1什么是GemFire
GemFire是一个位于应用集群和后端数据源之间的高性能、分布式的操作数据(operational data)管理基础架构。它提供了低延迟、高吞吐量的数据共享和事件分发。GemFire充分利用网络中的内存和磁盘资源，形成一个实时的数据网格(data fabric or grid)。
GemFire的主要特性有：
? 多种网络拓扑
? 高并发的内存数据结构，避免锁争夺
? 可选的ACID
? 序列化(native serialization)和智能缓冲(smart buffering)保证消息快速分发
? 同步或异步写磁盘
? 冗余内存拷贝
2网络拓扑和缓存架构
考虑到问题多样性和架构灵活性，GemFire提供了多种选项来配置在哪(where)以及怎样(how)管理缓存数据，这就使架构师能够从P2P(peer-to-peer)、CS(client-server)、WAN三种组件构建出合适的缓存架构。
2.1 P2P拓扑
在P2P分布式系统中，应用程序使用GemFire的镜像(mirroring)功能来将大量数据跨结点分区(sharding)以及在这些结点间进行数据复制同步。下面主要讲一下GemFire的P2P拓扑中的两个主要角色：mirrored镜像结点和partitioned分区结点(具体见3.2中mirror-type的配置方式)。
因为在P2P拓扑中缓存数据与应用在一起，所以首先说一下嵌入式缓存。所谓嵌入式缓存(embedded cache)其实就是说缓存和应用程序在一起，直接利用应用服务器的内存空间。也就是我们常说的类似Ehcache的那种本地缓存(local cache)。
mirrored结点就像一块磁铁一样，将其他数据区域的数据都吸附过来，形成一块完整的数据集合。当一块数据区域被配置为mirrored的结点第一次新建或重建时，GemFire将自动执行初始镜像抓取(initial image fetch)操作，从其他结点的数据子集中还原出完整的状态。如果此时网络中存在另一个mirrored结点，那么将会执行最优直接抓取(optimal directed fetch)。
所以我们很容易看出，mirrored结点主要出于两种目的：
? 对于大量读的应用，应用程序通过保存全量数据，使客户端请求可以即时访问到想要数据，而无需经过网络传输
? 当发生故障时，mirrored结点可以用来恢复其他结点
不同于mirrored结点，每个partitioned结点都持有唯一的一块数据。应用程序就像操作本地数据一样，GemFire在幕后管理各个分区的数据，并且保证在至多一跳内(at most one network hop)完成数据访问。根据GemFire的哈希算法，分区数据会被自动放入到各个结点的bucket中。同时GemFire也会自动分配出冗余数据的位置并进行复制。当某个结点出错时，客户端请求会自动被重定向到备份结点。并且GemFire会重新复制出一份数据，从而保证数据的冗余拷贝数。最后，我们可以随时向网络中加入新的结点来对GemFire集群进行动态扩容。
P2P系统提供了低延迟、单跳(one-hop)数据访问、动态发现以及透明化的数据存储位置。但是，网络中的每个结点都要维持一个socket连接到其他每个结点。当结点增多时，连接数将成指数级增长。为了提高扩展性，GemFire提供了一种可靠的UDP多播的通信方式。在下一节中我们将看到，P2P数据同步在服务器间复制数据时的作用。
2.2 Client-Server拓扑
Client-Server缓存允许大量结点相连形成客户端-服务器结构。服务器即为客户端提供缓存，也可以为其他服务器提供数据复制或缓存。
2.3 WAN拓扑
P2P集群由于点和点之间的紧耦合而产生了扩展性问题，这种问题在数据中心有多个集群或数据中心跨城市时被放大。GemFire提供另一种模型来解决。
3 GemFire工作原理
3.1发现机制
默认GemFire使用IP多播来发现新成员，然而所有成员间的通信都采用TCP。对于部署环境禁止使用IP多播或者网络跨越多个子网时，GemFire提供备用方法：使用轻量级的定位服务器(locator server)来追踪所有成员的连接。新成员加入集群时，将询问定位服务并建立类似于IP多播的socket到socket的TCP连接。
3.2数据分发
每个成员都会创建一个或多个缓存数据区域(data region)，通过区域的划分，我们能给每个区域配置不同的分发属性、内存管理以及数据一致性模型。默认GemFire使用P2P分发模型，每个成员都能和其他任何成员通信。同时根据不同的内网特点，传输层可选TCP/IP或可靠多播(UDP)。在这些配置中，有两个属性很重要，范围(scope)和镜像类型(mirror-type)。
首先，范围(scope)有四种选项：
? Local：不分发。那为什么不直接保存到HashMap中。因为GemFire额外提供了数据自动持久化到磁盘、OQL(Object Query Language)查询数据、数据操作的事务等特性。
? Distribute-no-ack：发送数据给成员1，在发送数据给成员2时不等待成员1的响应。适用于对数据一致性要求不高，并要求低网络延迟的情况。这是GemFire的默认配置，能够提供低延迟、高吞吐，并通过尽快分发来降低数据冲突的概率。
? Distribute-ack：在发送给成员2前，发送数据并等待成员1的响应。这样每条数据都是同步分发的。
? Global：分发前在其他成员上获得锁，再分发数据。适用于悲观的应用场景，通过全局锁服务来管理锁的获得、释放和超时。
现在来看一下第二个重要的配置属性镜像类型(mirror-type)：
? none：仅当缓存中有此数据时才更新，任何其他成员发来的新数据都会被忽略掉。适用于某一数据区域仅用来保存另一区域数据的子集。
? keys：数据区域仅保存key来节约内存，当真正有请求时再从其他区域抓取数据并保存到本地，之后接受对此数据项的更新。适用于无法预测哪些数据会被某一结点访问的情况。
? keys-values：真正的镜像，将保存全量数据。适用于需要立即访问所有数据的结点，以及数据冗余备份。
这两个属性的配置对数据区域中保存的是什么数据有很大影响：
4持久化和溢出
持久化(persistence)将整个数据集拷贝到磁盘，当成员出错时可以用来还原数据。而溢出(overflow)保存key在内存中而value保存到磁盘，达到节省内存的目的。两者既可以单独使用，也可以混合使用。
4.1持久化
GemFire支持两种写磁盘选项：操作内存数据时同步写，或者固定间隔异步写。后一种只当应用在出错时能够容忍不完整的数据还原时使用。
4.2溢出
当内存不足时，GemFire使用LRU策略来决定是否对某个数据项溢出。
4.3混合使用
持久化与溢出可以混合使用。所有key-value都备份到磁盘，并且当内存不足时，只保留最近使用过的数据。由于LRU而被移除到磁盘的value不会对磁盘有影响，因为所有数据已被持久化到磁盘上了。
5事务
GemFire支持缓存事务与JTA事务两种。
5.1缓存事务
每个事务都有其私有的工作区域。事务开始时，数据将被拷贝到私有区域，直到事务提交。若提交时没有冲突，则数据从私有区域拷贝回原区域。这样事务就可以并发地修改缓存了。
对于范围(scope)配置为local的缓存数据区域，事务提交后就算是完成了。但对于分布式(scope=distributed-no-ack or distributed-ack)，则在事务提交时要进行缓存同步。
6查询
(待补充：OOL)
7数据可用性和Failover
(待补充)