Hazelcast 执行速度较慢

Question

我们正在尝试在我们的应用程序中使用 Hazelcast 作为分布式缓存。这是我们的配置：

<hazelcast xsi:schemaLocation="http://www.hazelcast.com/schema/config hazelcast-config-3.7.xsd" xmlns="http://www.hazelcast.com/schema/config"  xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance">
   <group>
      <name>sample_dev</name>
      <password>dev@123</password>
   </group>
   <management-center enabled="false">http://localhost:8080/mancenter</management-center>
   <properties>
      <property name="hazelcast.logging.type">slf4j</property>
      <property name="hazelcast.socket.bind.any">false</property>
   </properties>
   <serialization>
      <serializers>
         <global-serializer override-java-serialization="true">com.prasanth.common.KryoSerializer</global-serializer>
      </serializers>
   </serialization>
   <network>
      <join>
         <multicast enabled="false"/>
         <tcp-ip enabled="true">
            <member-list>
               <member>127.0.0.1:5701</member>
            </member-list>
         </tcp-ip>
      </join>
      <interfaces enabled="false">
         <interface>192.168.3.*</interface>
      </interfaces>
   </network>
   <map name="com.prasanth.cache.CachedAsset">
      <in-memory-format>BINARY</in-memory-format>
      <backup-count>1</backup-count>
      <async-backup-count>1</async-backup-count>
      <time-to-live-seconds>86400</time-to-live-seconds>
      <max-idle-seconds>1200</max-idle-seconds>
      <eviction-policy>LRU</eviction-policy>
      <max-size policy="PER_NODE">4500</max-size>
      <merge-policy>com.hazelcast.map.merge.LatestUpdateMapMergePolicy</merge-policy>
      <!--<read-backup-data>true</read-backup-data>-->
      <near-cache>
         <in-memory-format>OBJECT</in-memory-format>
         <cache-local-entries>true</cache-local-entries>
         <time-to-live-seconds>86400</time-to-live-seconds>
         <max-idle-seconds>1200</max-idle-seconds>
         <invalidate-on-change>true</invalidate-on-change>
      </near-cache>
   </map>
</hazelcast>

从文档中，我可以看到每次调用 Hazelcast 时，都会涉及反序列化。因此，为了优化调用，我们使用 Kryo 作为默认序列化程序并实现了近缓存。我们必须将每个大小为 500KB 的对象放入 map 中，我们可以在内存中拥有大约 400-500 个这样的活动对象。我们在应用程序中经常使用缓存。

之前我们使用 EhCache 和为缓存实现配置的 JGroups。操作相当快。但是当我们尝试使用 Hazelcast 时，我发现运行时间存在很大差异。我可以理解 Hazelcast 不仅仅是一个缓存实现。但只是想知道为什么与 EhCache（使用 jgroups）相比，操作变得非常慢。我们所做的配置有问题吗？请推荐！

另外请注意，我正在单节点机器上进行测试。

Answer 1

所有分布式缓存解决方案都会产生序列化成本。由于您希望数据存在于 JVM 之外，因此无法绕过它。

使用 JGroups 进行复制的 Ehcache 可能通过异步执行复制来隐藏此成本，但您在此设置中有效地零保证了一致性。

分布式解决方案，无论是使用 Ehcache 还是 Hazelcast，都将提供一致性保证。但由于一致性强制，这增加了成本。

Answer 2

主要区别在于，EHcache 最终成为应用程序的本地缓存，而 Hazelcast 仍然是分布式缓存。然而，当且仅当您多次使用相同的对象时，Nearcache 应该会带来巨大的性能提升。 Nearcache 不是一种复制机制，而是一个简单的附加（本地）缓存层。

在 3.8 中，Continuous Query Caching 是开源的，只要有更新，它就会自动更新本地缓存。另一个选择是查看 ReplicatedMap，它将信息复制到集群中的每个节点（但仅限集群成员，而 CQC 也适用于客户）。