RealWorld HazelCast

Question

有沒有人有Hazelcast分佈式數據網格和執行產品的任何真實世界的經驗？它對你有什麼作用？它具有令人驚訝的簡單API和功能，對於這樣一個簡單易用的工具來說似乎是非常好的。我已經做了一些非常簡單的應用程序，它似乎到目前爲止廣告的工作。所以我在這裏尋找真實的世界'現實檢查'。謝謝。

Answer 1

還有仍有一些問題與它的發展，
http://code.google.com/p/hazelcast/issues/list
一般情況下，你可以選擇讓使用它自己的多播算法或指定自己的IP的。我們已經在局域網環境中嘗試過它，它運行得非常好。性能方面，這並不壞，但監控工具並不能很好地工作，因爲大部分時間都沒有更新。如果你可以忍受當前的問題，那麼所有人都應該去做。我會謹慎使用它，但它是一個偉大的工作工具恕我直言。

更新： 我們已經使用Hazelcast幾個月了，它工作得很好。這些設置相對容易設置，並且具有新的更新，足夠全面，可以自定義甚至很小的事情，例如讀/寫操作中允許的線程數。

Answer 2

如果您有替代品，請先看看這些。我們有它在運行生產模式，它仍然是錯誤的，只是檢查公開的問題。 但是，與Spring，Hibernate等的集成相當不錯，安裝非常簡單:)

Answer 3

我們從1.8+版開始一直在使用它，主要使用分佈式鎖定功能。它效果很好，我們發現了一些解決方法/錯誤，但這些解決方法相對較快。

對於每天1.8百萬個鎖具，我們目前沒有發現任何問題。

我推薦使用1.9.4.4版本。

Answer 4

我們在生產中使用Hazelcast（1.9.4.6現在）與複雜的交易服務集成。它被添加來緩解即時數據庫吞吐量問題。我們發現，我們經常不得不停止將所有交易服務關閉至少一個小時。我們以超客戶端模式運行客戶端，因爲它是唯一的選擇，甚至可以遠程滿足我們的性能要求（比本地客戶端快大約4倍）。不幸的是，停止超級客戶端節點會導致腦裂問題並導致網格丟失記錄，強制完成關閉服務。我們一直在努力讓這款產品爲我們工作幾乎整整一年，甚至付費讓2位榛子代表幫忙。他們無法提出解決方案，但能夠讓我們知道我們可能做錯了。在他們看來，它應該更好地工作，但它幾乎是一個浪費的旅程。

在這一點上，我們每年需要支付許可費用超過6位數，目前我們正在使用大約5倍的資源來保持網絡的活力，並滿足我們的性能需求，而不是我們使用集羣化優化數據庫堆棧。這對我們來說絕對是錯誤的決定。

該產品正在消滅我們。謹慎使用，謹慎使用，並且只能用於簡單的服務。

Answer 5

如果我自己的公司和項目算作現實世界，這是我的經驗。我希望儘可能接近消除外部（磁盤）存儲，以支持無限和持久的「RAM」。對於那些消除CRUD管道的初學者來說，有時會達到所謂的「中間層」的90％。還有其他好處。由於RAM是你的「數據庫」，你不需要任何複雜的緩存或HTTP會話複製（這反過來消除了醜陋的粘滯會話技術）。我相信RAM是未來，Hazelcast擁有所有內容數據庫：查詢，事務處理等。所以我寫了一個迷你框架抽象它：從持久存儲中加載數據（我可以插入任何東西可以存儲BLOB - 最快的結果是MySQL）。解釋爲什麼我不喜歡Hazelcast的內置持久性支持太久了。這是相當通用和基本的。他們應該刪除它。實施你自己的分佈式和優化的後寫和直寫不是火箭科學。花了我一個星期。

一切都很好，直到我開始進行性能測試。在完成所有優化之後，查詢都很慢：索引，便攜式序列化，顯式比較器等。對於一組索引字段，簡單的「大於」查詢在60K條1K記錄集（映射條目）上需要30秒。我相信Hazelcast團隊盡其所能。儘管我討厭這麼說，但與超級優化的C++代碼正常數據庫使用相比，Java集合仍然很慢。有一些開源的Java項目可以解決這個問題。但是在這個時候查詢持久性是不可接受的。它應該立即在一個本地實例上。畢竟這是內存技術。

我切換到Mongo的數據庫，但離開Hazelcast共享運行時數據 - 即會話。一旦他們提高了查詢性能，我會切換回去。

Answer 6

我們在我們的電子商務應用程序中使用Hazelcast，以確保我們的庫存一致。

我們廣泛使用分佈式鎖定來確保SKU庫存項目以原子方式修改，因爲我們的Web應用程序集羣中有數百個節點在這些項目上同時運行。

此外，我們使用分佈式映射進行緩存，並在所有節點之間共享。由於Hazelcast中的縮放節點非常簡單並且利用了其所有CPU內核，因此它比Redis或任何其他緩存框架具有更多的優勢。

Answer 7

我們在過去3年中在我們的電子商務應用程序中使用Hazelcast以確保可用性（供應&需求）是一致的，原子性的，可用的可擴展的&。 我們正在使用IMap（分佈式映射）來緩存數據和Entry Processor來讀取&寫入操作，以便在IMap上執行快速內存操作，而無需擔心鎖定。