写点什么

Memcached 的 JGroups 实现支持失败转移和 JMX

  • 2008-10-10
  • 本文字数:2982 字

    阅读完需:约 10 分钟

Memcached 是一个分布式内存对象缓存系统, 用于动态 Web 应用以减轻数据库负载。它通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数,从而提高动态、数据库驱动网站的速度。Memcached 基于的是一个存储键 / 值对的 hashmap。其守护进程(daemon )是用 C 写的,但是客户端可以用任何语言来编写,并通过 memcached协议与守护进程通讯。但是它并不提供冗余(例如,复制其hashmap 条目);当某个服务器S 停止运行和崩溃了,所有存放在S 上的键/ 值对都将丢失。

Bela Ban, JBoss JGroups 和 Clustering 团队的领导,最近写了一个基于 JGroups 的 memcached实现,它允许 Java 客户端直接访问 memcached。该实现完全是用 Java 编写的,而且拥有少量优于 memcached 框架的特性 :

  • Java 客户端和 PartitionedHashMap(org.jgroups.blocks.PartitionedHashMap)可以在同一地址空间运行,因此不需要使用 memcached 协议进行通信。这使得 servlet 可以直接访问缓存,而不需要在其上进行序列化。
  • 所有 PartitionedHashMap 进程彼此知道对方,当一个集群成员发生改变时,它们能够决定做什么。例如,一个要停止服务的服务器可以把它管理的所有键都迁移到下一个服务器。使用 memcached,存 放在 S 服务器上的条目在 S 关机的时候就丢失了。
  • 当一个集群成员发生改变时(例如,一个新服务器 S 启动了),那么所有服务器都检查自己所保存的一个条目事实上是否应该存放在 S 上。它们会把所有条目都转给 S。这样的好处是不需要再次从 DB 中 重新读取这些条目并插入到缓存中(memcached 正是这么做的),但是缓存要自动地使自己重新达到平衡 。
  • PartitionedHashMap 拥有一个一级缓存(level 1 cache——L1 cache)。这就可以使缓存的数据离真正需要它的地方很近。例如,如果我们拥有 A、B、C、D 和 E 几个服务器,且一个客户端给 C 增加了一个(要被高度访问的)报纸文章,那么 memcached 总是把所有对该文章的单一请求都转给 C。这样,一个正在访问 D 的客户端总是会触发一个从 D 到 C 的 GET 请求,并返回一篇文章。JGroups 在第一次访问时把这 篇文章缓存在 D 的 L1 缓存中,这样所有从 D 访问这篇文章的其它客户端将获得这个被缓存的文章,因而我 们可以避免又一轮对 C 的访问。注意,每个条目都有其失效时间,它将导致该条目在失效时被从 L1 缓存中删除,那么下一个访问将不得不重新从 C 获取该文章并再次把它放在 D 的 L1 缓存中。这个失效时间是由该文章的提交者定义的。
  • 因为 GET、SET 和 REMOVE 的 RPC 都使用 JGroups 作为传输,传输的类型和服务的质量可以通过定义传输的底层 XML 文件来控制和定制。例如,我们可以压缩或者加密所有 RPC 信息。它还让我们可以选用 UDP (IP 多点传送和 / 或 UDP 数据报)或 TCP。
  • 连接器(org.jgroups.blocks.MemcachedConnector)负责分析 memcached 协议并调用 PartitionedHashMap 上的请求(PartitionedHashMap 代表了 memcached 的实现),服务器 (org.jgroups.demos.MemcachedServer)和 L1 及 L2 缓存(org.jgroups.blocks.Cache)可以被随意装配或替代。因此定制 JGroups memcached 实现很简单;比如使用一个不同的 MemcachedConnector 来处理二进制协议(当然需要与客户端代码匹配)。
  • 所有管理信息和操作经由 JMX 被暴露。

启动 JGroups memcached 实现的主类是 org.jgroups.demos.MemcachedServer。它创建了一个 L1 缓存( 如果配置了)、一个 L2 缓存(存储所有条目的默认 hashmap)、以及一个 MemcachedConnector。API 非常 简单且包含如下缓存方法:

  • public void put(K key, V val):按照默认的缓存时间把键 / 值对存入缓存
  • public void put(K key, V val, long caching_time):与上面方法相同,但是可以定义缓存失效时间。0 表示永远缓存,-1 表示不缓存,任何正值代表了该条目要缓存的毫秒数
  • public V get(K key):获得键 K 所对应的值
  • public void remove(K key):从缓存(L2 及 L1,如果启用的话)中删除一个键 / 值对

InfoQ 就 memcached 的 JGroups 实现背后的动机采访了 Bela Ban。他说 memcached 的 JGroups 实现使得他们可以试验分布式缓存并看看不同的缓存策略适应 JBoss 集群的程度如何。他还阐明了这个新的 memcached 实现与 JBossCache 缓存框架的比较:

我们把缓存看作是一个连续统一体:从分布式缓存(数据跨越集群中多个节点,但是没有 冗余)到完全复制数据缓存(每个数据条目整体复制到每个集群节点上)。在分布式和整体复制之间, 我们还有 buddy replication ,它只把数据复制到一些选定的后备节点上。这可以被比作 RAID,RAID 0 没有冗余(分 布式),RAID 0+1 是全冗余,而 RAID 5 是部分冗余。当前,JGroups 的 PartitionedHashMap 提供了分布式缓存,JBossCache 提供了全复制和部分复制(使用 Buddy Replication)缓存。其想法是让用户定义他们要放在集群中的 K(每个数据项——per data item )值,K=0 表示分布式,但是如果一个节点保存有一个或多个条目,节点崩溃则数据就会丢失;K=X(这 里 X

memcached 的 JGroups 实现是尝试 K=0 的第一步,它是纯数据分布式缓存,没有冗余。其最终会被纳入到 JBossCache 中。

memcached 实现适合放在 JBoss 应用服务器的哪个模块?

