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JBossDataGrid的集群部署与访问

PHP中文网
Release: 2017-04-01 15:02:33
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集群部署 JDG的缓存模式包括本地(Local)模式和集群(Clustered)模式。本项目采用多节点的Clustered模式部署,数据在多个节点的子集间进行复制,而不是同步复制到所有的节点。使用子集复制可以提升容错的效率但对可伸缩性不会造成太大影响。在使用Clustere

集群部署

JDG的缓存模式包括本地(Local)模式和集群(Clustered)模式。本项目采用多节点的Clustered模式部署,数据在多个节点的子集间进行复制,而不是同步复制到所有的节点。使用子集复制可以提升容错的效率但对可伸缩性不会造成太大影响。在使用Clustered模式部署之前,应该配置JGroup。

1. 使用UDP方式广播。

l 适用于大的集群(超过100节点);

l 适用于Invalidation和Replication模式;

l 提高socket通信的效率。

2. 使用TCP方式广播。

更适合于distribution模式的小规模(少于100节点)的集群,这时因为TCP协议在点对点通信中更加高效。

Clustered模式又分为Invalidation、Replication和Distribution模式。

Distribution模式

JDG的Distribution模式可以存储缓存数据在集群的子集节点,而不是存储数据到每一个节点中。通常存储到多于1个节点来提供数据冗余和容错。

Distribution模式使用一致性Hash算法从集群中选择存储数据的节点,一致性Hash算法配置为一个缓存数据存储到多个副本。副本数的设置需要平衡性能和容错,过多的副本会影响性能而过少的副本会造成节点失效时丢失数据。

在Distribution模式中,一个put操作会执行num_copies次远程调用,同样在任意节点的get操作会执行至少一次的远程调用。实际上,get操作甚至也会执行num_copies次远程调用,但它们是并行的,只要有一个返回,结果就会被返回给调用者。

读一致性

由于get操作是并行从多个节点取数并使用第一个返回的结果,在使用异步方式时可能会导致数据的不一致。注意这种情况只会出现在异步调用方式,如果是同步方式,则不会出现读不一致。

配置缓存容器和缓存

JDG的Cache在使用时,必须在standalone/configuration/clustered.xml配置文件中设置要使用的Cache配置。如果客户端访问了未配置命名的Cache,将视为非法操作。

…… 中配置cache-container和distributed-cache,本项目使用分布式缓存模式。

节点中增加对Cache的配置节点,如下面的名称为default的cache(默认缓存配置):

在<subsystemxmlns="urn:infinispan:server:core:5.2"default-cache-container="clustered"> 
…… </subsystem>中配置cache-container和distributed-cache,本项目使用分布式缓存模式。
节点<cache-containername="clustered" 
default-cache="default">中增加对Cache的配置节点,如下面的名称为default的cache(默认缓存配置):
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#定义缓存默认的过期策略以上的配置项目并非所有的都是必须,各节点说明见下:

#lifespan: 缓存条目最大的生存时间,单位毫秒,-1表示从不过期。

# max-idle: 缓存条目的最大空闲时间,单位毫秒,-1表示从不过期。如果空闲时间超过该值,条目将被视为过期。

#interval: 从缓存中清除过期条目的执行间隔时间(毫秒)。如果要完全禁用定期回收任务,设置为-1。

#定义缓存默认的回收策略

#eviction: 指定回收策略。可用的回收策略包括UNORDERED,FIFO,LIRS和NONE(禁用回收策略)。

#max-entries: 指定Cache实例中的最大条目数量,-1表示不限制。实际取值为>=选定值的2的幂的最小值

#定义缓存锁

#isolation: 定义隔离级别。可用的隔离级别包括NONE,READ_UNCOMMITED,READ_COMMITED,REPEATABLE_READ,SERIALIZABLE,默认REPEATABLE_READ

#striping: 锁条带化。如果为true,使用共享锁池来维护所有需要锁定的条目。否则,为每个条目创建一个锁。锁条带化有助于控制内存占用,但可能会降低系统的并发能力。

#acquire-timeout: 尝试获取一个特定锁的最大超时时间。

#concurrency-level: 锁容器的并发级别。根据和infinispan并发交互的线程数量来调整这个值。

#concurrent-updates: 仅用于非事务缓存。如果设置为true(默认值),则缓存在并发更新时保持数据的一致性。对于集群模式将带来额外的RPC成本,如果你的应用不会并发写数据,禁用该标志以提升性能。

#定义缓存事务

#虽然可以定义服务器缓存支持事务,但目前没有可用的协议来支持事务能力。

启动JDG集群

可以把JDG部署在多个节点构成一个集群,目前我们的项目使用的是数据缓存服务使用默认3个节点的分布式集群。在启动时各个节点的nodeName必须予以区分,例如分别命名为nodeA、nodeB和nodeC。

JDG是运行在JBoss容器中的,在启动时即启动了JBoss,如果服务器已经运行了JBOSS,请在启动时设置端口offset,以避免冲突。

同时为了避免和JBoss服务器的JBOSS_HOME冲突,定义环境变量JDG_HOME(例如exportJDG_HOME=/usr/local/jboss-datagrid-server-6.1.0),并修改bin/clustered.sh中的所有JBOSS_HOME替换为JDG_HOME。

