Hazelcast: Ein leistungsstarkes Open-Source-In-Memory-Datengrid

Hazelcast ist ein leistungsstarkes Open-Source-In-Memory-Datengrid, das Java-Entwicklern eine robuste, leistungsstarke Plattform zum Erstellen verteilter Anwendungen bietet. Zu den Funktionen von Hazelcast gehören verteilte Datenstrukturen, Messaging und Ereignisse. NoSQL-Datenbanken sind auf Skalierbarkeit und Leistung ausgelegt und werden häufig in Big-Data-Anwendungen verwendet. Die In-Memory-Datengrid-Technologie von Hazelcast kann als verteilte NoSQL-Datenbank verwendet werden und bietet hohe Leistung und Skalierbarkeit. Zu den NoSQL-Funktionen von Hazelcast gehören ein Schlüsselwertspeicher, ein Dokumentenspeicher und eine Diagrammdatenbank. Diese Funktionen bieten Entwicklern eine flexible und leistungsstarke Plattform zum Erstellen skalierbarer Anwendungen.

Im Folgenden sind die Highlights des Vergleichs von Hazelcast und Oracle NoSQL aufgeführt. Wenn Sie Fragen zu unseren Angeboten haben, kontaktieren Sie uns bitte. Wir würden uns freuen, wenn Sie sich an Systemanbieter wenden könnten, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu erweitern. Diese Seite enthält vom Anbieter bereitgestellte Informationen über wichtige Kunden, Wettbewerbsvorteile und Marktkennzahlen.

Inline-Datenbanken können in Hazelcast zwischengespeichert werden. Entwickler können vertraute Datenstruktur-APIs in ihren eigenen Sprachen verwenden, ohne SQL oder eine NoSQL-API verwenden zu müssen.

Open-Source-In-Memory-Datengrid Hazelcast (IMDG) ist Mitglied der Open-Source-Community. In-Memory-Computing ist ein auf elastischer Skalierbarkeit basierender Ansatz für die Anwendungsleistung, der weithin als der schnellste und am besten skalierbare Ansatz gilt.

Gilt Redis als Nosql?

Eine Redis-Datenbank, ein Cache oder ein Nachrichtenbroker kann mithilfe von Redis, einem Open-Source-In-Memory-Datenstrukturspeicher, im Arbeitsspeicher erstellt werden. Die Datenbank ist als NoSQL klassifiziert.

Redis (Remote Dictionary Server) ist ein netzwerkbasierter, vernetzter, Single-Threaded-In-Memory-Schlüsselwertspeicher, der Open Source ist, vernetzt, Single-Threaded, In-Memory und optional dauerhaft. Es hat einen deutlichen Vorteil gegenüber den anderen Arten von Redis, da es keine großen Datensätze zulässt, die nicht größer als der Arbeitsspeicher sein können. Es ist ein Schlüsselwertspeicher, der eine breite Palette von Datenstrukturen unterstützt, darunter binärsichere Zeichenfolgen, Listen, Hash-Maps und Hyperlogs. Der Replikationsprozess auf der Master-Seite von Redis wird nicht blockiert. Durch die Verwendung der Replikation können Sie vermeiden, dass der Master alle Daten auf eine Festplatte schreibt. Adobe Flash, C, C++, C#, Docker, Dart, Erlang, Go, Haskell, Haxe, Io, Java, JavaScript (Node.js), Lua, Objective-C, Perl und PHP verfügen neben vielen anderen über Redis-Bindungsbibliotheken andere Sprachen. Wie der Name schon sagt, handelt es sich bei Redis um eine Reihe von Dateien, die einfach installiert werden können, indem Sie auf die redis.io-Webseite gehen oder eine URL verwenden, die immer auf die neueste stabile Redis-Version verweist. Infolgedessen gibt es keine Abhängigkeiten von Redis außer einem funktionierenden GCC-Compiler und libc, sodass Sie es nicht aus dem Quellcode installieren müssen. Redis-cli, ein Dienstprogramm für die Befehlszeilenschnittstelle, wird zur Kommunikation mit Redis verwendet.

Verwendet Redis SQL?

Im Gegensatz zu SQL unterstützt Redis keine Strukturabfragesprache; Vielmehr hat jede Datenstruktur ihren eigenen Befehlssatz, der für effektive atomare Operationen verwendet werden kann.

Ist Hazelcast besser als Redis?

Es hat sich gezeigt, dass Hazelcast weitaus effizienter ist als jedes andere Programm. Die Redis-Bibliothek ist ein einmaliger Thread, sodass sie für große Lasten nicht gut skaliert werden kann. während die Hazelcast-Bibliothek mit der Anzahl der verfügbaren Ressourcen skaliert. Das Tool ist einfach zu bedienen, kann in Apps eingebettet und als Client-Server-Anwendung bereitgestellt werden.