它将成为 Clustering 子系统的一部分,由 JBossCache 提供。注意我们的实现是真正给“Java”客户端写的,因此不必使用那些非常低效的 memcached 协议,而是在上层使用了编组 (marshalling)/ 解读(unmarshalling)/ 复制(copying)。

谈到使用 memcached 的 JGroups 实现的典型使用场景,Bela 说道:

运行在 JBoss 或 Tomcat 集群上的服务器端代码(例如 servlets),其访问一个 DB 并需要缓存以提高速度并避免 DB 瓶颈。其它使用场景也类似,只是访问的不是 DB 而是文件系统。例如,一个 HTML 页面缓存服务器(Squid 立刻浮现在脑海里)。

有无计划将来把 memcached 引入到 JBoss 应用服务器中。

当然有。数据分区( Data Partitioning)特性将使得用户可以按照自己的需要来配置缓存。这样使得分布式缓存看上去 不像是一个新特性,而是 JBossCache 的配置而已。更酷的是这是动态的,因此开发者可以决定他们所放 进 JBossCache 的每个数据项(per data item)要使用哪种冗余特性(none=distribution,full=total replication 或 partial)。

至于该项目新特性的未来方向,Bela 罗列了要做的一些事情:

  • 基于缓存中的字节数而不是元素数提供一种逐出策略。
  • 把从远端服务器接受到元素存储为 byte[] buffer 而不是对象。在第一次访问时,把 byte buffer 解读成对象。这在 JBoss 的 HTTP 会话复制代码中被使用且一直表现良好:因为不需要解读过程因此不会影响到性能。
  • 实现全部 memcached 协议:现在我只提供 GET、GET-MULTI、SET 和 DELETE。尽管其它的(APPEND 、PREPEND、CAS)很容易实现,但是我还没有做,因为 Java 客户端的主要使用场景位于我们 memcached 实现的同一 JVM 中,因此不需要 memcached 协议。
  • 提供一个更好的一致散列的实现。

memcached 的 JGroups 实现和其依赖类库可以从其 sourceforge 站点上下载。下面是运行该程序的命令:

java -jar memcached-jgroups.jar<br></br>Bela 正在期待着社区的反馈。他说这是一个试验特性,但是将成为 JBossCache 支持的一个特性,社区意见将会极大影响这一特性的方向。

查看英文原文: JGroups Implementation of Memcached Supports Failover and JMX

2008-10-10 22:062485
用户头像

发布了 150 篇内容, 共 45.0 次阅读, 收获喜欢 10 次。

关注

评论

发布
暂无评论
发现更多内容

架构师训练营第一期 - 第十三周课后作业

卖猪肉的大叔

极客大学架构师训练营

架构入门感悟之九

笑春风

常用数据分析指标,PageRank算法

garlic

极客大学架构师训练营

架构师训练营 1 期 - 第 十三周作业(vaik)

行之

极客大学架构师训练营

第十三周作业

fmouse

极客大学架构师训练营

第十三周学习笔记

Meow

数据应用(二)课后练习

ABS

大数据技术与应用

天天向上

极客大学架构师训练营

第四周作业

胡益

【架构师训练营 1 期】第十三周作业

诺乐

架构师训练营 总结9

Arthur

极客大学架构师训练营

【第十三周】课后作业

云龙

第十三周总结

fmouse

极客大学架构师训练营

Architecture Phase1 Week13:HomeWork

phylony-lu

极客大学架构师训练营

架构师知识体系

天天向上

极客大学架构师训练营

以满天星辰为灯塔,照亮百度“大航海计划”背后的AI棋局

脑极体

PageRank算法

天天向上

极客大学架构师训练营

架构师训练营 作业9

Arthur

极客大学架构师训练营

架构师训练营 Week13 - 数据应用(2) 总结

极客大学架构师训练营

团队沟通中的教练式对话

Alan

团队管理 个人成长 教练 28天写作

极客时间架构 1 期:第 13 周 数据应用(二) - 命题作业

Null

架构师训练营 Week13 - 课后作业

极客大学架构师训练营

第四周学习总结

胡益

第九章作业

Geek_9527

架构师训练营 1 期 - 第 十三周总结(vaik)

行之

极客大学架构师训练营

第 9 周作业

Steven

极客大学架构师训练营

第十三周 作业1

Yangjing

极客大学架构师训练营

第九周大作业

小兵

极客时间架构 1 期:第 13 周 数据应用(二) - 学习总结

Null

架构师训练营第9周 命题作业

月下独酌

极客大学架构师训练营

第十三周作业

Meow

Memcached的JGroups实现支持失败转移和JMX_Java_Srini Penchikala_InfoQ精选文章