GemFire 入门篇1:GemFire 是什么?

一、GemFire是什么?
 
如果你了解Redis或memCached,那么恭喜,你很快就能理解GemFire是什么,没错,你可以把它理解为一个增强版的Redis,具体在哪些方面增强,我们日后慢慢聊。如果你不了解Redis,也没有关系,先看官方网站上的说法:Pivotal GemFire is the distributed, in-memory database for developers who are building the highest scaling and performing data-centric apps in the world. 但是,按照我对它的理解,我更愿意用下面的语言来描述它,GemFire是一个高性能的分布式内存对象缓存系统,如果非要说它是数据库,那也只能算是一个Key/Value数据库(我更愿意称之为Key/Value存储系统)
 
我们通过把对象或数据缓存在内存中,减少对传统关系型数据库的读写次数(减少IO瓶颈),从而使我们的应用支持更多的TPS,更多的并发用户数。GemFire能够在部分场景下对关系型数据库起到很好的补充(甚至替代)作用,它可以作为应用层与传统数据层的“润滑剂”。
 
二、关于GemFire的前世今生?
 
GemFire的第一个版本发布于2002年3月份,当时它还属于一家独立的公司GemStone Systems.后来GemStone System这家公司被VMware给收购了,GemFire也被整合到了VMware Vfabric产品线。请注意,VMWare当时也收购了Redis项目。在2013年4月EMC与VMware/GE合资成立一家新公司Pivotal,VMware慷慨的贡献出了它的vfabric产品线,以及它收购的一些开源项目。
 
目前,GemFire的商业版权已经属于Pivotal了。顺便说一句,Redis的创始人Salvatore Sanfilippo 现在也供职于Pivotal.
 
三、GemFire有什么特点?
1.分布式数据存储
•     稳定而高性能的的基于内存的数据数据存储
•     灵活的Cache部署策略:点对点(peer to peer);客户端/服务端(client server);多集群(multiple clusters)的本地或远程数据同步,支持数据高性能灾备和双活
•     灵活的Region(数据对象集或者可理解为表)分布式处理:同一集合数据(可理解为一个表的数据)可以整集多点同步或切割后不同点保存,并支持数据实时再平衡(rebalance)既数据分隔保存后若加入新的空闲服务器,数据可以在不重启服务的情况下重新切割和平衡数据,从而达到真正的数据在线动态延展
•     具有持续性的数据高可用性和容错性:各个分散的数据点可以配置一个或多个基于内存的热备数据点,当主数据点宕机的情况下,其中一个热备点就会提升称为主数据点,同时可以继续在空闲机器上创建备份点,从而达到数据的持续的可用性。同时数据可以通过配置同步或异步地持续化到本地硬盘,或者到指定的数据库或文件中。
•     数据地客户端缓存:客户端可以将最常用数据缓存一个备份与本地,进一步加快效能
•     在线数据备份
•     数据全内存和部分内存策略:通过配置可以将数据全部存入内存,或者通过将非频繁使用数据挤出策略(LRU)来将部分频繁适用数据保存于内存中达到成本效益最大化
•     内置资源优化器用以降低JAVA GC所带来的延迟,支持单个大容量Cache点(一般服务器可配置超过40GB内存的Java heap size)
•     安全支持:基于用户和角色的数据访问,数据传输渠道加密(SSL)
•     数据存取
•     除key-value简单cache支持外,支持复杂数据对象和关系存储
•     丰富的OQL(类SQL)的查询语言支持
•     支持数据单记录或批处理
•     本地或分布式事务处理
•     Map-Reduce并行查询:同一查询命令可并行发送到各Cache点(Map),结果集自动在客户端汇合(Reduce)
•     智能定点查询:查询命令在包含数据特征如主键值时,查询命令会自动命中数据点
2.服务和事件
•     Function支持: Function相当于一个数据库存储过程,区别在于其可动态植入Cache点。
•     亲密关系数据同业务逻辑聚合:亲密关系数据指需要相互直接依赖完成一个交易的多个数据,例如客户A和属于客户A的产品数据。GemFire可以将业务逻辑涉及到亲密关系数据放到同一个计算机进程来处理,避免数据网络传输和数据序列化等带来的延迟,并极大体现Share Nothing的涉及理念,因为互相不依赖从而加大服务的涉及延展性
•     最大化的并行处理:数据各子集合和业务逻辑可分散在各点并行处理,而不需要想数据库等产皮按顺序处理
•     事件监听处理:Cache点可以根据数据的增、删、改和过期等事件来触发另外的业务逻辑处理。
•     类消息队列处理:客户端可以注册其感兴趣数据在Cache点,当满足条件数据出现时,自动向客户端发布。可实现类似于消息队列的Queue 或 Topic机制。
•     持续查询功能:客户端可以定制复杂查询条件在Cache点,同样在满足条件的数据出现时向客户端发送。
•     Delta数据传输:所有数据的网络同步可以选择只将变化碎片传输同步,例如当一个客户只有地址数据发生改变时,就只需要将地址同步而非整个客户数据对象。
3.整合与管理:
•     Cache的监控和数据分析工具,便于管理
•     Springdata-GemFire项目,使得GemFire和Spring的集成浑然一体
  
最后,想问一句,今年你买到回家的火车票了吗?如果你用过12306的网站,那么GemFire已经为你服务过了,虽然只是余票查询。在接下来的10个月里,我会用每两周一篇文章的频率来介绍GemFire.
 
posted @ 2015-01-02 23:09 doubletree 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