Terracotta Server集群

Java代码

package yale.terracotta.demo;
public class TerracottaDemo implements Runnable {
private static TerracottaDemo demo = new TerracottaDemo();
private Object yale = new Object();
private int count = 0;
@Override
public void run() {
while (true) {
synchronized (yale) {
count++;
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " count:"
+ count);
}
try {
Thread.sleep((int) (1000 + Math.random()));
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
public static void main(String[] args) {
new Thread(demo).start();
new Thread(demo).start();
}
}

该class文件存放在：

执行，开启不同的进程进行执行，看看结果：

上述执行环境是在win下，通过以上的执行情况我们可以看出，正常情况下各个进程调用各自JVM中的对象，并没有任何的共享

下载、安装
下载Terracotta，下载前需要注册帐号才能进行下载：
http://terracotta.org/：

从上面的信息中，我们可以看到，注册成功后进行邮件验证，验证成功后点击网站”open source”后，可以对其产品Ehcache、Quartz、BigMemory下载，我们下载terracotta (目前最高版本: terracotta-3.6.2.tar.gz、terracotta-ee-3.6.2-installer.jar)后：
安装方法一：解压相应的tar文件到相应的目录即可(Linux版本)即可
安装方法二：通过java –jar terracotta-ee-3.6.2-installer.jar
其实解压后的文件夹中，包含了相应的ehcache、quartz的相关产品

Terracotta Server配置方式
1、单机，无持久化：服务器把集群要管理的数据保存在内存中，当数据量大于服务器可用内存的时候，会发生内存溢出错误。这种模式一般只在开发中使用；
2、单机，持久化：服务器把集群要管理的数据保存在硬盘中，利用服务器上的内存作为缓存，以提高常用数据的访问速度。当数据量大于服务器可用内存的时候，服务器会把不常用数据从内存中移除，这样就不会发生内存溢出问题。当服务器宕机，然后被从新启动以后，硬盘中的数据被从新激活，这样集群中共享的数据不会丢失。这种配置提供了一定的灾难恢复（Fail over）的能力，但是还是无法做到高可用性（HA）；
3、双机或者多机镜像（mirroring）：一般由两台或者多台物理服务器互为镜像。其中一台作为主服务器支持集群运行。其它备用服务器只是对数据做镜像，并且监视主服务器的状态。当主服务器发生故障宕机的时候，其中一台备用服务器自动升级为主服务器，接管整个集群的支撑工作。这样一来整个集群还继续正常运行，不会受任何影响。这种配置可以实现高可用性。一般对于这种配置模式，我们还把服务器数据配置为持久化模式，但是如果内存数量不是问题，用户也可以选择非持久化；
4、服务器阵列分片模式（Server Array Striping）：这是Terracotta FX系列产品独有的高端企业级特性，它主要用于提高集群性能。当集群中数据量和数据访问频率太高的时候，可以配置多台服务器，分别负责一部分集群数据的服务。比如集群共享数据达到1G个对象，如果用5台服务器做分片，每一台服务器可以负责2千万个对象。这样就实现了Terracotta服务器的负载均衡。这种数据分片的策略，也就是说哪个数据对象保存在哪个服务器上，对开发人员和实施维护人员是完全透明的。当服务器吞吐量不能满足要求的时候，用户可以考虑修改代码，对共享数据和应用系统中的数据访问算法进行优化；也可以简单地增加阵列分片服务器数量。后者往往是性价比比较高的方式。用户还可以考虑让两台服务器互为镜像，让多个镜像再组合成阵列分片。这样每个镜像做到高可用性，多个镜像在一起，实现集群性能的提高；

配置Terracotta集群
环境的准备工作(这次我们在linux下进行，3台服务器上进行，主节点服务器(192.168.2.11)，子节点（192.168.2.11、192.168.2.21、192.168.2.221），现在我们把这个代码打jar包后放在下面配置的集群上，让多个JVM共同访问一个计数器)
1、创建tc-config.xml文件，存放到terracotta根目录下（可以通过config-samples文件夹下的tc-config-express-reference.xml文件进行修改），该文件是描述client节点在TC Server中行为的唯一信息，也是我们的程序作为Terracotta Client节点添加时主要的内容（为了能够让任何节点都在不修改的情况下都能成为主节点，我在配置文件中配置了一些冗余的信息，以及在每个节点都建立了相同的文件夹）：
每个节点都有红框中的文件夹

