如何傳送在分佈式緩存產品中的多個分佈式映射上運行的事務

通過分佈式緩存產品，我的意思是像Coherence或Hazelcast。我將以Hazelcast爲例。如何傳送在分佈式緩存產品中的多個分佈式映射上運行的事務

假設我有，保持在許多地圖的狀態的對象：

class DataState { 
    Map<ID, Dog> dogs = Hazelcast.getMap("dog"); 
    Map<ID, Owner> owners = Hazelcast.getMap("owner"); 

    public void associate(Dog dog, Owner owner) { 
      /* ... put in maps and set up references */ 
    } 
}

注意，聯想（）函數需要是事務性的，因爲它修改多個地圖。由於狗和所有者在某種程度上是相關聯的，因此可能數據在方法完成之前處於不一致的狀態。現在，如果另一個類從分佈式內存中讀取，它不知道事務正在發生，並且可能會看到數據不一致。

class DataStateClient { 
    Map<ID, Dog> dogs = Hazelcast.getMap("dog"); 
    Map<ID, Owner> owners = Hazelcast.getMap("owner"); 

    public void doSomething() { 
     // oops, owner2 is associated with dog1 but 
     // dog1 is not yet in the map! 
    } 
}

現在，Hazelcast已經分配了鎖來解決類似的問題，但是性能影響是什麼？假設doSomething（）是昂貴的（例如，在本地複製兩個映射），在這種情況下，它可能不足以鎖定多個客戶端。

是否有這種分佈式同步問題的標準解決方案？

來源

2011-09-19 Jake

是鎖壞..所以做交易。可以訂購解決這個特定的問題;先將dog1放入地圖中，然後創建關聯？因此，相關的dog1將始終在地圖中。 –

如果要序列化寫入訪問（互斥），分佈式鎖定是一種方法。如果您使用Cacheonix，則使用Cacheonix讀/寫鎖時，您的示例可能會有更好的性能。該讀者的方式可以有併發讀訪問，不會有等待一臺服務器來完成，這將是如果使用一個簡單的互斥體的情況下：

編劇：

final Cacheonix cacheonix = Cacheonix.getInstance(); 
    final ReadWriteLock rwLock = cacheonix.getCluster().getReadWriteLock(); 
    final Lock writeLock = rwLock.writeLock(); 
    writeLock.lock(); 
    try { 
    // No one else can enter this section 

    // Update dogs 

    // Update owners 
    } finally { 
    writeLock.unlock(); 
    }

...

讀者：

final Cacheonix cacheonix = Cacheonix.getInstance(); 
    final ReadWriteLock rwLock = cacheonix.getCluster().getReadWriteLock(); 
    final Lock readLock = rwLock.readLock(); 
    readLock.lock(); 
    try { 
    // Readers can enter this section simultaneously 

    // Read dogs 

    // Read owners 
    } finally { 
    readLock.unlock(); 
    }

來源

2011-09-20 02:56:19

如何傳送在分佈式緩存產品中的多個分佈式映射上運行的事務

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