如何分析GemFire架构

今天给大家介绍一下如何分析GemFire架构。文章的内容小编觉得不错，现在给大家分享一下，觉得有需要的朋友可以了解一下，希望对大家有所帮助，下面跟着小编的思路一起来阅读吧。

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1 什么是 GemFire

GemFire 是一个位于应用集群和后端数据源之间的高性能、分布式的操作数据(operational data) 管理基础架构。它提供了低延迟、高吞吐量的数据共享和事件分发。 GemFire 充分利用网络中的内存和磁盘资源，形成一个实时的数据网格 (data fabric or grid) 。

GemFire 的主要特性有：

Ø    多种网络拓扑

Ø    高并发的内存数据结构，避免锁争夺

Ø    可选的 ACID

Ø    序列化 (native serialization) 和智能缓冲 (smart buffering) 保证消息快速分发

Ø    同步或异步写磁盘

Ø    冗余内存拷贝

2 网络拓扑和缓存架构

考虑到问题多样性和架构灵活性， GemFire 提供了多种选项来配置在哪 (where) 以及怎样 (how) 管理缓存数据，这就使架构师能够从 P2P(peer-to-peer) 、 CS(client-server) 、 WAN 三种组件构建出合适的缓存架构。

2.1 P2P 拓扑

在 P2P 分布式系统中，应用程序使用 GemFire 的镜像 (mirroring) 功能来将大量数据跨结点分区 (sharding) 以及在这些结点间进行数据复制同步。下面主要讲一下GemFire 的 P2P 拓扑中的两个主要角色： mirrored 镜像结点和 partitioned 分区结点 (具体见 3.2 中 mirror-type 的配置方式 ) 。

因为在 P2P 拓扑中缓存数据与应用在一起，所以首先说一下嵌入式缓存。所谓嵌入式缓存 (embedded cache) 其实就是说缓存和应用程序在一起，直接利用应用服务器的内存空间。也就是我们常说的类似 Ehcache 的那种本地缓存 (local cache) 。

mirrored 结点 就像一块磁铁一样，将其他数据区域的数据都吸附过来，形成一块完整的数据集合。当一块数据区域被配置为 mirrored 的结点第一次新建或重建时，GemFire 将自动执行 初始镜像抓取 (initial image fetch) 操作，从其他结点的数据子集中还原出完整的状态。如果此时网络中存在另一个 mirrored 结点，那么将会执行 最优直接抓取 (optimal directed fetch) 。

所以我们很容易看出， mirrored 结点主要出于两种目的：

Ø    对于大量读的应用，应用程序通过保存全量数据，使客户端请求可以即时访问到想要数据，而无需经过网络传输

Ø    当发生故障时， mirrored 结点可以用来恢复其他结点

不同于 mirrored 结点，每个 partitioned 结点 都持有唯一的一块数据。应用程序就像操作本地数据一样， GemFire 在幕后管理各个分区的数据，并且保证在至多一跳内(at most one network hop) 完成数据访问。根据 GemFire 的哈希算法，分区数据会被自动放入到各个结点的 bucket 中。同时 GemFire 也会自动分配出冗余数据的位置并进行复制。当某个结点出错时，客户端请求会自动被重定向到备份结点。并且GemFire 会重新复制出一份数据，从而保证数据的冗余拷贝数。最后，我们可以随时向网络中加入新的结点来对 GemFire 集群进行动态扩容。

P2P 系统提供了低延迟、单跳 (one-hop) 数据访问、动态发现以及透明化的数据存储位置。但是，网络中的每个结点都要维持一个 socket 连接到其他每个结点。当结点增多时，连接数将成指数级增长。为了提高扩展性， GemFire 提供了一种可靠的 UDP多播的通信方式。在下一节中我们将看到， P2P 数据同步在服务器间复制数据时的作用。