配置文件（一个完整的tx-config.xml文件，附带有文件属性说明，每个节点内容都一样，创建好后，可以直接拷贝到其他节点）：

Xml代码

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<tc:tc-config xmlns:tc="http://www.terracotta.org/config"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://www.terracotta.org/schema/terracotta-6.xsd">
<!-- # 配置TERRACOTTA CLUSTER的优化属性，可以放在这里，也可以放在TC.PROPERTIES文件中，TERRACOTTA依以下次序读取属性配置
# 1、安装JAR # 2、本XML文件的tc-config节 # 3、tc.properties文件 # 4、系统属性定义 -->
<tc-properties>
<!--
<property name="l1.cachemanager.percentageToEvict" value="10"/>
<property name="l1.cachemanager.sleepInterval" value="3000"/>
<property name="l1.cachemanager.criticalThreshold" value="90"/>
<property name="l1.cachemanager.threshold" value="70"/>
<property name="l1.cachemanager.monitorOldGenOnly" value="true"/>
-->
<property name="l2.nha.dirtydb.autoDelete" value="true" />
<property name="l1.cachemanager.enabled" value="true" />
<property name="logging.maxLogFileSize" value="1024" />
</tc-properties>
<system>
<configuration-model>development</configuration-model>
</system>
<!--
Servers节点内，用来指定Servers Array里所有服务器，TC Server通过子节点<dso-port>来配置服务监听端口为9510,
使TC client与DSO模式协同工作
-->
<servers>
<server host="192.168.2.11" name="oraclerac1"
bind="192.168.2.11">
<data>/usr/java/terracotta/server-data</data>
<logs>/usr/java/terracotta/server-logs</logs>
<index>/usr/java/terracotta/server-index</index>
<dso-port>9510</dso-port>
<jmx-port>9520</jmx-port>
<l2-group-port>9530</l2-group-port>
<!--
一个空的<authentication/>代表使用JAVA默认的JMX认证方式，需要修改：$JAVA_HOME/jre/lib/management/jmxremote.password
增加一行用户密码 #
$JAVA_HOME/jre/lib/management/jmxremote.access，
增加一行用户 readwrite # 同时要执行 #
1、chmod 500 jmxremote.password
2、chown <启动TC-SERVER的用户>
jmxremote.password
-->
<authentication />
<!--
# 定义terracotta http server 访问用户管理文件名，文件格式为 # username: password [,rolename ...]
# rolename目前只有statistics，允许收集统计数据
<http-authentication> <user-realm-file>/usr/java/terracotta/realm.properties</user-realm-file>
</http-authentication> -->
<dso>
<!--
定义在server 启动后多少秒内，可以连接？
-->
<client-reconnect-window>120</client-reconnect-window>
<!--
定义DSO对象的持久性保存方式 # temporary-swap-only-方式只临时使用下磁盘，比permanent-store方式要快些
# permanent-store-方式只有变化立即写入磁盘，更有利于SERVER异常后的数据恢复。
# 默认为temporary-swap-only方式
-->
<persistence>
<mode>permanent-store</mode>
</persistence>
<garbage-collection>
<!--
配置分布式JVM垃圾的回收方式,true代表自动回收，false模式下只有在'run-dgc'脚本被调用的情况才回收
-->
<enabled>true</enabled>
<verbose>false</verbose>
<interval>3600</interval>
</garbage-collection>
</dso>
</server>
<server host="192.168.2.21" name="oraclerac2">
<data>/usr/java/terracotta/server-data</data>
<logs>/usr/java/terracotta/server-logs</logs>
<index>/usr/java/terracotta/server-index</index>
<dso-port>9510</dso-port>
<jmx-port>9520</jmx-port>
<l2-group-port>9530</l2-group-port>
<authentication />
<dso>
<client-reconnect-window>120</client-reconnect-window>
<persistence>
<mode>permanent-store</mode>
</persistence>
<garbage-collection>
<enabled>true</enabled>
<verbose>false</verbose>
<interval>3600</interval>
</garbage-collection>
</dso>
</server>
<server host="192.168.2.221" name="dataguard">
<data>/usr/java/terracotta/server-data</data>
<logs>/usr/java/terracotta/server-logs</logs>
<index>/usr/java/terracotta/server-index</index>
<dso-port>9510</dso-port>
<jmx-port>9520</jmx-port>
<l2-group-port>9530</l2-group-port>
<authentication />
<dso>
<client-reconnect-window>120</client-reconnect-window>
<persistence>
<mode>permanent-store</mode>
</persistence>
<garbage-collection>
<enabled>true</enabled>
<verbose>false</verbose>
<interval>3600</interval>
</garbage-collection>
</dso>
</server>