以nodeA节点为例(JDG对外访问的端口为11222,下面offset后为11322),服务器ip是192.168.1.100,执行启动命令为:

./clustered.sh-Djboss.socket.binding.port-offset=100 -Djboss.bind.address=192.168.1.100 -Djboss.node.name=nodeA
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客户端访问

远程客户端可以使用REST, memcached或HotRod协议,我们这里使用HotRod协议,它是一种二进制协议,性能较好,同时它提供了自动的负载均衡和failover。

配置文件

客户端访问缓存服务端的配置文件默认命名为hotrod-client.properties。定义解释见下。

############JDG 服务器配置############
##请求均衡策略,default =org.infinispan.client.hotrod.impl.transport.tcp.RoundRobinBalancingStrategy
#infinispan.client.hotrod.request_balancing_strategy=
##服务器列表,default = 127.0.0.1:11222
infinispan.client.hotrod.server_list=192.168.1.100:11322;192.168.1.101:11322;192.168.1.102:11322
##是否强迫返回值, default = false
#infinispan.client.hotrod.force_return_values=
##TCP_NO_DELAY, default = true
#infinispan.client.hotrod.tcp_no_delay=
##启动时是否发送PING请求来获取CLUSTER拓扑, default = true
#infinispan.client.hotrod.ping_on_startup=
##控制使用的传输机制,目前只支持TCP, 
default =org.infinispan.client.hotrod.impl.transport.tcp.TcpTransportFactory
#infinispan.client.hotrod.transport_factory=
##序列化使用的Marshaller, default =org.infinispan.marshall.jboss.GenericJBossMarshaller
##如果要降低传输负载,可以配置为ApacheAvroMarshaller
#infinispan.client.hotrod.marshaller=
##指定自定义的AsyncExecutorFactory, 
default =org.infinispan.client.hotrod.impl.async.DefaultAsyncExecutorFactory
#infinispan.client.hotrod.async_executor_factory=
##指定并发线程池大小, default = 10
#infinispan.client.hotrod.default_executor_factory.pool_size=
##指定并发队列大小, default = 100000
#infinispan.client.hotrod.default_executor_factory.queue_size=
##Hash函数实现的版本及一致性Hash算法,和HotRod的服务器版本相关
#infinispan.client.hotrod.hash_function_impl.1=
##序列化和反序列化键的缓存允许字节数,目的是避免数组大小调整, default =64
#infinispan.client.hotrod.key_size_estimate=
##序列化和反序列化值的缓存允许字节数,目的是避免数组大小调整, default =512
#infinispan.client.hotrod.value_size_estimate=
##socket读超时, default = 60000 (60 seconds)
infinispan.client.hotrod.socket_timeout=50000
##socket连接超时, default = 60000 (60 seconds)
infinispan.client.hotrod.connect_timeout=10000
##指定客户端使用的协议版本, default = 1.1,其他值还有1.0
#infinispan.client.hotrod.protocol_version=
##指定错误时的重试次数, default = 10
#infinispan.client.hotrod.max_retries=
############连接池配置############
##指定每个服务器的最大连接数,负值表示没有限制,默认-1
maxActive=100
##指定服务器组内允许的全局持久连接的数量,负值表示没有限制,默认-1
maxTotal=100
##指定每个服务器空闲持久连接的最大数,负值表示没有限制,默认-1
maxIdle=20
##指定当连接池耗尽时,服务器如何响应:
##0-抛出异常给调用者
##1-阻塞调用者,直到有空闲的连接
##2-创建一个新的连接(不受maxActive的限制)
##默认值是1
#whenExhaustedAction=1
##检查空闲连接的Eviction线程每次运行间隔的时间,默认是2分钟
#timeBetweenEvictionRunsMillis=120000
##在空闲池中的连接存在多长时间需要被销毁,负值表示没有空闲连接被销毁,默认值为30分钟
#minEvictableIdleTimeMillis=1800000
##指定在Eviction线程执行时,空闲的连接是否通过发送一个TCP数据包到服务器来验证,
##即无法验证的连接将从池中被清除
##默认值为true
#testWhileIdle=true
##指定每个服务器最小的可用连接的空闲线程数。默认值为1
#minIdle=1
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客户端访问代码

import java.net.URL;

import java.util.Map;

 

import org.infinispan.client.hotrod.RemoteCache;

import org.infinispan.client.hotrod.RemoteCacheManager;

import org.infinispan.client.hotrod.ServerStatistics;

 

 

public class Quickstart {

 

 public static void main(String[] args) {

 

  URL resource = Thread.currentThread().getContextClassLoader()

                                     
  .getResource("hotrod-client.properties");

  RemoteCacheManager cacheContainer = new RemoteCacheManager(resource, true);

 

  //获得一个远程的Cache

  RemoteCache cache = cacheContainer.getCache("myCache");

 

  //put数据到缓存中,然后确认是否存在

  cache.put("name", "paul");

  if(cache.get("name").equals("paul")){

   System.out.println("Cache Hit!");

  } else {

   System.out.println("Cache Miss!");

  }

 

  //删除缓存数据

  cache.remove("name");

 

  cacheContainer.stop();

 }

}
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