Hazelcast - 简介

分布式内存数据网格

数据网格是分布式缓存的超集。分布式缓存通常仅用于存储和检索跨缓存服务器分布的键值对。但是，数据网格除了支持存储键值对之外，还支持其他功能，例如：

• 它支持其他数据结构，如锁、信号量、集合、列表和队列。

• 它提供了一种通过丰富的查询语言（例如 SQL）查询存储数据的途径。

• 它提供了一个分布式执行引擎，有助于并行操作数据。

Hazelcast 的优势

• 支持多种数据结构 - Hazelcast 支持除了 Map 之外使用多种数据结构。一些示例包括 Lock、Semaphore、Queue、List 等。

• 快速读写访问 - 鉴于所有数据都在内存中，Hazelcast 提供了非常高速的数据读写访问。

• 高可用性 - Hazelcast 支持跨机器分布数据，并额外支持备份。这意味着数据不会存储在单个机器上。因此，即使机器出现故障（这在分布式环境中经常发生），数据也不会丢失。

• 高性能 - Hazelcast 提供了可用于在多台工作机器之间分配工作负载/计算/查询的构造。这意味着计算/查询使用来自多台机器的资源，从而大大减少了执行时间。

• 易于使用 - Hazelcast 实现并扩展了许多 java.util.concurrent 构造，这使得它非常易于使用和集成到代码中。在机器上开始使用 Hazelcast 的配置只需将 Hazelcast jar 添加到我们的类路径中。

Hazelcast 与其他缓存和键值存储的比较

将 Hazelcast 与其他缓存（如 Ehcache、Guava 和 Caffeine）进行比较可能没有多大用处。这是因为，与其他缓存不同，Hazelcast 是一个分布式缓存，也就是说，它将数据分布在机器/JVM 上。虽然 Hazelcast 也可以在单个 JVM 上很好地工作，但它在分布式环境中更有用。

类似地，将它与 MongoDB 等数据库进行比较也没有多大用处。这是因为 Hazelcast 主要将数据存储在内存中（尽管它也支持写入磁盘）。因此，它提供了高读写速度，但数据需要存储在内存中的限制。

Hazelcast 还支持缓存/存储复杂数据类型并提供查询它们的接口，这与其他数据存储不同。

但是，可以与Redis进行比较，Redis 也提供了类似的功能。

Hazelcast 与 Redis 的比较

在功能方面，Redis 和 Hazelcast 非常相似。但是，以下是 Hazelcast 在 Redis 上得分更高的几点：

• 从一开始就构建用于分布式环境 - 与最初作为单机缓存的 Redis 不同，Hazelcast 从一开始就构建用于分布式环境。

• 简单的集群扩展/缩容 - 在 Hazelcast 中，维护一个添加或删除节点的集群非常简单，例如，添加节点只需启动具有所需配置的节点即可。删除节点需要简单地关闭节点。Hazelcast 自动处理数据的划分等。在 Redis 上拥有相同的设置并执行上述操作需要更多预防措施和手动操作。

• 支持故障转移所需的资源更少 - Redis 遵循主从方法。为了进行故障转移，Redis 需要额外的资源来设置Redis Sentinel。这些 Sentinel 节点负责在原始主节点出现故障时将从节点提升为主节点。在 Hazelcast 中，所有节点都被视为平等的，其他节点检测到节点故障。因此，节点出现故障的情况处理得非常透明，而且无需任何额外的监控服务器集。

• 简单的分布式计算 - Hazelcast 通过其EntryProcessor提供了一个简单的接口，用于将代码发送到数据以进行并行处理。这减少了网络上的数据传输。Redis 也支持这一点，但是实现这一点需要了解 Lua 脚本，这增加了额外的学习曲线。