Java で分散キャッシュの一貫性とフォールト トレランスのメカニズムを実装する方法

Java で分散キャッシュの一貫性とフォールト トレランス メカニズムを実装する方法

分散キャッシュは、同時実行性の高いインターネット システムで一般的に使用されるテクノロジです。システムのパフォーマンス、パフォーマンスとスケーラビリティ。ただし、分散キャッシュは一貫性と耐障害性の課題に直面しています。この記事では、Java で分散キャッシュの一貫性とフォールト トレランスを実装する方法について説明し、具体的なコード例を示します。

1. 一貫性のメカニズム

分散環境では、キャッシュの一貫性が非常に重要です。分散キャッシュの一貫性は、次の 2 つのメカニズムを通じて実現できます。

1. キャッシュ更新戦略

キャッシュ内のデータが更新されるときは、次のことを保証する必要があります。キャッシュ内のデータは一貫性があります。 データベース内のデータは一貫性を保ちます。一般的なキャッシュ更新戦略は 2 つあります。

(1) ライトバック戦略 (ライトバック): データベース内のデータが変更されると、実際にはキャッシュを更新せずに、キャッシュ内のデータ フラグのみが更新されます。データ入力。キャッシュを読み込む際、キャッシュ内のデータフラグが「更新」であれば、最新のデータをデータベースから読み出してキャッシュに格納し、フラグを「通常」に設定します。この戦略により、データベースの読み取りおよび書き込み操作が軽減され、パフォーマンスと同時実行性が向上します。

(2) 書き込み通知戦略 (ライトスルー): データベース内のデータが変更されると、データベース内のデータを更新するだけでなく、キャッシュ内のデータも更新する必要があります。この戦略では、キャッシュ内のデータがデータベース内のデータと一貫していることが保証されますが、同時にデータベースの読み取りおよび書き込み操作が増加します。キャッシュ データを更新するときに、同期または非同期で更新することを選択できることに注意してください。

2. キャッシュ無効化戦略

キャッシュ無効化とは、ビジネスの変更やデータの更新などにより、キャッシュ内のデータが有効でなくなることを意味します。キャッシュの一貫性を確保するために、次の戦略を採用できます。

(1) 時間ベースの無効化戦略: 各キャッシュに生存時間を設定し、この時間を超えるとキャッシュは無効とみなされます。一般的な時間単位には秒、分などが含まれます。

(2) サイズベースの無効化戦略: 各キャッシュの最大容量を設定し、キャッシュ数が最大容量を超えると、特定の戦略 (LRU、LFU など) に従って一部のキャッシュが削除されます。 。

(3) イベントベースの無効化戦略: データベース内のデータが変更されると、イベント通知が送信され、通知の受信後にキャッシュが無効になります。この戦略は通常、メッセージ キューなどのテクノロジと組み合わせて使用​​する必要があります。

コード例:

// 初始化缓存
Cache cache = new Cache();

// 写回策略示例
public void updateData(String key, Object data) {
    // 更新数据库数据
    updateDatabase(key, data);
    
    // 更新缓存数据标志位
    cache.setFlag(key, CacheFlag.UPDATE);
}

public Object getData(String key) {
    // 从缓存中读取数据
    Object data = cache.getData(key);
    
    // 判断缓存数据标志位
    if (cache.getFlag(key) == CacheFlag.UPDATE) {
        // 从数据库中读取最新数据
        data = readDatabase(key);
        cache.setData(key, data);
        cache.setFlag(key, CacheFlag.NORMAL);
    }
    
    return data;
}

// 写通知策略示例
public void updateData(String key, Object data) {
    // 更新数据库数据
    updateDatabase(key, data);
    
    // 更新缓存数据
    cache.setData(key, data);
    
    // 发送缓存更新事件
    sendMessage(key);
}

public void handleMessage(String key) {
    // 接收到缓存更新事件后，失效缓存
    cache.invalidate(key);
}