Sowohl Hazelcast als auch Redis sind ähnlich, aber die beiden Plattformen haben völlig unterschiedliche Anwendungen. Redis hat nur Cache-Aside, während Hazelcast IMDG Read-Through-, Write-Through- und Cache-Fehlschläge verarbeiten kann. Für Hazelcast ist nur die Update-Logik im Gegensatz zur Leselogik erforderlich, wodurch die Codebasis viel einfacher und verständlicher wird. Redis kann als Cache verwendet werden, um andere Speicherdateien wie Datenbanken zwischenzuspeichern, wodurch die Verwendung des Cache-A-Side-Musters erzwungen wird. In Hazelcast ist ein Cache-Aside-Muster verfügbar, das allgemein als Cache-Aside bezeichnet wird. Beispielsweise kann eine überlastete relationale Datenbank hinter eine Write-Behind-Methode geschrieben werden, die das Schreiben in langsame Sicherungsspeicher vermeidet. Rechenzentren sind darauf ausgelegt, Datenwachstum und -erweiterung durch Clustering zu unterstützen.

Die Unterschiede zwischen Hazelcast und Redis sind gravierend: Hazelcast war bei seiner Einführung als verteilter In-Memory- Datenspeicher konzipiert. In Kombination mit dem Objektgraphen ist Hazelcast in der Lage, komplexe Objekte zu speichern. Jedes Hazelcast-Mitglied verwendet Funktionen für Hochverfügbarkeit, automatische Partitionierung und automatische Erkennung. Es ist üblich, Redis als Master- und Backup-Knoten zu sehen. Hazelcast hingegen versteht und bietet eine Abfrage-API für komplexe Objektgraphen, während Redis dies nicht tut. Beginnend mit Hazelcast IMDG 4.1 wird volle Unterstützung für ANSI-SQL-Abfragen verfügbar sein. Da Redis Indizes nicht nativ unterstützt, müssen Anwendungsprogrammierer ihre eigenen Indexstrukturen erstellen und diese selbst aktualisieren.

Redis Streams, das die Reihenfolge der Einfügungen beibehält und zerstörungsfreies Lesen ermöglicht, ist ein protokollbasierter Speicher, der nur angehängt wird und seit Version 5 zu Redis hinzugefügt wurde. Jet erkennt ständig neue Datenereignisse und überträgt Ergebnisse in den Cache, wodurch die Daten durchgehend aktuell bleiben. Es kann verwendet werden, um Datenströme zu aggregieren oder zu verbinden, indem Ereigniszeitsemantik verwendet wird und sichergestellt wird, dass der Prozess bis zum Ende kontinuierlich ausgeführt wird. Es gibt zahlreiche Konnektoren für Jet, darunter einen CDC, der relationale Datenbanktransaktionen in Änderungen in einem Stream umwandelt.

Ist Hazelcast schneller als Redis?

Clients können dank der Multithread-Architektur (Redis hat eine), Near-Cache, Pipelining und anderen Funktionen den höchsten Durchsatz und die niedrigste Latenz erreichen.

Was ist besser als Redis?

Da KeyDB eine Multicore-Datenbank ist, kann sie von Redis auf Knotenbasis übertroffen werden.

Was ist schneller als Redis?

Der Unterschied zwischen Redis und MongoDB Speed ​​Redis ist schemalos, was bedeutet, dass die Datenbank keinen festen Parametersatz hat. Wenn die in der Datenbank gespeicherte Datenmenge zunimmt, kann MongoDB schneller als Redis ausgeführt werden.

Hazelcast gegen Mongodb

Hazelcast ist ein In-Memory-Datengrid, das Hochverfügbarkeit und horizontale Skalierbarkeit bietet. Es wird für verteiltes Caching, Clustering und andere Datenverwaltungsaufgaben verwendet. MongoDB ist eine dokumentenorientierte Datenbank, die eine hohe Leistung und Skalierbarkeit bietet. Es wird zum Speichern und Abrufen von Daten verwendet .

