Java `Distributed Cache` (`Redis Cluster`, `Hazelcast`, `Ignite`) `Consistency` `Partitioning`

各位观众老爷，大家好！我是今天的主讲人，一个在代码堆里摸爬滚打多年的老兵。今天咱们不谈风花雪月，只聊聊让程序员又爱又恨的——Java分布式缓存。

咱们的目标是：把高并发、高可用搞定，让你的系统在海量用户面前依然坚挺如磐石！

开场白：为什么我们需要分布式缓存？

想象一下，你的电商网站搞了个大促，用户疯狂涌入，服务器瞬间压力山大。数据库哭着喊着要罢工，这时，缓存就如同救命稻草，把热点数据放在离用户最近的地方，减轻数据库的压力。

但是，单机缓存容量有限，扛不住啊！所以，我们需要分布式缓存，把数据分散到多台服务器上，组成一个集群，共同承担访问压力。

主角登场：三大分布式缓存框架

今天，咱们重点介绍三位猛将：

Redis Cluster: 速度快，支持丰富的数据结构，集群模式保证高可用。
Hazelcast: 轻量级，易于集成，支持内存数据网格，功能强大。
Apache Ignite: 功能最全，支持SQL查询，事务，内存计算，适用于复杂场景。

第一幕：缓存一致性问题

分布式缓存虽然好，但稍不注意，就会遇到“数据不一致”的尴尬局面。例如：

读取脏数据: 用户A修改了商品价格，缓存还没更新，用户B看到的还是旧价格。
缓存击穿: 缓存中没有某个热点数据，所有请求都直接打到数据库，导致数据库崩溃。
缓存雪崩: 大量缓存同时失效，所有请求都打到数据库，导致数据库崩溃。
缓存穿透: 大量请求查询不存在的数据，导致每次都打到数据库，浪费资源。

解决缓存一致性的常见策略：

策略	描述	优点	缺点
Cache Aside Pattern	先查缓存，缓存未命中则查数据库，更新缓存。更新数据时，先更新数据库，然后删除缓存。	简单，常用	数据不一致性窗口期，需要考虑并发更新问题。
Read/Write Through	应用程序与缓存交互，缓存与数据库交互。应用程序对缓存的读写操作都会同步到数据库。	强一致性，简单	性能开销大，所有操作都要经过缓存和数据库，延迟高。
Write Behind Caching (Write Back)	应用程序只与缓存交互，缓存异步地将数据写入数据库。	性能高，写操作延迟低	数据丢失风险，如果缓存服务器崩溃，未写入数据库的数据会丢失。
订阅数据库变更事件	通过监听数据库的变更事件（例如，使用数据库的 binlog），当数据库发生变更时，自动更新缓存。	实时性好，能够及时更新缓存	实现复杂，需要依赖数据库的变更事件机制。

代码示例 (Cache Aside Pattern):

public class ProductService {

    private final RedisTemplate<String, Product> redisTemplate;
    private final ProductRepository productRepository;

    public Product getProduct(Long id) {
        String key = "product:" + id;
        Product product = redisTemplate.opsForValue().get(key);

        if (product == null) {
            product = productRepository.findById(id).orElse(null);
            if (product != null) {
                redisTemplate.opsForValue().set(key, product, 1, TimeUnit.HOURS); // 缓存1小时
            }
        }

        return product;
    }

    public void updateProduct(Product product) {
        productRepository.save(product);
        String key = "product:" + product.getId();
        redisTemplate.delete(key); // 删除缓存
    }
}

缓存击穿解决方案：

互斥锁: 当缓存未命中时，只有一个线程可以去数据库查询，其他线程等待。
永不过期: 对于热点数据，设置永不过期，或者后台异步更新缓存。

缓存雪崩解决方案：

随机过期时间: 给缓存设置不同的过期时间，避免同时失效。
多级缓存: 使用本地缓存（例如 Caffeine）作为一级缓存，减轻对分布式缓存的压力。
服务降级: 当缓存失效时，暂时提供降级服务，例如返回默认值或静态页面。

