hazelcast初探

Hazelcast作为一个高度可扩展的数据分发和集群平台，提供了高效的、可扩展的分布式数据存储、数据缓存。Hazelcast是开源的，在分布式技术方面，Hazelcast提供了十分友好的接口供开发者选择，如Map，Queue，ExecutorService, Lock和Jcache。
Hazelcast的稳定性很高，分布式应用可以使用Hazelcast进行存储数据、同步数据、发布订阅消息等。Hazelcast是基于Java开发的，其客户端有Java, C/C++, .NET以及REST。Hazelcast同时也支持memcache协议。它很好的支持了Hibernate，可以很容易的在当今流行的数据库系统中应用。

如果你在寻找一个基于内存的、可扩展的以及对开发者友好的NoSql，那么Hazelcast是一个很不错的选择！

Hazelcast是一个高度可扩展的数据分发和集群平台。特性包括：

提供java.util.{Queue, Set, List, Map}分布式实现。
提供java.util.concurrency.locks.Lock分布式实现。
提供java.util.concurrent.ExecutorService分布式实现。
提供用于一对多关系的分布式MultiMap。
提供用于发布/订阅的分布式Topic（主题）。
通过JCA与J2EE容器集成和事务支持。
提供用于安全集群的Socket层加密。
支持同步和异步持久化。
为Hibernate提供二级缓存Provider 。
通过JMX监控和管理集群。
支持动态HTTP Session集群。
利用备份实现动态分割。
支持动态故障恢复。

1.优点

a. Hazelcast开发比较简单
Hazelcast是基于Java写的，没有任何其它的以来。它提供的API跟Java util包很像。对于开发者来说，只需要加入hazelcast.jar，然后就可以快速使用在多个JVM之间的数据共享（分布式）。

b. Hazelcast的节点之间是平等的（Peer-to-Peer）
不像其它很多的NoSql解决方案，Hazelcast的节点之间是对等的（没有主次之分）。所有的节点存储的数据都是相等的，在应用中可以很容易的增加一个Hazelcast节点。或者以客户端-服务端的形式使用。

c. Hazelcast是可扩展的
Hazelcast的扩展性非常强，可以很简单的增加或减少节点。可以自动的监听节点的增加，并以线性的方式增加存储空间和能力。节点之间的通信是以TCP的方式建立的。

d. Hazelcast效率很高。
将数据存储在内存中，所以是非常高效的，包括读操作和写操作。

e. Hazelcast是可备份的
Hazelcast的数据会在多个节点上进行备份。一旦一个节点失败了，数据将会从别的节点上进行恢复。

f. Hazelcast页面元素齐全

页面可以看到map,list等数据内容,以及一些容量的仪表图.可以看到很多有用的数据,包括每个Map的请求次数等.

2. 使用场景
分布式缓存，通常使用在数据库之前的那一层
缓存服务器
NoSql的数据存储
Spring cache
微服务的结构
储存临时数据，如web的session等

3. Hazelcast的数据拆分
Hazelcast的数据拆分叫做间隔（Partitions）。默认情况下，Hazelcast会将数据拆分成271个间隔（总数，并不是单个单点）。当传入一个key时，Hazelcast会对它进行序列化，以及进行hash的算法等算出一个数值，通过该数值它存放在相应的间隔中（271个的其中一个）。在不同的节点中存放相同数量的间隔。Hazelcast还会生成备份的间隔，同样也是存放在这些间隔中。

4.配置

配置组连接选项

    <group>

        <name>test</name>

        <password>test</password>

    </group>

配置管理页面,如果配置为true,则可以在mancenter目录下启动页面管理

<management-center enabled="true">http://10.1.4.97:8080/mancenter</management-center>

配置连接网络(自增长如果配为true,端口启动失败时会自增)

        <port auto-increment="true" port-count="100">5701</port>

集群节点发现机制,自选一种

        <join>

            <multicast enabled="false">

                <multicast-group>224.2.2.3</multicast-group>

                <multicast-port>54327</multicast-port>

            </multicast>

            <tcp-ip enabled="true">

                <interface>10.10.10.10</interface>

                <member-list>

                    <member>10.10.10.10</member>

                </member-list>

            </tcp-ip>

            <aws enabled="false">

                <access-key>my-access-key</access-key>

                <secret-key>my-secret-key</secret-key>

                <!--optional, default is us-east-1 -->

                <region>us-west-1</region>

                <!--optional, default is ec2.amazonaws.com. If set, region shouldn't be set as it will override this property -->

                <host-header>ec2.amazonaws.com</host-header>

                <!-- optional, only instances belonging to this group will be discovered, default will try all running instances -->

                <security-group-name>hazelcast-sg</security-group-name>

                <tag-key>type</tag-key>

                <tag-value>hz-nodes</tag-value>

            </aws>

        </join>

配置节点对套接字加密,算法可选

        <symmetric-encryption enabled="false">

            <!--

               encryption algorithm such as

               DES/ECB/PKCS5Padding,

               PBEWithMD5AndDES,

               AES/CBC/PKCS5Padding,

               Blowfish,

               DESede

            -->

            <algorithm>PBEWithMD5AndDES</algorithm>

            <!-- salt value to use when generating the secret key -->

            <salt>thesalt</salt>

            <!-- pass phrase to use when generating the secret key -->

            <password>thepass</password>

            <!-- iteration count to use when generating the secret key -->

            <iteration-count>19</iteration-count>

        </symmetric-encryption>

配置执行服务器的线程和队列容量

    <executor-service name="default">

        <pool-size>16</pool-size>

        <!--Queue capacity. 0 means Integer.MAX_VALUE.-->

        <queue-capacity>0</queue-capacity>

    </executor-service>

参考:http://blog.csdn.net/hengyunabc/article/details/18514563

NoSQL

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