<ha>
<!--下面的mode我们选用了networked-active-passive方式，表示DSO数据是存放在不同的TC Serer上的，
数据的同步通过网络数据来交换完成，该模式下的active和passive实际上是通过状态检查和投票产生的，
而另外一种方式disk-based-active-passive表示 TC serers的DSO数据是存放在同一个存储设备上的，
不同的TC serers 通过网络文件系统等方式在配置文件的<data>属性中被引用,该模式下的active和
passive是通过disk lock来完成的
-->
<mode>networked-active-passive</mode>
<networked-active-passive>
<election-time>5</election-time>
</networked-active-passive>
</ha>
<update-check>
<enabled>true</enabled>
<period-days>10</period-days>
</update-check>
</servers>
<clients>
<!--告诉dso把TC client的日志放在哪里,可以使用参数 %h代表hostname， %i代表IP地址，
默认为启动client的目录的相对目录，也可以使用绝对路径-->
<logs>/usr/java/terracotta/client-logs/pojo/%i</logs>
</clients>
<application>
<dso>
<!-- 定义那些class应该有terracotta来构建，即应该在jvm进行cluster和共享,可以通过定义包含（include）及排除
（exclude）两种方式来配置
-->
<instrumented-classes>
<!--添加自定义的对象/类被共享，但是这个类中有的字段是被描述成"transient"的，还是应该保持"transient"字段应有的特性，
通过设置<honor-transient>为'true'，已经声明成"transient"的字段他们的状态和值不会在不同应用的实例间可用，只有本地的
应用实例可以创建，读，写这些字段，如果应用程序有对其依赖的包，此处还需进行添加
-->
<include>
<class-expression>
yale.terracotta.demo.TerracottaDemo
</class-expression>
<honor-transient>true</honor-transient>
<!-- 定义在装载类时候要执行的动作：如果是java类方法，使用method,注意method不能有参数，调用脚本，
使用execute 如果配置了onload，那么method和execute 2者必须配置一种
<on-load><method></method></on-load>
-->
</include>
</instrumented-classes>
<!--
列出临时属性field，即不需要在cluster、shared的属性列表
<transient-fields> <field-name>xx.yy.zz</field-name>
<field-name>xx.yy.zz</field-name> </transient-fields>
-->
<!-- 告知DSO哪些应用在你的web容器中使用DSO，对于session内共享对象是否使用auto-lock模式自动进行管理，
可以通过设置session-locking值来决定，如果设置为false，就不进行auto-lock自动模式管理，而是需要应用进行控制，
但无论哪种模式，通过HttpSession对象进行操作，比如setAttribute(), setMaxInactiveInterval()仍然自动会锁
<web-applications>
<web-application>yale_app</web-application>
<web-application session-locking="false">yale_app1</web-application>
</web-applications>
-->
<roots>
<root>
<field-name>
yale.terracotta.demo.TerracottaDemo.demo
</field-name>
<!--
<root-name></root-name>
<distributed-methods>
<method-expression></method-expression>
</distributed-methods>
使这些字段“transient”，这样这些值就只能在本地上是可用的
<transient-fields>
<field-name></field-name>
</transient-fields>
-->
</root>
</roots>
<!--
分布式方法调用，当某个method在一个JVM被调用后，整个cluster下jvm都调用此method,常用于事件监听
<distributed-methods> 设置为false，那么只有在method归属对象在jvm已经创建，method才被调用，默认为true
<method-expression run-on-all-nodes="false">xx.yy.zz</method-expression>
</distributed-methods>
-->
<!--
可以通过将应用放在同一应用组中来共享class，但必须将应用放在不同Terracotta节点中，比如放在不同web server实例中，
目前Terracotta不支持在同一节点中共享不同应用的class 同时可以通过named-classloader指定class 装载类
<app-groups>
<app-group name="petstore-group">
<web-application>yale_app</web-application>
<web-application>yale_app1</web-application>
<named-classloader>Standard.system</named-classloader>
</app-group>
</app-groups>
-->
<!-- 本节用于设置自定义的锁，锁可以分为自动锁（autolock）和命名锁（named-lock） # 锁的级别可以分为：
# 1、写锁write # 2、同步写锁synchronous-write # 3、读锁read # 4、并发锁 concurrent # 其中并发锁一定要小心使用，
并发允许同时写一个对象。 -->
<locks>
<!-- 对一个已经声明为共享的对象进行操作，告诉DSO，当调用这些对象的时候，
假设给它加上了一把持久的锁。 autolock锁可以将你期望的方法，通过java的同步机制（block和method）来进行管理，
对于没有定义为synchronized的对象，需要设置auto-synchronized=true，比如<autolock auto-synchronized=true> name-lock
完全依赖于java的synchronization机制，可以对锁进行命名以方便管理例子中给TerracottaDemo.run()方法定义了自动锁（autolock）。
他告诉Teraccotta当这个方法对共享的数据加锁的时候（TerracottaDemo.yale对象是共享的），使得这个锁在整个集群范围内生效。
这样一来集群中任何一个线程锁住这个对象的时候，其它任何线程都要等这个锁解除后才能访问被保护的数据（TerracottaDemo.count）。
这样计数器的访问也就在整个集群中得到了保护
-->
<autolock>
<method-expression>
void yale.terracotta.demo.TerracottaDemo.run()
</method-expression>
<lock-level>write</lock-level>
</autolock>
</locks>
</dso>
</application>
</tc:tc-config>