Es handelt sich um eine vollständig verwaltete Database-as-a-Service (DBaaS)-Plattform, mit der Sie Datenbankverwaltungsaufgaben sowohl vor Ort als auch in der Cloud automatisieren können. Es handelt sich um eine eingebettete Zeitreihendatenbank, die für die In-Memory-Nutzung durch IoT- und Edge-Geräte verwendet werden kann. Das Bugfender-Tool sammelt alles, was in der Anwendung passiert, auch wenn es nicht abstürzt, sodass es Fehler reproduzieren und beheben kann. Unternehmen können ihre Unternehmensdaten nutzen, um mit Hilfe von TIi schneller und einfacher auf neue Ideen zu kommen und wichtige Geschäftsentscheidungen zu treffen. Da Bugfender Fehler auf allen Geräten in Sekundenschnelle aufzeichnet, können Sie Fehler finden und beheben, bevor Ihre Benutzer Fehlermeldungen erhalten. Mit der Lumada DataOps-Plattform stehen Datenbenutzern aus dem gesamten Unternehmen Self-Service-Tools zur Verfügung, um diverse Daten in ein geregeltes Netzwerk von Datenströmen umzuwandeln. Benutzer können Daten aus mehreren Quellen verbinden und mischen, indem sie anpassungsfähige, intuitive Datenintegrationstools verwenden. Durch die Nutzung der Sematext Cloud-Plattform können alle diese Überwachungsfunktionen an einem Ort durchgeführt werden, wie z. B. Infrastrukturüberwachung, Anwendungsleistungsüberwachung, Protokollverwaltung und echte Benutzerüberwachung. Das Network Management System (NMIS) von FirstWave unterstützt den Betrieb von über hunderttausend Organisationen weltweit.

Hazelcast-Speicher

Die Fähigkeit, physischen Speicher innerhalb eines Systems zu verwenden, um ultraschnelle Daten für einen effizienten Datenzugriff zu speichern, ist eine Funktion, die Hazelcast HD Memory ideal zum Speichern großer Datenmengen im Speicher macht. Dadurch wird die Datenlatenz beim Zugriff auf Ihre Daten über Hazelcast HD Memory drastisch reduziert, wodurch der Zeitwert Ihrer Daten erhöht wird.

In diesem Beitrag werde ich erläutern, wie Sie Hazelcast verwenden können, um TBs an Daten im Speicher Ihrer Server zu speichern. Es verwendet eine Reihe von Mechanismen, um Latenzen bei der Datenverarbeitung zu eliminieren. Garbage Collection ist ein wichtiges Thema für jede Caching-Lösung von Java Virtual Machine (JVM). Der in Hazelcast Enterprise HD enthaltene High Density Memory Store ist kostenlos erhältlich. Aufgrund der zusätzlichen Speicherbereinigungsfunktionen können Anwendungen den Hardwarespeicher effektiver nutzen. Da Hazelcast auf TB RAM in moderner Hardware zugreifen kann, um Ihre hochwertigen Daten zu speichern, sind In-Memory-Datenspeicher nur durch die bereitgestellte Hardware begrenzt. Es ist eine ziemlich einfache Aufgabe, HD Memory zu konfigurieren.

Einige Karten müssen möglicherweise aktiviert werden, um Daten auf ihrem HD-Speicher zu speichern, während andere möglicherweise auf ihrem normalen Haufen verbleiben. Wenn Ihr Near Cache-Client ein Bereitstellungsmodell mit extrem geringer Latenz ausführt, können Sie HD Memory darauf konfigurieren. Selbst bei hoher Fragmentierung verhindert Forced Eviction einen Systemabsturz. Indem Sie die mit dem Datenzugriff verbundene Latenz verringern, können Sie den Wert Ihrer Daten steigern. Da die bei der Fragmentierung verwendeten Bytes in Bytes gemessen werden, tritt diese Zwangsräumung ein, wenn nicht genügend Bytes für die Speicherung übrig sind. Die Zwangsräumungsrichtlinie ist in Hazelcast Enterprise HD integriert und unterscheidet sich von den standardmäßigen Map- oder JCache-Räumungsrichtlinien, die Benutzern dies ermöglichen es kontrollieren.

Das Cache-Cluster-Modell von Hazelcast ist einfach zu verwenden und eignet sich daher ideal für datenintensive Anwendungen. Der In-Memory-Datenspeicher in Hazelcast ist das Ergebnis der Kombination des RAM aller Cluster-Mitglieder an einem einzigen Ort. Wenn Sie nur Heap-Speicher verwenden, sollte jedes Hazelcast-Mitglied maximal 3,5 GB aktive und Sicherungsdaten (alle im Heap gespeicherten Daten) speichern können. Bei Verwendung des High-Density Data Store können bis zu 75 % Ihres physischen Speicherbedarfs für aktive und Sicherungsdaten verwendet werden, wobei maximal 25 % des Speicherplatzes für normale Fragmentierung reserviert sind.

Hazelcast: Ein verteilter In-Memory-Datenspeicher

Daten können in einem im Speicher verteilten Datenspeicher gespeichert und von dort abgerufen werden. Der High-Density Data Store hat eine Dateigröße von 12 Byte und kann mit dem Integer-Objekt bis zu 3,5 GB Daten speichern. Dadurch hat Hazelcast Zugriff auf eine große Menge an nativem Speicher.