2.2 Client-Server 拓扑

Client-Server 缓存允许大量结点相连形成客户端 - 服务器结构。服务器即为客户端提供缓存，也可以为其他服务器提供数据复制或缓存。

2.3 WAN 拓扑

P2P 集群由于点和点之间的紧耦合而产生了扩展性问题，这种问题在数据中心有多个集群或数据中心跨城市时被放大。 GemFire 提供另一种模型来解决。

3 GemFire 工作原理

3.1 发现机制

默认 GemFire 使用 IP 多播来发现新成员，然而所有成员间的通信都采用 TCP 。对于部署环境禁止使用 IP 多播或者网络跨越多个子网时， GemFire 提供备用方法：使用轻量级的定位服务器 (locator server) 来追踪所有成员的连接。新成员加入集群时，将询问定位服务并建立类似于 IP 多播的 socket 到 socket 的 TCP 连接。

3.2 数据分发

每个成员都会创建一个或多个缓存数据区域 (data region) ，通过区域的划分，我们能给每个区域配置不同的分发属性、内存管理以及数据一致性模型。默认 GemFire 使用 P2P 分发模型，每个成员都能和其他任何成员通信。同时根据不同的内网特点，传输层可选 TCP/IP 或可靠多播 (UDP) 。在这些配置中，有两个属性很重要， 范围(scope) 和镜像类型 (mirror-type) 。

首先，范围 (scope) 有四种选项：

Ø    Local ：不分发。那为什么不直接保存到 HashMap 中。因为 GemFire 额外提供了数据自动持久化到磁盘、 OQL(Object Query Language) 查询数据、数据操作的事务等特性。

Ø    Distribute-no-ack ：发送数据给成员 1 ，在发送数据给成员 2 时不等待成员 1的响应。适用于对数据一致性要求不高，并要求低网络延迟的情况。这是 GemFire 的默认配置，能够提供低延迟、高吞吐，并通过尽快分发来降低数据冲突的概率。

Ø    Distribute-ack ：在发送给成员 2 前，发送数据并等待成员 1 的响应。这样每条数据都是同步分发的。

Ø    Global ：分发前在其他成员上获得锁，再分发数据。适用于悲观的应用场景，通过全局锁服务来管理锁的获得、释放和超时。

现在来看一下第二个重要的配置属性镜像类型 (mirror-type) ：

Ø    none ：仅当缓存中有此数据时才更新，任何其他成员发来的新数据都会被忽略掉。适用于某一数据区域仅用来保存另一区域数据的子集。

Ø    keys ：数据区域仅保存 key 来节约内存，当真正有请求时再从其他区域抓取数据并保存到本地，之后接受对此数据项的更新。适用于无法预测哪些数据会被某一结点访问的情况。

Ø    keys-values ：真正的镜像，将保存全量数据。适用于需要立即访问所有数据的结点，以及数据冗余备份。

这两个属性的配置对数据区域中保存的是什么数据有很大影响：

4 持久化和溢出

持久化 (persistence) 将整个数据集拷贝到磁盘，当成员出错时可以用来还原数据。而溢出 (overflow) 保存 key 在内存中而 value 保存到磁盘，达到节省内存的目的。两者既可以单独使用，也可以混合使用。

4.1 持久化

GemFire 支持两种写磁盘选项：操作内存数据时同步写，或者固定间隔异步写。后一种只当应用在出错时能够容忍不完整的数据还原时使用。

4.2 溢出

当内存不足时， GemFire 使用 LRU 策略来决定是否对某个数据项溢出。

4.3 混合使用

持久化与溢出可以混合使用。所有 key-value 都备份到磁盘，并且当内存不足时，只保留最近使用过的数据。由于 LRU 而被移除到磁盘的 value 不会对磁盘有影响，因为所有数据已被持久化到磁盘上了。

5 事务

GemFire 支持缓存事务与 JTA 事务两种。

5.1 缓存事务

每个事务都有其私有的工作区域。事务开始时，数据将被拷贝到私有区域，直到事务提交。若提交时没有冲突，则数据从私有区域拷贝回原区域。这样事务就可以并发地修改缓存了。

对于范围 (scope) 配置为 local 的缓存数据区域，事务提交后就算是完成了。但对于分布式 (scope=distributed-no-ack or distributed-ack) ，则在事务提交时要进行缓存同步。

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