Hazelcast集群服务(1)——Hazelcast介绍

2023-05-16

https://www.cnblogs.com/hunter-56213/p/6230442.html


Hazelcast是什么

    “分布式”、“集群服务”、“网格式内存数据”、“分布式缓存“、“弹性可伸缩服务”——这些牛逼闪闪的名词拿到哪都是ITer装逼的不二之选。在Javaer的世界,有这样一个开源项目,只需要引入一个jar包、只需简单的配置和编码即可实现以上高端技能,他就是 Hazelcast

    Hazelcast 是由Hazelcast公司(没错,这公司也叫Hazelcast!)开发和维护的开源产品,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。Hazelcast可以嵌入到任何使用Java、C++、.NET开发的产品中(C++、.NET只提供客户端接入)。Hazelcast目前已经更新到3.X版本,Java中绝大部分数据结构都被其以为分布式的方式实现。比如Javaer熟悉的Map接口,当通过Hazelcast创建一个Map实例后,在节点A调用 Map::put("A","A_DATA") 方法添加数据,节点B使用 Map::get("A") 可以获到值为"A_DATA" 的数据。Hazelcast 提供了 Map、Queue、MultiMap、Set、List、Semaphore、Atomic 等接口的分布式实现;提供了基于Topic 实现的消息队列或订阅\发布模式;提供了分布式id生成器(IdGenerator);提供了分布式事件驱动(Distributed Events);提供了分布式计算(Distributed Computing);提供了分布式查询(Distributed Query)。总的来说在独立jvm经常使用数据结果或模型 Hazelcast 都提供了分布式集群的实现。

    Hazelcast 有开源版本和商用版本。开源版本遵循 Apache License 2.0 开源协议免费使用。商用版本需要获取特定的License,两者之间最大的区别在于:商用版本提供了数据高密度存储。我们都知道jvm有自己特定的GC机制,无论数据是在堆还是栈中,只要发现无效引用的数据块,就有可能被回收。而Hazelcast的分布式数据都存放在jvm的内存中,频繁的读写数据会导致大量的GC开销。使用商业版的Hazelcast会拥有高密度存储的特性,大大降低Jvm的内存开销,从而降低GC开销。

    很多开源产品都使用Hazelcast 来组建微服务集群,例如咱们的Vert.x,首选使用Hazelcast来组建分布式服务。有兴趣可以看我的这篇分享——http://my.oschina.net/chkui/blog/678347 ,文中说明了Vert.x如何使用Hazelcast组建集群。

    附:

  • Hazelcast源码:https://github.com/hazelcast/hazelcast
  • 关于Hazelcast的问题可以到https://github.com/hazelcast/hazelcast/issues或http://stackoverflow.com。

Hazelcast的特性

自治集群(无中心化)

    Hazelcast 没有任何中心节点(文中的节点可以理解为运行在任意服务器的独立jvm,下同),或者说Hazelcast 不需要特别指定一个中心节点。在运行的过程中,它自己选定集群中的某个节点作为中心点来管理所有的节点。

数据按应用分布式存储

    Hazelcast 的数据是分布式存储的。他会将数据尽量存储在需要使用该项数据的节点上,以实现数据去中心化的目的。在传统的数据存储模型中(MySql、MongDB、Redis 等等)数据都是独立于应用单独存放,当需要提升数据库的性能时,需要不断加固单个数据库应用的性能。即使是现在大量的数据库支持集群模式或读写分离,但是基本思路都是某几个库支持写入数据,其他的库不断的拷贝更新数据副本。这样做的坏处一是会产生大量脏读的问题,二是消耗大量的资源来传递数据——从数据源频繁读写数据会耗费额外资源,当数据量增长或创建的主从服务越来越多时,这个消耗呈指数级增长。

    使用 Hazelcast 可以有效的解决数据中心化问题。他将数据分散的存储在每个节点中,节点越多越分散。每个节点都有各自的应用服务,而Hazelcast集群会根据每个应用的数据使用情况分散存储这些数据,在应用过程中数据会尽量“靠近”应用存放。这些在集群中的数据共享整个集群的存储空间和计算资源。

