RealWorld HazelCast

Question

有没有人对Hazelcast分布式数据网格和执行产品有任何实际经验？它对你有用吗？它有一个非常简单的API和功能，对于这样一个简单易用的工具来说似乎很不错。我做了一些非常简单的应用程序，它似乎像目前为止宣传的那样工作。所以我在这里寻找现实世界的'现实检查'。谢谢。

Answer 1

我们自1.8+版以来一直在生产中使用它，主要使用分布式锁定功能。它工作得很好，我们发现了一些变通方法/错误，但是它们的修复速度相对较快。

每天有1.8M的锁，到目前为止我们没有发现任何问题。

我建议开始使用版本1.9.4.4。

Answer 2

其发展仍存在一些问题，
http://code.google.com/p/hazelcast/issues/list
通常，您可以选择让它使用自己的多播算法，也可以指定自己的ip。我们在局域网环境中尝试过，它运行良好。性能方面也不错，但监控工具效果不佳，因为大部分时间都无法更新。如果你可以忍受当前的问题那么所有的意思都是为了它。我会谨慎使用它，但它是一个很棒的工具恕我直言。

更新： 我们已经使用Hazelcast几个月了，而且效果非常好。这些设置相对容易设置并且具有新的更新，非常全面，可以自定义甚至很小的内容，例如读/写操作中允许的线程数。

Answer 3

我们正在使用Hazelcast（现在的1.9.4.6）与复杂的交易服务集成的生产。添加它是为了缓解即时数据库吞吐量问题。我们发现，我们经常不得不停止将所有交易服务降低至少一个小时。我们以超级客户端模式运行客户端，因为它是唯一可以远程满足我们的性能要求的选项（比本机客户端快4倍。）不幸的是，停止超级客户端节点会导致大脑分裂问题并导致网格丢失记录，从而导致完整关闭服务。我们一直在努力让这个产品为我们工作近一整年，甚至付钱让2名淡淡的代表飞来帮忙。他们无法提供解决方案，但能够让我们知道我们可能做错了。在他们看来它应该更好，但这几乎是一个浪费的旅行。

此时我们已经处理了每年超过6个数字的许可费用，我们目前正在使用大约5倍的资源来保持网格活跃并满足我们的性能需求，而不是使用群集和优化数据库堆栈。这对我们来说绝对是错误的决定。

这个产品让我们失望。谨慎使用，谨慎使用，仅限于简单的服务。

Answer 4

如果我自己的公司和项目算作现实世界，这是我的经验。我希望尽可能地消除外部（磁盘）存储，转而采用无限且持久的“RAM”。对于那些消除CRUD管道的初学者来说，有时占据了所谓的“中间层”的90％。还有其他好处。由于RAM是您的“数据库”，因此您不需要任何复杂的缓存或HTTP会话复制（这反过来又消除了丑陋的粘性会话技术）。

我相信RAM是未来，Hazelcast拥有一切内存数据库：查询，交易等。所以我写了一个迷你框架来抽象它：从持久存储加载数据（我可以插入任何东西可以存储BLOB - 最快的结果是MySQL）。解释为什么我不喜欢Hazelcast的内置持久性支持这太长了。这是相当普遍和基本的。他们应该删除它。实现您自己的分布式和优化的后写和直写并不是火箭科学。花了我一个星期。

在我开始进行性能测试之前一切都很好。查询很慢 - 在我完成的所有优化之后：索引，便携式序列化，显式比较器等。索引字段上的简单“大于”查询在60K的1K记录集（映射条目）上花费30秒。我相信Hazelcast团队尽其所能。尽管我不愿意这样说，但与正常数据库使用的超级优化C ++代码相比，Java集合仍然很慢。有一些开源Java项目可以解决这个问题。但是，此时查询持久性是不可接受的。它应该是一个本地实例上的即时消息。毕竟，它是一种内存技术。

我切换到Mongo获取数据库，但是将Hazelcast留给了共享的运行时数据 - 即会话。一旦他们提高了查询性能，我就会切换回来。

Answer 5

如果你有替代hazelcast可能先看看这些。我们已经在运行生产模式，它仍然是非常错误，只是检查未解决的问题。 但是，与Spring，Hibernate等的集成非常好，并且设置非常简单：）

Answer 6

我们在电子商务应用程序中使用Hazelcast以确保我们的库存一致。

我们大量使用分布式锁定来确保SKU库存项目以原子方式进行修改，因为我们的Web应用程序集群中有数百个节点同时对这些项目进行操作。

此外，我们使用分布式映射进行缓存，并在所有节点之间共享。由于Hazelcast中的扩展节点非常简单并且它利用了所有CPU核心，因此它比redis或任何其他缓存框架具有更多优势。

Answer 7

我们在电子商务应用程序中使用了过去3年的Hazelcast，以确保可用性（供应和需求）是一致的，原子的，可用的和可扩展性。 我们使用IMap（分布式地图）来缓存数据，并使用Entry Processor进行读取和读取。编写操作以在IMap上执行快速内存操作，而无需担心锁定。