hazelcast客户端连接和操作代码逻辑分析

1.下面以一个客户端创建和发请求的过程来分解描述。

public static void main(String[] args) {
ClientConfig clientConfig = new ClientConfig();
clientConfig.addAddress("10.10.4.40:5701");
// client初始化时会创建一系列service（线程池管理器、集群客户端服务、虚拟节点管理、动态扩展服务等），先启动ClientClusterServiceImpl，读取当前活动的实际节点（先根据clientConfig指定的地址获取connection，然后基于这个连接，再发起读取实际节点的请求），然后启动ClientPartitionServiceImpl，向各个实际活动节点发起请求获取其上的虚拟节点，记录到一个ConcurrentHashMap里。
HazelcastInstance instance = HazelcastClient.newHazelcastClient(clientConfig);
// 这里的map并不是真的map，而是一个mapProxy
// 并且这里要指定key和value的类型
Map<Integer, String> mapCustomers = instance.getMap("customers");
// put时，由这个mapProxy先把key和value都序列化为byte[]
// 然后用key的hash对虚拟节点数取余:key.getHash()%271,获得partitionId
// 根据ClientPartitionServiceImpl里的ConcurrentHashMap记录的虚拟节点和实际节点的对应关系,确定了该key对应的实际节点。然后通过BufferedOutputStream方式 对该地址发起操作请求。
mapCustomers.put(1, "Joe");
// 跟put类似，定位节点，然后发请求。只是请求类型不同而已。
System.out.println("Customer with key 1: "+ mapCustomers.get(1));
System.out.println("Map Size:" + mapCustomers.size());
}

2.故障转移：

首先当ClientClusterServiceImpl启动之后就产生一个一直监听节点存活情况的线程[cluster-listener]。

那么假设在执行mapCustomers.put(1, "Joe");操作前，其要操作的实际节点挂了，这时[cluster-listener]线程会立即感知并更新虚拟节点表。如果在更新完毕后操作才发出请求，则操作可以成功，如果在更新未完成时发出了请求，则会抛出异常。而这个更新虚拟节点表的过程需要几秒钟。在这几秒钟里对失效节点的操作就真的失败了。、

3.数据一致性：

客户端向 Hazelcast写入数据本体所在节点是必须同步的；而备份过程默认是同步的，也可以修改配置成异步。为了保证一致性，默认情况下，读取数据总是从数据的owner节点读取，这个也可以修改配置成允许从备份节点读数据，这样能给你带来更好的读性能。

举例来说，要更新key为1的数据时，由一致性hash算法得知其存在节点A上，则对节点A发起update请求，这时如果你用另一个客户端也要更新节点A上的key1时，咱俩这个操作肯定是同步控制的。而节点A把key1备份到节点B的过程你可以配成同步，然后再配成允许从备份节点读取，这样保证了一致性和高可读。如果备份过程配成异步，再配成不允许从备份节点读取，则保证了高可写，而一致性也基本ok，只是万一异步备份未完成时，数据本体所在节点挂掉，那数据就可能脏了。