抗单点故障

    集群中的节点是无中心化的,每个节点都有可能随时退出或随时进入。因此,在集群中存储的数据都会有一个备份(可以配置备份的个数,也可以关闭数据备份)。这样的方式有点类似于 hadoop,某项数据存放在一个节点时,在其他节点必定有至少一个备份存在。当某个节点退出时,节点上存放的数据会由备份数据替代,而集群会重新创建新的备份数据。

简易性

    所有的 Hazelcast 功能只需引用一个jar包,除此之外,他不依赖任何第三方包。因此可以非常便捷高效的将其嵌入到各种应用服务器中,而不必担心带来额外的问题(jar包冲突、类型冲突等等)。他仅仅提供一系列分布式功能,而不需要绑定任何框架来使用,因此适用于任何场景。

    除了以上特性,Hazelcast 还支持服务器/客户端模型,支持脚本管理、能够和 Docker 快速整合等等。

简单使用例子

    前面说了那么多概念,必须要来一点干货了。下面是一个使用 Hazelcast 的极简例子。文中的所有代码都在github上:https://github.com/chkui/hazelcast-demo。

    首先引入Hazelcast的jar包。

    Maven(pom.xml)


<dependency>
    <groupId>com.hazelcast</groupId>
    <artifactId>hazelcast</artifactId>
    <version>${hazelcast.vertsion}</version>
</dependency>  

    Gradle(build.gradle)


compile com.hazelcast:hazelcast:${hazelcast.vertsion}  

    先创一个建 Hazelcast 节点:


//org.palm.hazelcast.getstart.HazelcastGetStartServerMaster 
public class HazelcastGetStartServerMaster {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建一个 hazelcastInstance实例
        HazelcastInstance instance = Hazelcast.newHazelcastInstance();
        // 创建集群Map
        Map<Integer, String> clusterMap = instance.getMap("MyMap");
        clusterMap.put(1, "Hello hazelcast map!");

        // 创建集群Queue
        Queue<String> clusterQueue = instance.getQueue("MyQueue");
        clusterQueue.offer("Hello hazelcast!");
        clusterQueue.offer("Hello hazelcast queue!");
    }
}  

    上面的代码使用 Hazelcast 实例创建了一个节点。然后通过这个实例创建了一个分布式的Map和分布式的Queue,并向这些数据结构中添加了数据。运行这个main方法,会在console看到以下内容:

Members [1] {
    Member [192.168.1.103]:5701 this
}

     随后再创建另外一个节点:


// org.palm.hazelcast.getstart.HazelcastGetStartServerSlave
public class HazelcastGetStartServerSlave {
    public static void main(String[] args) {
        //创建一个 hazelcastInstance实例
        HazelcastInstance instance = Hazelcast.newHazelcastInstance();
        Map<Integer, String> clusterMap = instance.getMap("MyMap");
        Queue<String> clusterQueue = instance.getQueue("MyQueue");
        
        System.out.println("Map Value:" + clusterMap.get(1));
        System.out.println("Queue Size :" + clusterQueue.size());
        System.out.println("Queue Value 1:" + clusterQueue.poll());
        System.out.println("Queue Value 2:" + clusterQueue.poll());
        System.out.println("Queue Size :" + clusterQueue.size());
    }
}  

    该节点的作用是从Map、Queue中读取数据并输出。运行会看到以下输出

Members [2] {
    Member [192.168.1.103]:5701
    Member [192.168.1.103]:5702 this
}

八月 06, 2016 11:33:29 下午 com.hazelcast.core.LifecycleService
信息: [192.168.1.103]:5702 [dev] [3.6.2] Address[192.168.1.103]:5702 is STARTED
Map Value:Hello hazelcast map!
Queue Size :2
Queue Value 1:Hello hazelcast!
Queue Value 2:Hello hazelcast queue!
Queue Size :0

    至此,2个节点的集群创建完毕。第一个节点向map实例添加了{key:1,value:"Hello hazelcast map!"},向queue实例添加[“Hello hazelcast!”,“Hello hazelcast queue!”],第二个节点读取并打印这些数据。

