Hazelcast分布式内存网格（IMDG）基本使用，使用Hazelcast做分布式内存缓存

文章目录

• 一、Hazelcast简介
• • 1、Hazelcast概述
  • 2、Hazelcast之IMDG
  • 3、数据分区
• 二、Hazelcast配置
• • 1、maven坐标
  • 2、集群搭建
  • • （1）组播自动搭建
  • 3、客户端
  • 4、集群分组
  • 5、其他配置
• 三、Hazelcast分布式数据结构
• • 1、IMap
  • 2、IQueue：队列
  • 3、MultiMap
  • 4、ISet
  • 5、IList
  • 6、其它
• 参考资料

一、Hazelcast简介

1、Hazelcast概述

官方文档：https://docs.hazelcast.com/hazelcast/5.3/

Hazelcast是驻内存数据网格(In-Memory Data Grid，IMDG)的数据网格开源项目，同时也是该公司的名称。Hazelcast提供弹性可扩展的分布式内存计算，Hazelcast被公认是提高应用程序性能和扩展性最好的方案。Hazelcast通过开放源码的方式提供以上服务。更重要的是，Hazelcast通过提供对开发者友好的Map、Queue、ExecutorService、Lock和JCache接口使分布式计算变得更加简单。例如，Map接口提供了内存中的键值存储，这在开发人员友好性和开发人员生产力方面提供了NoSQL的许多优点。

除了在内存中存储数据外，Hazelcast还提供了一组方便的api来访问集群中的cpu，以获得最大的处理速度。轻量化和简单易用是Hazelcast的设计目标。Hazelcast以Jar包的方式发布，因此除Java语言外Hazelcast没有任何依赖。Hazelcast可以轻松地内嵌已有的项目或应用中，并提供分布式数据结构和分布式计算工具。

Hazelcast 具有高可扩展性和高可用性（100%可用，从不失败）。分布式应用程序可以使用Hazelcast进行分布式缓存、同步、集群、处理、发布/订阅消息等。Hazelcast基于Java实现，并提供C/C++，.NET，REST，Python、Go和Node.js客户端。Hazelcast遵守内存缓存协议，可以内嵌到Hibernate框架，并且可以和任何现有的数据库系统一起使用.

如果你正在寻找基于内存的、高速的、可弹性扩展的、对开发者友好的NoSQL，Hazelcast是一个很棒的选择。

2、Hazelcast之IMDG

Hazelcast功能非常强大，本文主要讨论Hazelcast用于做分布式缓存。

Hazelcast做IMDG的官方文档如下：https://docs.hazelcast.com/imdg/4.2/

Hazelcast支持如下语言的API：Java、.NET、C++、Node.js、Python、Go。在此我们主要讨论JavaAPI。

下面的架构图中包含所有Hazelcast IMDG版本的功能：

3、数据分区

默认情况下，Hazelcast提供271个分区。当您启动只有一个成员的集群时，它拥有全部271个分区(即，它保留271个分区的主副本)。下图显示了具有单个成员的Hazelcast群集中的分区。

当添加更多成员时，Hazelcast会将一些主分区副本和备份分区副本逐个移动到新成员，从而使所有成员都是平等的和冗余的。得益于一致的哈希算法，只有最少量的分区被移动以横向扩展Hazelcast。下面是一个有四个成员的Hazelcast集群中的分区副本分布图：

也就是说，Hazelcast会对数据进行冗余，以实现它的高可用。一个节点挂掉之后，其分区中的数据一定会在集群中其它服务中找到。

Hazelcast通过分区表存储分区id和它们所属的集群成员的地址。这个表的目的是让集群中的所有成员(包括lite成员)都知道这个信息，确保每个成员都知道数据在哪里。

二、Hazelcast配置

1、maven坐标

直接引入jar包即可使用，非常方便。

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.hazelcast/hazelcast -->
<dependency>
    <groupId>com.hazelcast</groupId>
    <artifactId>hazelcast</artifactId>
    <version>5.3.6</version>
</dependency>

Gradle等其他坐标请移步：
https://mvnrepository.com/artifact/com.hazelcast/hazelcast/5.3.6

2、集群搭建

（1）组播自动搭建

Config cfg = new Config();
HazelcastInstance instance = Hazelcast.newHazelcastInstance(cfg);
Map<Integer, String> mapCustomers = instance.getMap("customers");
mapCustomers.put(1, "Joe");
mapCustomers.put(2, "Ali");
mapCustomers.put(3, "Avi");

System.out.println("Customer with key 1: "+ mapCustomers.get(1));
System.out.println("Map Size:" + mapCustomers.size());

