 I/O 流上

4. 数据亲密性

确保业务相关的数据在同一个集群节点上

避免操作多个数据的业务事务在通过网络请求数据

实现更低的事务延迟

通过接口将相关数据定位到相同节点

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public interface PartitionAware<T> {
  T getPartitionKey();
}

final class OrderKey implements PartitionAware, Serializable {
    private final long orderId;
    private final long customerId;

    OrderKey(long orderId, long customerId) {
        this.orderId = orderId;
        this.customerId = customerId;
    }

    long getOrderId() {
        return orderId;
    }

    @Override
    public Object getPartitionKey() {
        return customerId;
    }
}

使用PartitioningStrategy自定义分区策略

<hazelcast>
...
<map name="name-of-the-map">
    ...
    <partition-strategy>
        com.hazelcast.partition.strategy.StringAndPartitionAwarePartitioningStrategy
    </partition-strategy> 
    ...
</map>
...
</hazelcast>

CAP 支持

分布式数据库通常通过分区和多副本的方式

以实现扩展性，可用性和数据分布透明性

不用关心数据位置，像使用单一数据集一样使用整个数据集
数据集被切分成更多小分区，并且各自拥有独立副本
副本与leader数据集尽可能的均匀的分散在集群的不同节点上

均匀: 是指各个节点的数据规模均衡性，以保证节点性能平衡；
分散: 是指 leader 与副本通常不会在一个相同的节点或者机架或者技术中心，以求最大的可用性；

通常分布式数据库 AP 优先

因为多个副本同时更新成功或者失败是一个及其复杂和困难的事情，除了需要一个高性能的分布式事务管理器，还需要应对各种复杂的网络和硬件故障，即便如此，在极端情况下的数据恢复也将是极大的挑战；

Hazelcast是一个 AP 系统

延迟复制 lazy replication

尽量一致

最终一致

layze replication: 根据 primary replication 的变更日志，在独立的事务中应用这些帮更到副本数据集上；
尽量一致: 言外之意就是肯定会有不一致的情况。
最终一致：在某个时间点差异存在复制滞后，后台会一直工作填补滞后

实战演示

<dependency>
    <groupId>com.hazelcast</groupId>
    <artifactId>hazelcast-all</artifactId>
    <version>4.1</version>
</dependency>

引入依赖

创建控制器

icu.debug.hazelcast.springboot;


import com.hazelcast.core.HazelcastInstance;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.util.concurrent.ConcurrentMap;

@RestController
public class CommandController {
    @Autowired
    private HazelcastInstance hazelcastInstance;

    private ConcurrentMap<String,String> retrieveMap() {
        return hazelcastInstance.getMap("map");
    }

    @PostMapping("/put")
    public CommandResponse put(@RequestParam(value = "key") String key, @RequestParam(value = "value") String value) {
        retrieveMap().put(key, value);
        return new CommandResponse(value);
    }

    @GetMapping("/get")
    public CommandResponse get(@RequestParam(value = "key") String key) {
        String value = retrieveMap().get(key);
        return new CommandResponse(value);
    }
}

mvn spring-boot:run -Dspring-boot.run.jvmArguments="-Dserver.port=8081"
mvn spring-boot:run -Dspring-boot.run.jvmArguments="-Dserver.port=8082"
mvn spring-boot:run -Dspring-boot.run.jvmArguments="-Dserver.port=8083"
mvn spring-boot:run -Dspring-boot.run.jvmArguments="-Dserver.port=8084"
mvn spring-boot:run -Dspring-boot.run.jvmArguments="-Dserver.port=8085"

启动集群

Members {size:4, ver:4} [
        Member [192.168.0.239]:5701 - 815c5f76-c03e-48b2-aeef-b71bdfa41251
        Member [192.168.0.239]:5702 - 484110d6-8ef9-439b-a2e0-19ff071f1ed3
        Member [192.168.0.239]:5703 - 42ee161f-ed64-4406-b054-fb90798bc7ce
        Member [192.168.0.239]:5704 - 94f82315-e8c1-4cf0-8945-efd8bd48cb75 this
]

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curl --data "key=key1&value=test1" "localhost:8081/put"

curl "localhost:8081/get?key=key1"

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