    除了直接使用Hazelcast服务来组建集群,Hazelcast还提供了区别于服务端的客户端应用包。客户端与服务端最大的不同是:他不会存储数据也不能修改集群中的数据。目前客户端有C++、.Net、Java多种版本。

    使用客户端首先要引入客户端jar包。

    Maven(pom.xml)


<dependency>
    <groupId>com.hazelcast</groupId>
    <artifactId>hazelcast-client</artifactId>
    <version>${hazelcast.version}</version>
</dependency>  

    Gradle(build.gradle)


compile com.hazelcast:hazelcast-client:${hazelcast.vertsion}  

    创建一个client节点。


public class HazelcastGetStartClient {
    public static void main(String[] args) {
        ClientConfig clientConfig = new ClientConfig();
        HazelcastInstance instance = HazelcastClient.newHazelcastClient(clientConfig);
        Map<Integer, String> clusterMap = instance.getMap("MyMap");
        Queue<String> clusterQueue = instance.getQueue("MyQueue");
        
        System.out.println("Map Value:" + clusterMap.get(1));
        System.out.println("Queue Size :" + clusterQueue.size());
        System.out.println("Queue Value 1:" + clusterQueue.poll());
        System.out.println("Queue Value 2:" + clusterQueue.poll());
        System.out.println("Queue Size :" + clusterQueue.size());
    }
}  

    然后先启动 HazelcastGetStartServerMaster::main,再启动 HazelcastGetStartClient::main。可以看到客户端输出:

Members [1] {
    Member [192.168.197.54]:5701
}

八月 08, 2016 10:54:22 上午 com.hazelcast.core.LifecycleService
信息: HazelcastClient[hz.client_0_dev][3.6.2] is CLIENT_CONNECTED
Map Value:Hello hazelcast map!
Queue Size :2
Queue Value 1:Hello hazelcast!
Queue Value 2:Hello hazelcast queue!
Queue Size :0

    至此,客户端功能也创建完毕 。可以看到客户端的console输出内容比服务端少了很多,这是因为客户端不必承载服务端的数据处理功能,也不必维护各种节点信息。

例子运行解析

    下面我们根据console的输出来看看 Hazelcast 启动时到底干了什么事。(下面的输出因环境或IDE不同,可能会有差异)

class: com.hazelcast.config.XmlConfigLocator
info: Loading 'hazelcast-default.xml' from classpath. 

    这里输出的内容表示Hazelcast启动时加载的配置文件。如果用户没有提供有效的配置文件,Hazelcast会使用默认配置文件。后续的文章会详细说明 Hazelcast 的配置。

class: com.hazelcast.instance.DefaultAddressPicker
info: Prefer IPv4 stack is true.
class: com.hazelcast.instance.DefaultAddressPicker
info: Picked Address[192.168.197.54]:5701, using socket ServerSocket[addr=/0:0:0:0:0:0:0:0,localport=5701], bind any local is true

    这一段输出说明了当前 Hazelcast 的网络环境。首先是检测IPv4可用且检查到当前的IPv4地址是192.168.197.54。然后使用IPv6启用socket。在某些无法使用IPv6的环境上,需要强制指定使用IPv4,增加jvm启动参数:-Djava.net.preferIPv4Stack=true 即可。

class: com.hazelcast.system
info: Hazelcast 3.6.2 (20160405 - 0f88699) starting at Address[192.168.197.54]:5701
class: com.hazelcast.system
info: [192.168.197.54]:5701 [dev] [3.6.2] Copyright (c) 2008-2016, Hazelcast, Inc. All Rights Reserved.

     这一段输出说明了当前实例的初始化端口号是5701。Hazelcast 默认使用5701端口。如果发现该端口被占用,会+1查看5702是否可用,如果还是不能用会继续向后探查直到5800。Hazelcast 默认使用5700到5800的端口,如果都无法使用会抛出启动异常。

class: com.hazelcast.system
info: [192.168.197.54]:5701 [dev] [3.6.2] Configured Hazelcast Serialization version : 1
class: com.hazelcast.spi.OperationService
info: [192.168.197.54]:5701 [dev] [3.6.2] Backpressure is disabled
class: com.hazelcast.spi.impl.operationexecutor.classic.ClassicOperationExecutor
info: [192.168.197.54]:5701 [dev] [3.6.2] Starting with 2 generic operation threads and 4 partition operation threads.