Queue<String> queueCustomers = instance.getQueue("customers");
queueCustomers.offer("Tom");
queueCustomers.offer("Mary");
queueCustomers.offer("Jane");
System.out.println("First customer: " + queueCustomers.poll());
System.out.println("Second customer: "+ queueCustomers.peek());
System.out.println("Queue size: " + queueCustomers.size());

以上代码运行两次，就会形成一个集群：

Members {size:2, ver:2} [
    Member [127.0.0.1]:5701 - e40081de-056a-4ae5-8ffe-632caf8a6cf1 this
    Member [127.0.0.1]:5702 - 93e82109-16bf-4b16-9c87-f4a6d0873080
]

在这里，您可以看到集群的大小(size)和成员列表版本(ver).当集群发生变化时，成员列表版本递增，例如，成员离开或加入集群。

默认情况下，Hazelcast通过组播的形式，在同一个网络中，自动发现其它成员。

3、客户端

下面的代码启动一个Hazelcast客户机，连接到我们的集群，并打印customers Map：

public class GettingStartedClient {
    public static void main( String[] args ) {
        ClientConfig clientConfig = new ClientConfig();
        HazelcastInstance client = HazelcastClient.newHazelcastClient( clientConfig );
        IMap map = client.getMap( "customers" );
        System.out.println( "Map Size:" + map.size() );
    }
}

Hazelcast其实有两种用法，一种是搭建一个独立的服务器集群，然后客户端连接上进行使用，就像redis那样。还有一种是，随着项目的启动而启动，此时就不需要客户端了，每一个java应用都作为Hazelcast集群服务的一员。

4、集群分组

通过指定集群名称，可以简单地对集群进行分离和分组。

可以通过编程方式定义集群配置（也可以使用xml和yaml进行配置https://docs.hazelcast.com/imdg/4.2/clusters/creating-clusters）。一个JVM可以托管多个Hazelcast实例。每个Hazelcast实例只能参与一个组。每个Hazelcast实例只加入自己的组，不与其他组交互：下面的代码示例创建三个单独的Hazelcast实例-h1属于production群集，而h2和h3属于development集群：

Config configProd = new Config();
configProd.setClusterName( "production" );

Config configDev = new Config();
configDev.setClusterName( "development" );

HazelcastInstance h1 = Hazelcast.newHazelcastInstance( configProd );
HazelcastInstance h2 = Hazelcast.newHazelcastInstance( configDev );
HazelcastInstance h3 = Hazelcast.newHazelcastInstance( configDev );

5、其他配置

Hazelcast用于在集群成员之间通信的端口。其默认值为5701，如果端口被占用会递增，可以进行配置：

Config config = new Config();
config.getNetworkConfig().setPort( 5701 )
    .setPortAutoIncrement( true ).setPortCount( 20 );

其他网络配置：Hazelcast提供自动检测、多播、TCP/IP、AWS、Kubernetes、Azure、GCP、Eureka等等。
https://docs.hazelcast.com/imdg/4.2/clusters/network-configuration

Hazelcast可以使用xml或者yaml进行特殊的额外配置，在项目中，新建一个hazelcast.yml或者hazelcast.xml，在里面进行配置，更多配置请移步官方文档！

三、Hazelcast分布式数据结构

1、IMap

IMap继承了ConcurrentMap，所以我们可以使用其put和get方法对数据进行写入和读取。其所有的操作都是线程安全的。

Hazelcast对IMap数据进行分区（上面讨论过）存储，并进行备份。

Config config = new Config();
config.setClusterName("CLUSTER_NAME");

MapConfig mapConfig = new MapConfig();
mapConfig.setName("MY_MAP");
mapConfig.setBackupCount(1); // 同步备份，默认就是1
mapConfig.setAsyncBackupCount(1); // 异步备份，默认是0
mapConfig.setTimeToLiveSeconds(100); // 100秒过期时间
mapConfig.setMaxIdleSeconds(100); // 100秒活跃时间，最后一次对其进行读写时间 过期
mapConfig.setInMemoryFormat(InMemoryFormat.NATIVE); // 设置内存格式，二进制、反序列化、堆外内存。默认是二进制方式存储

EvictionConfig evictionConfig = new EvictionConfig();
evictionConfig.setEvictionPolicy(EvictionPolicy.LRU); // LRU形式驱逐key
evictionConfig.setSize(1000); // 1000最大key
mapConfig.setEvictionConfig(evictionConfig);

config.addMapConfig(mapConfig);
HazelcastInstance hazelcastInstance = Hazelcast.newHazelcastInstance(config);
IMap<String, String> map = hazelcastInstance.getMap("map");

map.put( "key", "value", 50, TimeUnit.SECONDS); // 可以为单个key设置过期时间
map.setTtl("key", 50, TimeUnit.SECONDS ); // 单独设置过期时间
map.put( "key", "value", 50, TimeUnit.SECONDS, 40, TimeUnit.SECONDS );// 过期时间、活跃时间
map.put("key", "value");
map.get("key"); // 获取的是一个克隆，并不是原对象！
map.putIfAbsent("key", "value");
map.lock("key"); // 锁定键
map.evictAll(); // 清除锁定键之外的所有的键
map.clear(); // 清除

