分布式缓存Hazelcast详解及原理探究_hazelcast底层原理(2)

Hazelcast 没有任何中心节点(每个节点都是可以运行在任意服务器的独立JVM)，在运行的过程中，它自己选定集群中的某个节点作为中心点来管理所有的节点。

3.2 数据按应用分布式存储

Hazelcast 的数据是分布式存储的。它会尽量将数据存储在需要使用该项数据的节点上，以实现数据去中心化的目的。

在传统的数据存储模型中(MySql、MongDB、Redis等)，数据都是独立于应用单独存放的，当需要提升数据库的性能时，需要不断加固单个数据库应用的性能。

即使现在大量的数据库已经可以支持集群模式或读写分离，但是基本思路都是某几个库支持写入数据，其他的库不断的拷贝更新数据副本。这样做的坏处一是会产生大量脏读的问题，二是会消耗大量的资源来传递数据——从数据源频繁读写数据会耗费额外资源，当数据量增长或创建的主从服务越来越多时，这个消耗呈指数级增长。

使用 Hazelcast 可以有效的解决数据中心化问题，它将数据分散的存储在每个节点中，节点越多越分散。每个节点都有各自的应用服务，而Hazelcast集群会根据每个应用的数据使用情况分散存储这些数据，在应用过程中数据会尽量“靠近”应用存放。这些在集群中的数据共享整个集群的存储空间和计算资源。

3.3 抗单点故障

集群中的节点是无中心化的，每个节点都有可能随时退出或随时进入。因此，在集群中存储的数据都会有一个备份(可以配置备份的个数，也可以关闭数据备份)。这样的方式有点类似于 hadoop，某项数据存放在一个节点时，在其他节点必定有至少一个备份存在。当某个节点退出时，节点上存放的数据会由备份数据替代，而集群会重新创建新的备份数据。