     这一段说明了数据的序列化方式和启用的线程。Hazelcast 在节点间传递数据有2种序列化方式,在后续的文章中会详细介绍。Hazelcast 会控制多个线程执行不同的工作,有负责维持节点连接的、有负责数据分区管理的。

class: com.hazelcast.instance.Node
info: [192.168.197.54]:5701 [dev] [3.6.2] Creating MulticastJoiner
class: com.hazelcast.core.LifecycleService
info: [192.168.197.54]:5701 [dev] [3.6.2] Address[192.168.197.54]:5701 is STARTING
class: com.hazelcast.nio.tcp.nonblocking.NonBlockingIOThreadingModel
info: [192.168.197.54]:5701 [dev] [3.6.2] TcpIpConnectionManager configured with Non Blocking IO-threading model: 3 input threads and 3 output threads
class: com.hazelcast.cluster.impl.MulticastJoiner
info: [192.168.197.54]:5701 [dev] [3.6.2] 

     上面这一段输出中,Creating MulticastJoiner表示使用组播协议来组建集群。还创建了6个用于维护非拥塞信息输出\输出。

Members [1] {
    Member [192.168.197.54]:5701
    Member [192.168.197.54]:5702 this
}

class: com.hazelcast.core.LifecycleService
info: [192.168.197.54]:5701 [dev] [3.6.2] Address[192.168.197.54]:5701 is STARTED
class: com.hazelcast.partition.InternalPartitionService
info: [192.168.197.54]:5701 [dev] [3.6.2] Initializing cluster partition table arrangement...

    Members[2]表示当前集群只有2个节点。2个节点都在ip为192.168.197.54的这台设备上,2个节点分别占据了5701端口和5702端口。端口后面的this说明这是当前节点,而未标记this的是其他接入集群的节点。最后InternalPartitionService输出的信息表示集群初始化了“数据分片”,后面会介绍“数据分片”的概念和原理。

    上面就是Hazelcast在默认情况下执行的启动过程,可以看出在初始化的过程中我们可以有针对性的修改一些Hazelcast的行为:

  1. 使用默认配置文档 hazelcast-default.xml 来启动集群。因此我们可以自定义这个配置文件来影响Hazelcast 的行为。
  2. 启用IPv4或IPv6来建立集群,因此可以知道Hazelcast集群的通信是基于TCP、UDP,需要打开socket支持集群交互。因此我们可以指定使用的通讯方案。
  3. Hazelcast会启动多个线程来执行不同的工作,有些负责维护数据、有些负责集群通信、有些负责一些基础操作。因此我们可以配置和管理这些线程。
  4. Hazelcast默认使用MulitCast(组播协议)来组建集群,因此在局域网环境他可以无需配置自己完成集群组建。因此我们可以指定使用TCP/IP或其他通讯协议。
  5. Hazelcast会自己探寻可以使用的端口,默认情况下会使用5700到5800间没有被占用的端口。因此我们可以配置这些端口如何使用。
  6. Hazelcast初始化一个名为“数据分片”的方案来管理和存储数据。因此我们可以调整和控制这些数据分片。

    以上所有红色字体的部分都可以通过配置文件来影响。在后续的文章中会详细介绍相关的 配置说明(待续)。

-----------------------------------亮瞎人的分割线-----------------------------------

    如果对Hazelcast的基本原理没什么兴趣,就不用向下看“运行结构“和“数据分片原理”了,直接去下一篇了解如何使用Hazelcast吧。

Hazelcast运行结构

    Hazelcast的官网上列举了2种运行模式,一种是p2p(点对点)模式、一种是在点对点模式上扩展的C/S模式。下图是p2p模式的拓补结构。

    在p2p模式中,所有的节点(Node)都是集群中的服务节点,提供相同的功能和计算能力。每个节点都分担集群的总体性能,每增加一个节点都可以线性增加集群能力。

    在p2p服务集群的基础上,我们可以增加许多客户端接入到集群中,这样就形成了集群的C/S模式,提供服务集群视作S端,接入的客户端视作C端。这些客户端不会分担集群的性能,但是会使用集群的各种资源。下图的结构就是客户端接入集群的情况。

