Hazelcast - 常见陷阱与性能技巧

单机 Hazelcast 队列

Hazelcast 队列存储在单个成员上（以及不同机器上的备份）。这意味着队列可以容纳一台机器所能容纳的任意数量的项。因此，添加更多成员不会扩展队列容量。如果在队列中加载超过机器所能处理的数据量，可能会导致机器崩溃。

使用 Map 的 set 方法而不是 put

如果我们使用 IMap 的 put(key, newValue)，Hazelcast 会返回 oldValue。这意味着，在反序列化上花费了额外的计算和时间。这也包括从网络发送更多数据。相反，如果我们对 oldValue 不感兴趣，我们可以使用 set(key, value)，它返回 void。

让我们看看如何存储和注入对 Hazelcast 结构的引用。以下代码创建了一个名为“stock”的映射，并在一个地方添加 Mango，在另一个地方添加 Apple。

//initialize hazelcast instance
HazelcastInstance hazelcast = Hazelcast.newHazelcastInstance();

// create a map
IMap<String, String> hzStockTemp = hazelcast.getMap("stock");
hzStock.put("Mango", "4");

IMap<String, String> hzStockTemp2 = hazelcast.getMap("stock");
hzStock.put("Apple", "3");

但是，这里的问题是我们两次使用了 getMap("stock")。虽然此调用在单节点环境中看起来无害，但在集群环境中会造成缓慢。getMap() 函数调用涉及到对集群中其他成员的网络往返。

因此，建议我们将对映射的引用存储在本地，并在操作映射时使用该引用。例如 -

// create a map
IMap<String, String> hzStock = hazelcast.getMap("stock");
hzStock.put("Mango", "4");
hzStock.put("Apple", "3");

Hazelcast 使用序列化数据进行对象比较

正如我们在前面的示例中看到的，需要注意的是，Hazelcast 在比较键时不会使用反序列化对象。因此，它无法访问我们在 equals/hashCode 方法中编写的代码。根据 Hazelcast，如果两个 Java 对象的所有属性的值相同，则这些键相等。

使用监控

在大型分布式系统中，监控起着非常重要的作用。使用 REST API 和 JMX 进行监控对于采取主动措施而不是被动反应非常重要。

同构集群

Hazelcast 假设所有机器都是平等的，即所有机器都具有相同的资源。但是，如果我们的集群包含一台性能较低的机器（例如，内存较少、CPU 能力较低等），那么如果计算发生在该机器上，就会导致速度变慢。更糟糕的是，较弱的机器可能会耗尽资源，从而导致级联故障。因此，Hazelcast 成员必须具有相同的资源能力。