缓存穿透解决方案：

布隆过滤器: 在缓存之前，使用布隆过滤器过滤掉不存在的 key。
缓存空对象: 当数据库中不存在某个 key 时，将空对象缓存起来，避免每次都打到数据库。

第二幕：分区策略 (Partitioning)

分布式缓存要把数据分散到不同的节点上，这就涉及到分区策略。常见的分区策略有：

分区策略	描述	优点	缺点
Hash 分区	对 key 进行哈希运算，然后对节点数量取模，确定数据存储在哪个节点上。	简单，均匀	节点数量变化时，需要重新计算所有数据的存储位置，数据迁移成本高。
一致性哈希	将所有节点和 key 映射到一个环上，每个 key 顺时针找到的第一个节点就是其存储位置。	当节点数量变化时，只需要重新计算受影响的数据的存储位置，数据迁移成本较低。	实现相对复杂，节点分布不均匀时，可能导致数据倾斜。
范围分区	将 key 按照范围划分，每个范围对应一个节点。	适用于范围查询，例如查询某个时间段内的订单。	数据倾斜，某个范围内的 key 数量过多，导致该节点压力过大。
标签分区	根据 key 的标签进行分区，例如按照用户 ID 的地区进行分区。	适用于具有明显标签的数据，可以根据标签进行灵活的路由。	需要提前规划好标签，如果标签设计不合理，可能导致数据倾斜。

代码示例 (Hash 分区):

public class HashPartitioning {

    private final List<String> nodes; // 节点列表

    public HashPartitioning(List<String> nodes) {
        this.nodes = nodes;
    }

    public String getNode(String key) {
        int hashCode = key.hashCode();
        int index = Math.abs(hashCode % nodes.size());
        return nodes.get(index);
    }

    public static void main(String[] args) {
        List<String> nodes = Arrays.asList("node1", "node2", "node3");
        HashPartitioning partitioning = new HashPartitioning(nodes);

        String key1 = "product1";
        String key2 = "product2";
        String key3 = "product3";

        System.out.println(key1 + " 存储在 " + partitioning.getNode(key1));
        System.out.println(key2 + " 存储在 " + partitioning.getNode(key2));
        System.out.println(key3 + " 存储在 " + partitioning.getNode(key3));
    }
}

一致性哈希算法的简单解释：

想象一个圆环，圆环上有 360 个刻度。我们将每个缓存节点（服务器）通过哈希函数映射到这个圆环上的某个位置。当我们需要存储一个数据时，也通过哈希函数计算出这个数据在圆环上的位置，然后顺时针找到第一个遇到的缓存节点，这个节点就是应该存储这个数据的节点。

如果某个节点挂了，只会影响到该节点顺时针方向的下一个节点的数据，其他节点不受影响。这就减少了因节点故障导致的数据迁移范围。

第三幕：Redis Cluster

Redis Cluster 是 Redis 的官方集群方案，它采用无中心化架构，具有高可用性和可扩展性。

Redis Cluster 的特点：

数据分片: 使用哈希槽 (Hash Slot) 将数据分散到不同的节点上。
自动故障转移: 当某个节点宕机时，集群会自动将该节点的数据迁移到其他节点。
支持读写分离: 可以将读请求路由到 Slave 节点，减轻 Master 节点的压力。

代码示例 (使用 Jedis 连接 Redis Cluster):

import redis.clients.jedis.HostAndPort;
import redis.clients.jedis.JedisCluster;

import java.util.HashSet;
import java.util.Set;

public class RedisClusterExample {

    public static void main(String[] args) {
        Set<HostAndPort> jedisClusterNodes = new HashSet<>();
        jedisClusterNodes.add(new HostAndPort("127.0.0.1", 7000));
        jedisClusterNodes.add(new HostAndPort("127.0.0.1", 7001));
        jedisClusterNodes.add(new HostAndPort("127.0.0.1", 7002));