    可以为客户端提供特别的缓存功能,告知集群让那些它经常要使用的数存放在“离它最近”的节点。

Hazelcast分片概念与原理

   Hazelcast通过分片来存储和管理所有进入集群的数据,采用分片的方案目标是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、节点可线性扩展存储能力。下面将从理论上说明Hazelcast是如何进行分片管理的。

分片

    Hazelcast的每个数据分片(shards)被称为一个分区(Partitions)。分区是一些内存段,根据系统内存容量的不同,每个这样的内存段都包含了几百到几千项数据条目,默认情况下,Hazelcast会把数据划分为271个分区,并且每个分区都有一个备份副本。当启动一个集群成员时,这271个分区将会一起被启动。

    下图展示了集群只有一个节点时的分区情况。

                            

    从一个节点的分区情况可以看出,当只启动一个节点时,所有的271个分区都存放在一个节点中。然后我们启动第二个节点。会出现下面这样的分区方式。

                            

    二个节点的图中,用黑色文字标记的表示主分区,用蓝色文字标记的表示复制分区(备份分区)。第一个成员有135个主分区(黑色部分),所有的这些分区都会在第二个成员中有一个副本(蓝色部分),同样的,第一个成员也会有第二个成员的数据副本。

    当增加更多的成员时,Hazelcast会将主数据和备份数据一个接一个的迁移到新成员上,最终达成成员之间数据均衡且相互备份。当Hazelcast发生扩展的时候,只有最小数量的分区被移动。下图呈现了4个成员节点的分区分布情况。

                            

    上面的几个图说明了的Hazelcast是如何执行分区的。通常情况下,分区的分布情况是无序的,他们会随机分布在集群中的各个节点中。最重要的是,Hazelcast会平均分配成员之前的分区,并均匀在的成员之间创建备份。

    在Hazelcast 3.6版本中,新增了一种集群成员:“精简成员”(lite members),他的特点是不拥有任何分区。“精简成员”的目标是用于“高密度运算”任务(computationally-heavy task executions。估计是指CPU密集型运算)或者注册监听(listener) 。虽然“精简成员”没有自己的分区,但是他们同样可以访问集群中其他成员的分区。

    总的来说,当集群中的节点发送变动时(进入或退出),都会导致分区在节点中移动并再平衡,以确保数据均匀存储。但若是“精简节点”的进入或退出,并不会出现重新划分分区情况,因为精简节点并不会保存任何分区。

数据分区管理

    创建了分区以后,Hazelcast会将所有的数据存放到每个分区中。它通过哈希运算将数据分布到每个分区中。获取存储数据Key值(例如map)或value值(例如topic、list),然后进行以下处理:

  1. 将设定的key或value转换成byte[];
  2. 对转换后的byte[]进行哈希计算;
  3. 将哈希计算的结果和分区的数量(271)进行模运算(同余运算、mod运算、%运算)。

    因为byte[]是和271进行同模运算,因此计算结果一定会在0~270之间,根据这个值可以指定到用于存放数据的分区。

分区表

    当创建分区以后,集群中的所有成员必须知道每个分区被存储到了什么节点。因此集群还需要维护一个分区表来追踪这些信息。

    当启动第一个节点时,一个分区表将随之创建。表中包含分区的ID和标记了他所属的集群节点。分区表的目标就是让集群中所有节点(包括“精简节点”)都能获取到数据存储信息,确保每个节点都知道数据在哪。集群中最老的节点(通常情况下是第一个启动的成员)定期发送分区表给所有的节点。以这种方式,当分区的所有权发生变动时,集群中的所有节点都会被通知到。分区的所有权发生变动有很多种情况,比如,新加入一个节点、或节点离开集群等。如果集群中最早启动的节点被关闭,那么随后启动的节点将会继承发送分区表的任务,继续将分区表发送给所有成员。

原文地址:https://my.oschina.net/chkui/blog/729698


本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系:hwhale#tublm.com(使用前将#替换为@)

