快捷導(dǎo)航

SpringBoot3如何集成Hazelcast

更新時(shí)間：2024年10月24日 15:03:22 作者：CoderJia_

Hazelcast是一款優(yōu)秀的開源內(nèi)存數(shù)據(jù)網(wǎng)格平臺(tái),它能夠提供分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和緩存解決方案,通過與SpringBoot3的整合,開發(fā)者可以輕松實(shí)現(xiàn)分布式緩存、數(shù)據(jù)共享和會(huì)話管理等功能,Hazelcast的內(nèi)存數(shù)據(jù)網(wǎng)格特性支持高性能的緩存系統(tǒng),能夠減少數(shù)據(jù)庫訪問次數(shù),提升應(yīng)用性能

Hazelcast 是一個(gè)流行的開源內(nèi)存數(shù)據(jù)網(wǎng)格平臺(tái)，可以用于分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、緩存、會(huì)話管理和流處理。它具備水平擴(kuò)展能力，并提供內(nèi)存數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的高性能。通過將 Hazelcast 與 Spring Boot 3 結(jié)合，可以讓開發(fā)者輕松實(shí)現(xiàn)分布式緩存、數(shù)據(jù)共享、會(huì)話管理等功能。

在這篇博客中，我們將詳細(xì)介紹如何將 Hazelcast 整合到 Spring Boot 3 應(yīng)用中，并探討 Hazelcast 在分布式環(huán)境中的作用和優(yōu)勢(shì)。

1. Hazelcast 的作用

在分布式系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)的一致性、可用性和性能至關(guān)重要。Hazelcast 通過其內(nèi)存數(shù)據(jù)網(wǎng)格（IMDG）的特性，提供了一種集成式的解決方案：

分布式緩存：Hazelcast 可作為一個(gè)高性能的緩存系統(tǒng)，將經(jīng)常訪問的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在內(nèi)存中，減少數(shù)據(jù)庫訪問，提升應(yīng)用性能。
會(huì)話管理：它支持分布式會(huì)話管理，在多實(shí)例的微服務(wù)環(huán)境中，可以將用戶的會(huì)話信息存儲(chǔ)到 Hazelcast 中，確保用戶在不同實(shí)例之間的會(huì)話一致性。
分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：Hazelcast 允許你將數(shù)據(jù)分布在多個(gè)節(jié)點(diǎn)中，這有助于實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的高可用性和容錯(cuò)性。
集群管理：Hazelcast 支持動(dòng)態(tài)集群管理，節(jié)點(diǎn)可以隨時(shí)加入或離開集群，而不會(huì)影響系統(tǒng)的穩(wěn)定性。
分布式鎖：在分布式環(huán)境中，可以通過 Hazelcast 實(shí)現(xiàn)分布式鎖，用于防止數(shù)據(jù)競(jìng)爭(zhēng)問題。

接下來，我們將介紹如何將 Hazelcast 與 Spring Boot 3 進(jìn)行整合，打造高效的分布式緩存應(yīng)用。

2. Spring Boot 3 整合 Hazelcast 的步驟

2.1 添加 Hazelcast 依賴

首先，你需要在項(xiàng)目的 pom.xml 中添加 Hazelcast 相關(guān)的依賴：

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.hazelcast</groupId>
            <artifactId>hazelcast</artifactId>
            <version>5.3.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.hazelcast</groupId>
            <artifactId>hazelcast-spring</artifactId>
            <version>5.3.0</version>
        </dependency>

hazelcast-spring 提供了與 Spring 框架的集成支持。

2.2 配置 Hazelcast 實(shí)例

Hazelcast 可以通過 XML 或 Java 配置文件進(jìn)行配置。為了簡(jiǎn)單起見，我們使用 Java 配置方式創(chuàng)建一個(gè)默認(rèn)的 Hazelcast 配置實(shí)例：

import com.hazelcast.config.Config;
import com.hazelcast.config.MapConfig;
import com.hazelcast.config.EvictionPolicy;
import com.hazelcast.config.MaxSizePolicy;
import com.hazelcast.core.HazelcastInstance;
import com.hazelcast.core.Hazelcast;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
@Configuration
public class HazelcastConfig {
    @Bean
    public HazelcastInstance hazelcastInstance() {
        Config config = new Config();
        // 配置分布式 Map
        MapConfig mapConfig = new MapConfig();
        mapConfig.setName("my-distributed-map");
        mapConfig.setMaxSizeConfig(new MapConfig.MaxSizeConfig(200, MaxSizePolicy.FREE_HEAP_SIZE));
        mapConfig.setEvictionPolicy(EvictionPolicy.LRU);  // 最近最少使用策略
        mapConfig.setTimeToLiveSeconds(60);  // 設(shè)置 TTL 為 60 秒
        config.addMapConfig(mapConfig);
        return Hazelcast.newHazelcastInstance(config);  // 啟動(dòng) Hazelcast 實(shí)例
    }
}

