从零开始

Hazelcast（概述）

简介

开源中国的简介：

Hazelcast是一个高度可扩展的数据分发和集群平台。特性包括：

提供java.util.{Queue, Set, List, Map}分布式实现。
提供java.util.concurrency.locks.Lock分布式实现。
提供java.util.concurrent.ExecutorService分布式实现。
提供用于一对多关系的分布式MultiMap。
提供用于发布/订阅的分布式Topic（主题）。
通过JCA与J2EE容器集成和事务支持。
提供用于安全集群的Socket层加密。
支持同步和异步持久化。
为Hibernate提供二级缓存Provider 。
通过JMX监控和管理集群。
支持动态HTTP Session集群。
利用备份实现动态分割。
支持动态故障恢复。

简介是美好的，现实是坑爹的。

优点

先说下优点吧：

有个Manager Center的管理界面，很漂亮，可以看到很多有用的数据。包括每个Map的请求次数等。这些在Memcached，Redis上只能看个大概。

简单的配置很方便，可以像JDK里的Map，List一样使用。

坑爹事情

配置各种找不到

有很多xml的配置方式没有写在文档上，要到代码里各种找。友情提示，可以到代码里的test目录下找到比较完整的配置：

https://github.com/hazelcast/hazelcast/blob/maintenance-3.x/hazelcast-spring/src/test/resources/com/hazelcast/spring/node-client-applicationContext-hazelcast.xml

有很多参数的配置没有写在文档上，要到代码里各种找。友情提示，在com.hazelcast.instance.GroupProperties 这个类里找到一些在文档上没有的配置参数。

默认的超时配置太长

很多超时配置都是上百秒的，试想现在的网站或者应用，有哪个可以忍受上百秒的超时。从另一个侧面也可以看出hazelcast的自己的信心不足，要靠超长时间的超时来保证运行的正确性。

即使配置了较短的超时时间，还是有可能会有各种出人意料的超时，认真研究过代码后，发现是有很多超时时间是在代码里写死的。。

版本之间不兼容

版本之间不兼容，不能滚动升级。这就意味着，当升级时，整个集群都要一块重启，这对很多网站来说，是不能忍受的。据说从3.1版本后会保证小版本的兼容性。

https://github.com/hazelcast/hazelcast/issues/14

hazelcast里代码一大问题就是把序列化方案和网络通讯混在一起了，导致各种升级兼容问题。每个消息包在解析时，都有可能因为类有改动而不兼容。

而且序列化方案还是那种要实现一个特定接口的。在Protobuf，Thrift，及各种基于反射的序列化方案这么流行的今天，很难想像会有这样难用的序列化方式。

一个结点出问题，影响整个集群

当集群里某个节点出故障时，比如OOM，CPU100%，没反应之后，集群里发到那个结点的操作就各种超时，各种不正常。这个可以算是hazelcast的一个致命的缺点。

我们线上的集群有30多个结点，随便一个有问题，都会导致整个集群有问题。另外，当集群里有一个应用下线/上线，都会引起数据的迁移，尽管迁移是自动的，但是也是一个不可控的风险。

我们开始时用的是hazelcast2.5.1，后来升级到3.1.3版本。升级后发现两个结点间经常会有网络流量超高的情况，最后发现是merge-policy的配置在3.0只能配置类的全名，而在2.5是可以配置一个简称的。然后在集群里有数据要迁移，进行Merge时，就会因为ClassNotFoundException而失败。而Hazelcast坑爹的地方在于它不断地重试，而且是无停顿地重试，从而导致两个结点之间网络流量超高，甚至超过了100Mbps。

hazelcast client很难用

首先，还是文档太少，很多配置根本没有提到，得自己到代码里去找。

另外，如果hazelcast server集群全部挂掉后，client居然不会自己重连（重试3次就放弃了）。现在的各种组件重启是很正常的事情，而hazelcast client居然不会自动重连，真心令人无语。更加扯蛋的是，比如map.get，如果没有连接上，会抛出一个RuntimeException，那么整个线程都退出了。

3.0版本和3.0.2版本之间的配置格式居然有很大的变化，很多时候，找个配置，得自己去看xml的xsd文件。。

结点之间Merge时，需要反序列化

这个我认为是代码太多导致的混乱。结点之间数据合并时，本来只要比较下数据的版本，时间等就可以了，但是在合并时却把对象反序化出来。如果在Server端没有对应的jar包，则会抛出ClassNotFoundException。

参考这里：

https://github.com/hazelcast/hazelcast/issues/1514

一些原理性的东东

Partition

从原理上来说，hazelcast是默认有271个partition，这271个parition平均分布在集群里的结点中，因此集群里的数据分散在每个结点中。然后在进行操作时，先计算得到key所在的partiion，再进行操作。

详细请参考PartitionServiceImpl这个类的代码：

[java]view plaincopy
			
			public final int getPartitionId(Data key) {   
		
			    int hash = key.getPartitionHash();   
		
			    return (hash != Integer.MIN_VALUE) ? Math.abs(hash) % partitionCount : 0;   
		
			}

NearCache的实现原理

hazelcast里有一个所谓的nearcache的东东，其实这个很简单，就是一个本地的二级缓存。在get的时候先到本地的nearcache里查找，如果没有计算hash，再到对应的结点中取数据，再放到nearcache里。

参考：

http://www.oschina.net/p/hazelcast

http://www.hazelcast.org/docs/3.1/manual/html-single/

示例代码：

								import com.hazelcast.config.Config;
							
								import com.hazelcast.core.Hazelcast;
							
								import com.hazelcast.core.HazelcastInstance;
							
								import java.util.concurrent.ConcurrentMap;
							
								public class DistributedMap {
							
								    public static void main(String[] args) {
							
								        Config config = new Config();
							
								        HazelcastInstance h = Hazelcast.newHazelcastInstance(config);
							
								        ConcurrentMap<String, String> map = h.getMap("my-distributed-map");
							
								        map.put("key", "value");
							
								        map.get("key");
							
								        //Concurrent Map methods
							
								        map.putIfAbsent("somekey", "somevalue");
							
								        map.replace("key", "value", "newvalue");
							
								    }
							
								}