Hazelcast集群服务(1)——Hazelcast介绍 的相关文章

  • Hazelcast集群服务(1)——Hazelcast介绍

    https www cnblogs com hunter 56213 p 6230442 html Hazelcast是什么 分布式 集群服务 网格式内存数据 分布式缓存 弹性可伸缩服务 这些牛逼闪闪的名词拿到哪都是ITer装逼的不二之选
  • 使用 TCPIP 的多节点 docker 环境中的 Hazelcast

    我目前正在努力解决以下问题 我有一个 Java EE 应用程序 它应该能够在集群中运行 它确实如此 对于节点之间的数据交换 我使用 Hazelcast 3 3 3 由于我们的客户害怕 UDP 我们使用 TCP 所以我为每个节点配置 3 个
  • 升级到Spring Boot 2后,如何向prometheus公开缓存指标?

    我最近将 Spring Boot 应用程序从 1 5 升级到 2 0 1 我还使用千分尺将普罗米修斯集成迁移到新的执行器方法 现在大多数功能都可以工作 包括一些自定义计数器和仪表 我注意到新的普罗米修斯端点 actuator prometh
  • Hazelcast:用于在调试模式下进行日志记录的编程配置

    尝试配置slf4j以 DEBUG 模式登录 但仅获取 INFO 日志 我究竟做错了什么 Config hazelcastConfig new Config HazelcastConfig hazelcastConfig getPropert
  • 如何使安装在不同aws实例上的docker中的Hazelcast节点相互交互?

    我有三台 aws 机器 在上面设置了三个 docker 容器 并在其上安装了 hazelcast 3 5 4 ubuntu 将 aws 配置设置为我通常使用 Hazelcast 执行的操作 没有 docker 节点不会相互发现 如何让他们互
  • 防止未经授权的成员加入 Hazelcast 集群

    我们正在更改我们的一个应用程序以使用 Hazelcast 3 11 Community Edition 并在一些主机上运行的多个 JVM 之间进行一些锁定 我们按照语法配置集群 如下所示 public class HazelcastBuil
  • 使用 Hazelcast 将数据保留在磁盘上

    我已经安装了 HazelCast 2 5 我想将我的记录保存到磁盘中 我了解到 MapStore 可以完成这项工作 但是我不确定如何实现 MapStore 到目前为止我写的代码 public class MyMaps implements
  • get 返回 hazelcast 3.5 中超类 ArrayList 的值

    我在使用 hazelcast 3 5 时遇到序列化问题 当一个 hazelcast 客户端 Java 输入 class 的值时 public class MyType extends ArrayList
  • 如何在 Hazelcast 地图存储中实例化对象(Jdbc 模板)

    我正在尝试在mapStore 内自动装配jdbc 模板 但我遇到了空指针异常 我研究了很多例子 但仍然无法解决这个问题 这是我的主要课程 import org springframework boot SpringApplication i
  • Hazelcast 专用节点

    在专用服务器上运行 Hazelcast 节点的最简单方法是什么 我们有一个使用 Hazelcast 分布式地图的 Web 应用程序 目前 Hazelcast 节点配置为在 Servlet 容器节点中运行 随着规模的扩大 我们希望添加专用硬件
  • com.hazelcast.nio.serialization.HazelcastSerializationException

    我正在运行一个 OSGI 插件项目 没有捆绑包 我在其中集成了 hazelcast 我 当我尝试将数据添加为字符串和测试 bean 的映射时 它被添加到淡褐色投射映射中 但是 二 当我尝试获取地图时 它显示错误如下 com hazelcas
  • Hazelcast 中基于时间的驱逐

    我正在满足一个要求 即我有 N 个 hazelcast 实例在集群中运行 并且 kafka 消费者在所有实例上运行 现在的问题是 kafka 上传入的每条消息都应添加到分布式映射中 并且必须每 20 秒驱逐该条目 这是我通过在映射中结合使用
  • 加载 hazelcast 的所有实现

    我正在尝试在多个节点上使用 hazelcast 服务器 我已经在地图存储实现中实现了全部加载 我想知道这是否应该只在服务器节点上启用还是在所有节点上启用 如果我在所有节点上部署相同的内容 这是否不会创建不需要的数据库读取操作 如果我需要仅在
  • 为什么 Hazelcast 尝试连接到另外两个端口