在這個(gè)配置中，我們創(chuàng)建了一個(gè)名為 my-distributed-map 的 Hazelcast 分布式 Map，并設(shè)置了以下配置：

最大大小：設(shè)置了緩存的最大堆內(nèi)存使用量。
驅(qū)逐策略：使用 LRU（最近最少使用）策略來決定緩存對(duì)象的移除。
生存時(shí)間：設(shè)置每個(gè)緩存對(duì)象的 TTL 為 60 秒。

3. 集成 Hazelcast 與 Spring Boot 緩存

接下來，我們需要啟用 Spring 的緩存功能，并使用 Hazelcast 作為緩存提供者。為此，我們可以使用 Spring Boot 的注解驅(qū)動(dòng)緩存功能。

首先，啟用緩存功能：

import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
@Configuration
@EnableCaching
public class CacheConfig {
    // Hazelcast 已在 HazelcastConfig 中配置，無需額外操作
}

然后，你可以使用 Spring 的緩存注解來在你的服務(wù)層啟用緩存。以下是一個(gè)示例：

package com.coderjia.boot317hazelcast.service;
import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.stereotype.Service;
/**
 * @author CoderJia
 * @create 2024/10/23 下午 10:45
 * @Description
 **/
@Service
public class ProductService {
    @Cacheable(value = "my-distributed-map", key = "#id")
    public String getProductById(Long id) {
        // 模擬獲取數(shù)據(jù)的耗時(shí)操作
        try {
            System.out.println("從數(shù)據(jù)庫查數(shù)據(jù)id:" + id);
            Thread.sleep(3000);
        } catch (InterruptedException e) {
            Thread.currentThread().interrupt();
        }
        return "Product-" + id;
    }
}

這里，@Cacheable 注解指定了緩存的名稱 my-distributed-map，并且指定 id 作為緩存的鍵。在第一次調(diào)用 getProductById() 時(shí)，方法的結(jié)果將被緩存。隨后的相同 ID 調(diào)用將直接從 Hazelcast 緩存中獲取結(jié)果，而不會(huì)再次執(zhí)行耗時(shí)操作。

4. 驗(yàn)證 Hazelcast 緩存

啟動(dòng) Spring Boot 應(yīng)用后，你可以通過調(diào)用 ProductService 來驗(yàn)證緩存是否生效。

package com.coderjia.boot317hazelcast.controller;
import com.coderjia.boot317hazelcast.service.ProductService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
/**
 * @author CoderJia
 * @create 2024/10/23 下午 10:45
 * @Description
 **/
@RestController
public class Controller {
    @Autowired
    private ProductService productService;
    @GetMapping("/test")
    public void testCache() {
        // 第一次調(diào)用，觸發(fā)實(shí)際方法執(zhí)行
        System.out.println(productService.getProductById(1L));
        // 第二次調(diào)用，應(yīng)該從緩存中獲取結(jié)果
        System.out.println(productService.getProductById(1L));
    }
}

你會(huì)發(fā)現(xiàn)第二次調(diào)用時(shí)，結(jié)果會(huì)立即返回，而不會(huì)再有耗時(shí)操作。

第一次調(diào)接口：

第二次調(diào)接口，此時(shí)緩存還在有效期中。

5. Hazelcast 集群配置

Hazelcast 的強(qiáng)大之處在于其原生支持集群。在多實(shí)例的微服務(wù)環(huán)境中，Hazelcast 實(shí)例可以自動(dòng)發(fā)現(xiàn)并組成集群，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的共享和同步?？梢酝ㄟ^以下方式啟用集群配置：

@Bean
public HazelcastInstance hazelcastInstance() {
    Config config = new Config();
    config.getNetworkConfig().getJoin().getMulticastConfig().setEnabled(true);  // 啟用多播發(fā)現(xiàn)
    return Hazelcast.newHazelcastInstance(config);
}

當(dāng)多個(gè) Hazelcast 實(shí)例在同一網(wǎng)絡(luò)中運(yùn)行時(shí)，它們會(huì)自動(dòng)發(fā)現(xiàn)并組成集群，提供高可用性和負(fù)載均衡。