Coherence Step by Step 第三篇 缓存(一) 介绍(翻译)
- Partitioned:在分布式缓存中的数据在所有的服务器上传播,不存在两台服务器负责相同的数据片段。缓存的大小和缓存管理的处理能力能够随着集群数量的增加线性增长。也就是说,意味着在缓存中的数据操作能够在"single hop"完成,换句话说,包括最多依他另外的服务器。
- Load-Balanced:由于数据需要在服务器中平衡的传播,管理数据的责任就是自动在集群中负载均衡。
- Location Transparency:尽管数据通过集群节点传播,但是获取数据使用相同的API,每个API的方法提供相同的行为。这叫做location trasnparaency,这就意味着开发人员不需要知道缓存的拓扑结构来写代码,因为API和行为在distributed cache、replicated cache是相同的。
- Failover:所有的Coherence服务提供失效备份和失效恢复,不丢失任何数据,包含了distributed cache 服务。distributed cache 服务允许配置多个备份。如果备份的数量是一个或者多个,集群中的任何一个节点的失效都不会导致数据丢失。
- 如果cluster节点的java堆内存关闭了local storage,并不影响在cache中的大量数据,因为数据缓存在其它cluster节点上。这个对跑在拥有庞大java堆的就版本的jvm上的应用服务进程有一定帮助,因为这些进程忍受着垃圾回收暂停,堆的大小以指数级增长。
- Coherence 允许每个cluster节点运行在任何受支持版本的JVM上。也就是意味着开启local storage的cluster几点能够运行在较新的JVM版本上,支持大的堆,或者Coherence的 off-heap storage 使用java的NIO特性。
- local storage 启用参数允许许多cluster节点使用只用来存储缓存数据。这类cluster节点被称为Coherence cache server。Cache server通常用来增加Coherence的 分布式查询功能。
- local cache实现了cluster cache实现的相同标准接口集合,意味着使用local或者cluster cache的变成没有什么不同。正如cluster cache,local cache是更具JCache API,它自身和local cache的依据是同一个标准集合api。
- local cache能够限制大小,local cache能够限制他缓存条目的数量,当填满是自动逐出条目。此外,条目的数量和逐出规则是可以自定义的。例如,缓存能够更具缓存条目所使用的内存进行限制大小。默认的逐出规则是使用MRU和MFU的结合信息,更具对数曲线,决定逐出哪条缓存。这个算法是最好的常用的逐出算法,它适用于短时间和长时间的缓存,它平衡了最常用和最近使用,避免了内存颠簸。裁剪LRU和裁剪LFU酸液也被支持,能够插入自定义逐出规则。
- local cache支持自动过期缓存条目,意味着每个缓存条目被指定了在缓存中的存活时间。
- local cache是线程安全的且搞并发的,允许许多线程同时访问和更新local cache中的条目。
- local cache支持缓存通知。这些通知提供了增加,修改和删除的提示。这些和cluster cache所支持的缓存事件一样。
- local cache维护者命中和未命中的统计。这些run-time的统计能够精确的设计缓存的有效性,当缓存运行时,相应的调整大小限制和自动过期设置
- JVMs= number of JVMs
- DataSize= total size of cached data (measured without redundancy)
- Redundancy= number of copies of data maintained
- LocalCache= size of local cache (for near caches)
转载于:https://www.cnblogs.com/danye/archive/2012/07/25/CoherenceCaches1.html
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