    我使用 IP 127 0 0 1 和端口 5701 启动 Hazelcast 为什么它尝试连接另外两个端口 5702 和 5703 它们的用途是什么 为什么连接失败 以下是我以编程方式配置的方法 Config config new Conf
  • Hazelcast 可序列化映射 ClassNotFound 异常

    我正在尝试在一个简单的 Web 应用程序中实现 Hazelcast 我正在尝试将自定义对象存储到我的 Hazelcast Map 中 并在我的 Bid 对象类中实现 Serialized 并进行必要的导入 import java io Se
  • Hazelcast:连接到远程集群

    我们有一组 Hazelcast 节点 全部运行在一个远程系统 具有许多节点的单个物理系统 上 我们希望从外部客户端连接到该集群 一个 Java 应用程序 它使用如下代码连接到 Hazelcast ClientConfig clientCon
  • 使用 CLI 访问 Hazelcast

    假设我有 Hazelcast 实例在远程计算机上运行 并且它在官方 Docker 映像中执行 所以我希望看到 Hazelcast 存储的一些数据 就像第一个视频中一样here https hazelcast org getting star
  • 无法使用键“dataSource”注册 MBean [HikariDataSource (HikariPool-0)]

    我在 Java8 Oauth2 MySql Hazelcast 无集群http会话 组合的产品模式下遇到以下错误 开发模式运行良好 Unable to register MBean HikariDataSource HikariPool 0
  • HazelCast 获取所有分布式地图名称

    现在我们正在使用默认选项 getMap 创建地图 我们不使用 getConfig addMapConfig 选项 因为我们希望避免检查地图是否为空等 以避免每次需要访问地图时调用此代码 由接口 getMap 抽象的客户端代码 现在的问题是
  • Hazelcast Jet 变更数据捕获

    我在我的应用程序中使用 Hazelcast 更改数据捕获 CDC 我使用 CDC 的原因是 如果使用 jdbc 或其他替代功能将数据加载到缓存中 会花费大量时间 所以CDC将在数据库和 Hazelcast Jet 之间进行数据同步 Stre

随机推荐

  • 迭代器是什么,C++ STL迭代器(iterator)用法详解

    无论是序列容器还是关联容器 xff0c 最常做的操作无疑是遍历容器中存储的元素 xff0c 而实现此操作 xff0c 多数情况会选用 迭代器 xff08 iterator xff09 来实现 那么 xff0c 迭代器到底是什么呢 xff1f
  • C++ priority_queue 用法详解

    不出所料 xff0c priority queue 容器适配器定义了一个元素有序排列的队列 默认队列头部的元素优先级最高 因为它是一个队列 xff0c 所以只能访问第一个元素 xff0c 这也意味着优先级最高的元素总是第一个被处理 但是如何
  • 数据库|SQLite编程实例---在线词典

    在线词典项目实例 1 在线词典功能分析 在线词典功能分析框图 2 服务器端和客户端流程图 服务器端流程示意图 客户端流程示意图 3 服务器端和客户端源码 服务器端源码 span class token comment dict server
  • 【力扣刷题】动态规划问题的思考与总结

    文章目录 什么是动态规划解决动态规划问题的步骤基础递推算法子问题求和爬楼梯杨辉三角 子问题最值最大子序和 二维DP数组非最优子结构 买卖股票 xff08 多状态递推 xff09 打家劫舍 xff08 分治算法 xff09 贪心算法背包问题
  • 百度2014移动研发笔试题目

    答案仅供参考 一 简答题 1 简述计算机的存储系统分为哪几个层次 xff0c 为什么这样的分层能够提高程序的执行效率 所谓存储系统的层次结构 xff0c 就是把各种不同存储容量 存取速度和价格的存储器按层次结构组成多层存储器 xff0c 并
  • 横屏layout-land失效的细节问题 以及谈谈不同设置模式的优缺点

    android configChanges 61 34 orientation keyboardHidden screenSize 34 设置之后手机可以识别横屏布局 xff0c 但是不会重建 xff0c 但是pad不识别 xff0c 头疼
  • 数学公式汇总