        JedisCluster jedisCluster = null;

        try {
            jedisCluster = new JedisCluster(jedisClusterNodes, 5000, 5000); // Timeout 5 seconds

            jedisCluster.set("name", "Redis Cluster");
            String value = jedisCluster.get("name");
            System.out.println("Value: " + value);

        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            if (jedisCluster != null) {
                try {
                    jedisCluster.close();
                } catch (Exception e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }
    }
}

第四幕：Hazelcast

Hazelcast 是一个开源的内存数据网格，它提供了分布式缓存、分布式计算、分布式消息队列等功能。

Hazelcast 的特点：

易于集成: 可以嵌入到 Java 应用程序中，也可以作为独立的服务运行。
动态拓扑: 节点可以动态加入和离开集群，无需手动配置。
丰富的数据结构: 支持 Map、List、Set、Queue 等常用的数据结构。

代码示例 (使用 Hazelcast):

import com.hazelcast.config.Config;
import com.hazelcast.core.Hazelcast;
import com.hazelcast.core.HazelcastInstance;
import com.hazelcast.core.IMap;

public class HazelcastExample {

    public static void main(String[] args) {
        Config config = new Config();
        HazelcastInstance hazelcastInstance = Hazelcast.newHazelcastInstance(config);

        IMap<String, String> map = hazelcastInstance.getMap("my-map");

        map.put("name", "Hazelcast");
        String value = map.get("name");
        System.out.println("Value: " + value);

        hazelcastInstance.shutdown();
    }
}

第五幕：Apache Ignite

Apache Ignite 是一个内存计算平台，它提供了分布式缓存、分布式计算、分布式事务等功能。

Apache Ignite 的特点：

SQL 支持: 可以使用 SQL 查询缓存中的数据。
事务支持: 支持 ACID 事务，保证数据一致性。
内存计算: 可以将计算逻辑推送到数据所在的节点上，提高计算效率。

代码示例 (使用 Apache Ignite):

import org.apache.ignite.Ignite;
import org.apache.ignite.IgniteCache;
import org.apache.ignite.Ignition;

public class IgniteExample {

    public static void main(String[] args) {
        try (Ignite ignite = Ignition.start()) {
            IgniteCache<Integer, String> cache = ignite.getOrCreateCache("myCache");

            cache.put(1, "Apache Ignite");
            String value = cache.get(1);
            System.out.println("Value: " + value);
        }
    }
}

总结：如何选择合适的分布式缓存框架？

选择分布式缓存框架，需要根据你的具体需求和场景来决定。

Redis Cluster: 如果你需要高性能、丰富的数据结构和高可用性，Redis Cluster 是一个不错的选择。
Hazelcast: 如果你需要轻量级、易于集成和动态拓扑，Hazelcast 是一个不错的选择。
Apache Ignite: 如果你需要 SQL 支持、事务支持和内存计算，Apache Ignite 是一个不错的选择。

选择建议：

场景	推荐框架	原因
高并发、低延迟的缓存场景	Redis Cluster	性能高，数据结构丰富。
需要嵌入到应用程序中的缓存场景	Hazelcast	易于集成，动态拓扑。
需要 SQL 查询和事务支持的缓存场景	Apache Ignite	功能强大，支持 SQL 查询和事务。
预算有限，追求简单易用	Redis	单机 Redis 也可以作为一个简单的缓存方案，但需要注意单点故障问题。
需要缓存的数据量不大，且对性能要求不高	Caffeine	本地缓存，性能高，但容量有限。
需要缓存的数据量大，且需要持久化存储	Ehcache	支持磁盘存储，但性能相对较低。

结尾语：

分布式缓存是一个复杂的领域，需要不断学习和实践。希望今天的分享能帮助你更好地理解分布式缓存，并在实际项目中应用。记住，没有银弹，只有最适合你的方案。

感谢大家的观看，希望大家都能成为缓存大师！

发表回复 取消回复

发表回复取消回复