Hazelcast 是一个开源的可嵌入式数据网格（社区版免费，企业版收费）。你可以把它看做是内存数据库，不过它与 Redis 等内存数据库又有些不同。项目地址：http://hazelcast.org/
Hazelcast 使得 Java 程序员更容易开发分布式计算系统，提供了很多 Java 接口的分布式实现，如：Map, Queue, ExecutorService, Lock, 以及 JCache。它以一个 JAR 包的形式提供服务，只依赖于 Java，并且提供 Java, C/C++, .NET 以及 REST 客户端，因此十分容易使用。
1 import com.hazelcast.config.Config;
2 import com.hazelcast.core.Hazelcast;
3 import com.hazelcast.core.HazelcastInstance;
4
5 import java.util.concurrent.ConcurrentMap;
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7 public class DistributedMap {
8 public static void main(String[] args) {
9 Config config = new Config();
10 HazelcastInstance h = Hazelcast.newHazelcastInstance(config);
11 ConcurrentMap<String, String> map = h.getMap("my-distributed-map");
12 map.put("key", "value");
13 map.get("key");
14
15 //Concurrent Map methods
16 map.putIfAbsent("somekey", "somevalue");
17 map.replace("key", "value", "newvalue");
18 }
19 }
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如何存储数据
Hazelcast 服务之间是端对端的，没有主从之分，因此也不存在单点故障。集群中所有的节点都存储等量的数据以及进行等量的计算。
Hazelcast 缺省情况下把数据分为 271 个区。这个值可配置于系统属性 hazelcast.partition.count。 对于一个给定的键，在经过序列号、哈希并对分区总数取模之后能得到此键对应的分区号。所有的分区等量的分布与集群中所有的节点中，每个分区对应的备份也同样分布在集群中。
下例是拥有2个节点的 Hazelcast 集群：
黑色字体表示分区，蓝色字体表示备份。节点1存储了1到135分区，这些分区同时备份在节点2中。节点2存储了136到271分区，并备份在节点1中。
此时如果添加2个节点到集群中，Hazelcast 一个一个的移动分区和备份到新的节点，使得集群数据分布平衡。
注意实际中分区并不是有顺序的分布，而是随机分布，上面的示例只是为了方便理解。重要的是理解 Hazelcast 平均分布分区以及备份。
Hazelcast 使用哈希算法进行数据分区。对于一个给定的键（如Map）或者对象名称（如topic和list）：
- 序列化此键或对象名称，得到一个byte数组。
- 对byte数组进行哈希。
- 取模后的值即为分区号。
每个节点维护一个分区表，存储着分区号与节点之间的对应关系。这样每个节点都知道如何获取数据。
重分区
集群中最老的节点（或者说最先启动）负责定时发送分区表到其他节点。这样如果有节点加入或者离开集群，所有的节点也能更新分区表。
注意: 如果最老的节点挂了，次老节点会接手这个任务。
这个定时任务时间间隔可配置系统属性 hazelcast.partition.table.send.interval。 缺省值为15秒。
重分区发生在：
- 节点加入集群。
- 节点离开集群。
此时最老节点会更新分区表，分发，接着集群开始移动分区，或者从备份恢复分区。
使用方式
有两种方式：嵌入式和客户端服务器。
- 嵌入式，Hazelcast 服务器的 jar 包被导入宿主应用程序，服务器启动并存在于各个宿主应用中。优点是可以更低延迟的数据访问。
- 客户端服务器，Hazelcast 客户端的 jar 包被导入宿主应用程序，服务器 jar 包独立运行于 JVM 中。优点是更容易调试以及更可靠的性能，最重要的是更好的扩展性。