    高等数学公式篇 平方关系 xff1a sin 2 43 cos 2 61 1 tan 2 43 1 61 sec 2 cot 2 43 1 61 csc 2 积的关系 xff1a sin 61 tan cos cos 61 cot sin
  • KEIL ARM 6.12 compiler 编译__ASM 错误的解决方法

    1 问题 KEIL compiler 设置为 use default compiler version 5 可以正确编译以下汇编和C混合代码 xff0c 更改编译器为V6 12后不识别 ASM关键字 xff0c 并对汇编语法报错 替换为 A
  • 面试题:从给定的N个正数中选取若干个数之和最接近M

    这道题跟捞鱼问题一样 xff0c 都是刚进实验室新生培训那会儿做过的题目 xff0c 不过这个是一师姐当时找工作的面试题 如题 xff0c 并输出该子序列 测试用例 xff1a 2 xff0c 9 xff0c 5 xff0c 7 xff0c
  • 贝叶斯最优分类器

    贝叶斯常常有两个问题 xff1a xff08 1 xff09 给定训练数据 xff0c 最可能的假设是什么 xff1f xff08 2 xff09 给定训练数据 xff0c 对新实例的最可能分类是什么 xff1f 第一个问题用最大后验概率
  • 奇异值分解SVD应用—LSI/LSA

    原文 xff1a http blog csdn net abcjennifer article details 8131087 xff08 有看不懂的地方 xff0c 原文评论有点解答 xff09 潜在语义索引 xff08 Latent S
  • EAGAIN、EWOULDBLOCK、EINTR与非阻塞 长连接

    EAGAIN EWOULDBLOCK EINTR与非阻塞 长连接 EWOULDBLOCK用于非阻塞模式 xff0c 不需要重新读或者写 EINTR指操作被中断唤醒 xff0c 需要重新读 写 在Linux环境下开发经常会碰到很多错误 设置e
  • WebSocket 实战

    本文介绍了 HTML5 WebSocket 的由来 xff0c 运作机制及客户端和服务端的 API 实现 xff0c 重点介绍服务端 xff08 基于 Tomcat7 xff09 及客户端 xff08 基于浏览器原生 HTML5 API x
  • FreeRTOS系列|FreeRTOS简介

    FreeRTOS简介 1 RTOS简介 RTOS全称为 Real Time Operation System xff0c 即实时操作系统 RTOS强调的是实时性 xff0c 又分为硬实时和软实时 硬实时要求在规定的时间内必须完成操作 xff
  • makefile 编写之32 or 64位机器

    一 Makefile 判断 64位机器 ARCH 61 shell uname m BIT32 61 i686 BIT64 61 x86 64 all clean ifeq ARCH BIT64 64 echo x86 64 make Su
  • linux多行注释

    1 多行注释 xff1a 1 首先按esc进入命令行模式下 xff0c 按下Ctrl 43 v xff0c 进入列 xff08 也叫区块 xff09 模式 2 在行首使用上下键选择需要注释的多行 3 按下键盘 xff08 大写 xff09
  • linux多线程信号处理

    在linux下 xff0c 每个进程都有自己的signal mask xff0c 这个信号掩码指定哪个信号被阻塞 xff0c 哪个不会被阻塞 xff0c 通常用调用sigmask来处理 同时每个进程还有自己的signal action xf
  • Mysql的row_format

    问题描述 xff1a You have an error in your SQL syntax check the manual that corresponds to your MySQL server version for the r
  • MetricsSystem

    Metrics xff0c 我们听到的太多了 xff0c 熟悉大数据系统的不可能没听说过metrics xff0c 当我们需要为某个系统某个服务做监控 做统计 xff0c 就需要用到Metrics 举个例子 xff0c 一个图片压缩服务 x
  • Hazelcast集群服务(1)——Hazelcast介绍

    https www cnblogs com hunter 56213 p 6230442 html Hazelcast是什么 分布式 集群服务 网格式内存数据 分布式缓存 弹性可伸缩服务 这些牛逼闪闪的名词拿到哪都是ITer装逼的不二之选