2、拷贝tc-config.xml(上面已经存在该文件了)文件到各个linux服务器上（存放在terracotta根目录下）
3、把上面的线程的代码例子打成jar包，拷贝到各个linux服务器上（存放在terracotta根目录下）

主节点操作以下命令（192.168.2.11）：
进入到$TC_HOME/bin目录，执行start-tc-server.sh，未执行参数-f<tc-config.xml>启动时，启动程序会使用tc.jar包里自带的默认配置文件’com/tc/config/schema/setup/default-config.xml’：

我们不采用上面的启动方式，我们启动指定的配置文件:

我们可以看到terracotta server已经启动成功

子节点操作以下命令（192.168.2.11、192.168.2.2192.168.2.221）：
我们依次启动3个子节点服务器后，可以看到控制台打印的结果（控制台显示客户端已经成功连接到服务器192.168.2.11:9510，我们可以看到计数器仍然在累加，在全局范围内共享）：

可见计数器已经在集群中被3个Java程序实例所共享。每个程序有两个线程访问计数器。这样整个集群中实际上有6个线程在同时累加计数器, 从上面可以看到，整个Java代码没有作任何改动。只是增加了一个tc-config.xml文件，从tc-config.xml文件中的配置内容可以看出，terracotta还是做了很多的工作的，而且已经比较完善，其实不管它是结合自己的产品ehcache、quartz进行整合，还是结合apache下的相关产品进行整合，terracotta可以整合的产品较多，因此我们也没有必要一个一个去搭建，它们的整合过程只是在配置的方式上有所不同，其实我们在深入了解它的原理后在进行其他产品的整合，其实都是一个简单的过程。

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