Hazelcast集群服务(1)——Hazelcast介绍

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 Hazelcast基本配置（http://my.oschina.net/chkui/blog/732408） 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

时间： 2024-12-19 06:12:42

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