// 基于时间的失效策略示例
public void putData(String key, Object data, int expireTime) {
    cache.setData(key, data, expireTime);
}

public Object getData(String key) {
    // 判断缓存是否超时
    if (cache.isExpired(key)) {
        // 从数据库中读取最新数据，重新设置缓存
        Object data = readDatabase(key);
        cache.setData(key, data);
    }

    return cache.getData(key);
}

// 基于大小的失效策略示例（使用LinkedHashMap实现LRU淘汰策略）
public void putData(String key, Object data) {
    if (cache.size() >= maximumCapacity) {
        // 淘汰最近最少使用的缓存数据
        cache.removeEldest();
    }
    
    cache.setData(key, data);
}

public Object getData(String key) {
    return cache.getData(key);
}

2. フォールト トレランス メカニズム

分散環境では、フォールト トレランス メカニズムにより、一部のノードに障害が発生した場合でも、システムは確実に引き続き正常に動作し、システムの可用性と信頼性が向上します。一般的なフォールト トレランス メカニズムには次のものがあります。

1. データ バックアップ

分散キャッシュでは、データ バックアップは一般的なフォールト トレランス メカニズムの 1 つです。キャッシュにデータを格納する前に複数のノードにデータを同時に格納し、ノードが利用できない場合には他のノードからバックアップデータを取得することができます。バックアップはレプリケーション、ミラーリングなどを通じて実現できます。データのバックアップにより、システムのストレージとネットワークのオーバーヘッドが増加することに注意してください。

2. リクエストの再試行

ノードに障害が発生した場合、リクエストが正常に完了することを確認するために、他のノードからデータを取得することを試みることができます。リクエストのリトライ機構は、タイムアウト期間やリトライ回数などを設定することで実現できます。同時に、リクエストの再試行を負荷分散戦略と組み合わせて使用​​して、リクエストに最適なノードを選択することができます。

3. フェイルオーバー

ノードに障害が発生した場合、そのノード上のキャッシュされたデータを他のノードに移行して、システムの可用性を確保できます。フェイルオーバー メカニズムは、マスター/スレーブ モード、クラスター モードなどを通じて実装できます。フェイルオーバーを実装するときは、データの整合性とデータ移行のオーバーヘッドを考慮する必要があります。

コード例:

// 数据备份示例
public void putData(String key, Object data) {
    // 将数据存入本地节点和多个备份节点
    cache.setData(key, data);
    backupNode1.setData(key, data);
    backupNode2.setData(key, data);
}

public Object getData(String key) {
    // 尝试从本地节点获取数据
    Object data = cache.getData(key);
    
    if (data == null) {
        // 尝试从备份节点获取数据
        data = backupNode1.getData(key);
        
        if (data == null) {
            data = backupNode2.getData(key);
        }
        
        // 将备份数据存入本地节点
        cache.setData(key, data);
    }
    
    return data;
}

// 请求重试示例
public Object getData(String key) {
    int retryTimes = 3;
    for (int i = 0; i < retryTimes; i++) {
        try {
            // 尝试从节点获取数据
            return getNode().getData(key);
        } catch (Exception e) {
            // 出现异常，重试
            continue;
        }
    }
    
    return null;
}

// 故障转移示例
public void migrateData() {
    // 当节点不可用时，将其上的缓存数据迁移到其他节点
    if (!isAvailable(node)) {
        // 将节点上的缓存数据迁移到其他可用节点
        migrateDataToAvailableNodes(node);
    }
}

public Object getData(String key) {
    // 从可用节点获取数据
    Object data = getNode().getData(key);
    
    // 如果获取的数据为null，则说明节点不可用，从其他可用节点获取数据
    if (data == null) {
        for (Node n : availableNodes) {
            if (!n.equals(getNode())) {
                data = n.getData(key);
                
                if (data != null) {
                    // 将数据缓存到本地节点
                    cache.setData(key, data);
                    break;
                }
            }
        }
    }
    
    return data;
}

概要:

この記事では、Java で分散キャッシュの一貫性とフォールト トレランスのメカニズムを実装する方法を紹介し、具体的なコード例を示します。実際のアプリケーションでは、特定のビジネス ニーズに応じて適切な整合性戦略とフォールト トレランス メカニズムを選択して、システムのパフォーマンスと可用性を向上させることができます。同時に、分散キャッシュの安定した動作を確保するには、データの整合性、データのバックアップ、リクエストの再試行、フェイルオーバーなどの側面を考慮する必要があります。

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