// 可以实现分布式锁
map.lock("key");
map.unlock("key");

// 乐观锁
map.replace("key", "old", "new");

// 还可以为map添加拦截器，详见官方文档

2、IQueue：队列

IQueue继承了BlockingQueue，是分布式队列，Hazelcast分布式队列允许所有集群成员与之交互。使用Hazelcast分布式队列，您可以在一个集群成员中添加一个项目，并从另一个集群成员中删除它。

Config config = new Config();
config.setClusterName("CLUSTER_NAME");

QueueConfig queueConfig = new QueueConfig();
queueConfig.setName("task"); // 设置队列名
queueConfig.setMaxSize(10); // 设置队列最大数量，超过最大数量，再添加将阻塞
queueConfig.setBackupCount(1); // 备份数量

config.addQueueConfig(queueConfig);

HazelcastInstance hazelcastInstance = Hazelcast.newHazelcastInstance(config);
IQueue<String> queue = hazelcastInstance.getQueue( "task" );
queue.put("MyTask"); // 放值
String task = queue.take(); // 取值

boolean offered = queue.offer( "task", 10, TimeUnit.SECONDS );
task = queue.poll( 5, TimeUnit.SECONDS );
if ( task != null ) {
    //process task
}

3、MultiMap

HazelcastInstance hazelcastInstance = Hazelcast.newHazelcastInstance();
MultiMap<String, String> map = hazelcastInstance.getMultiMap("map");

map.put("a", "1");
map.put("a", "2");
map.put("b", "3");
System.out.printf("PutMember:Done");

for (String key: map.keySet()){
    Collection<String> values = map.get(key);
    System.out.printf("%s -> %s\n", key, values);
}

b → [3]

a → [2, 1]

4、ISet

ISet是的分布式并发实现java.util.Set。它具有以下特点:

• ISet不允许重复元素。
• ISet不保留元素的顺序。
• ISet是一种非分区的数据结构：属于一个集合的所有数据都存在于该成员的一个分区中。
• ISet的规模不能超过单台机器的容量。由于整个集合位于单个分区上，因此在单个集合上存储大量数据可能会造成内存压力。因此，您应该使用多个集合来存储大量数据。这样，所有的集分布在集群中，分担负载。
• ISet的备份存储在集群中另一个成员的分区上，以便在主成员出现故障时数据不会丢失。
• 所有项都被复制到本地成员，迭代在本地发生。
• 在ISet中实现的equals方法使用对象的序列化字节版本，而不是java.util.HashSet.

HazelcastInstance hz = Hazelcast.newHazelcastInstance();
ISet<String> set = hz.getSet("set");
set.add("Tokyo");
set.add("Paris");
set.add("London");
set.add("New York");
System.out.println("Putting finished!");

5、IList

Hazelcast列表(IList)类似于Hazelcast的ISet，但它也允许重复元素。

除了允许重复元素之外，Hazelcast列表(IList)还保留了元素的顺序。

Hazelcast列表(IList)是一种非分区的数据结构，其中值和每个备份由它们自己的单个分区表示。

Hazelcast列表(IList)不能超出单台机器的容量。

所有项目都被复制到本地，迭代在本地进行。

HazelcastInstance hz = Hazelcast.newHazelcastInstance();
IList<String> list = hz.getList("list");
list.add("Tokyo");
list.add("Paris");
list.add("London");
list.add("New York");
System.out.println("Putting finished!");

6、其它

Haselcast还实现了Ringbuffer（环型缓冲器）、Topic（发布订阅）、FencedLock（分布式锁）、IAtomicLong（原子Long类型）、ISemaphore（分布式信号量）、IAtomicReference（分布式原子引用）、ICountDownLatch（分布式闭锁）、PNCounter（PN计数器）、FlakeIdGenerator （ID生成器）等等数据结构，但是由于Haselcast基于内存使用，可靠性并没有Redis高，所以还是得分场景进行使用。

参考资料

https://www.lidihuo.com/hazelcast/hazelcast-index.html

https://www.cnblogs.com/jdw5/p/12017044.html

https://xie.infoq.cn/article/9c7e32628b5839f8490b1f782

官方文档：https://docs.hazelcast.com/imdg/4.2/