Hazelcast - Introduction

Distributed In-memory Data Grid

数据网是分布式海滩的超级集线。 分配的海滩通常只用于储存和回收分散在沥滤服务器中的关键价值乳制品。 然而,除了支持储存关键价值乳制品外,还有数据网支持其他特征,例如:

It supports other data structures pke locks, semaphores, sets, pst, and queues.

它提供了一种办法,以丰富的查询语言(例如,K.)查询所储存的数据。

It provides a distributed execution engine which helps to operate on the data in parallel.

Benefits of Hazelcast

支持多个数据结构——Hazecast支持使用多个数据结构和地图。 其中一些实例是:洛克、塞马霍利、奎埃、名单等。

Fast R/W Access——鉴于所有数据都是在网上的,Hazecast提供了高速数据阅读/标准。

- Hazelcast支持机器之间数据的分配,同时支持备份。 这意味着数据没有储存在单一机器上。 因此,即使机器在分布环境中经常停用,数据也不会丢失。

高性能-Hazeelcast提供可用于在多个工人机器中分配工作量/计算/频率的建筑。 这意味着计算/计算使用多种机器的资源,从而大大减少执行时间。

Easy to use − Hazelcast implements and extends a lot of java.util.concurrent constructs which make it very easy to use and integrate with the code. Configuration to start using Hazelcast on a machine just involves adding the Hazelcast jar to our classpath.

Hazelcast vs Other Caches & Key-Value stores

把Hazelcast与Ehcache、Guava和Caffeine等其他藏匿点相比较可能并不有用。 这是因为,与其他藏匿点不同,黑兹尔广播是一种分布式的切片,也就是说,它把数据传播到机器/电子数据处理中。 虽然哈兹尔广播公司也可在单一的联合核查机制方面很好地发挥作用,但更为有益的是分布式的环境。

同样,将其与MongoDB等数据库相比较也没有什么用处。 这是因为Hazelcast主要储存记忆中的数据(尽管它也支持书写光盘)。 因此,它使R/W速度快,限制数据必须储存在记忆中。

Hazelcast还支持收集/储存复杂的数据类型,并与其他数据储存不同,为查询提供接口。

A comparison, however, can be made with Redis which also offers similar features.

Hazelcast vs Redis

在特征方面,Redis和Hazelcast都非常相似。 然而,以下几个点是哈兹尔群岛在红斯的分数:

Built for distributioned Environment from Ground-up——与Redis不同,后者从一开始便开始,就为分布的环境而建造了Hazelcast。

Redis Sentinel。 这些Sentinel节点负责将奴隶提升为主人,如果原主子倒塌的话。 在Hazelcast,所有节点都得到同等对待,其他节点都发现了 no。 因此,降价的情况是相当透明地处理,也没有增加任何一套监测服务器。

。 这减少了电线上的数据传输。 但要做到这一点,还需要了解卢阿文的描述,从而增加学习曲线。