2.2. 分散キャッシュ

同期レプリケーションを使用しても、分散キャッシュは線形化できません。トランザクションキャッシュでは、シリアル化/スナップショットの分離はサポートしません。

たとえば、スレッドは 1 つの配置リクエストを行います。

cache.get(k) -> v1
cache.put(k, v2)
cache.get(k) -> v2

ただし、別のスレッドでは、異なる順序で値が表示される場合があります。

cache.get(k) -> v2
cache.get(k) -> v1

理由は、プライマリー所有者の返信速度が速いかによって、読み取りはどの所有者からでも値を返すことができるからです。書き込みは、すべての所有者全体でアトミックではありません。実際、プライマリーは、バックアップから確認を受け取った後にのみ更新をコミットします。プライマリーがバックアップからの確認メッセージを待機している間、バックアップからの読み取りには新しい値が表示されますが、プライマリーからの読み取りには古い値が表示されます。

分散キャッシュは、エントリーを固定数のセグメントに分割し、各セグメントを所有者ノードのリストに割り当てます。レプリケートされたキャッシュは同じで、すべてのノードが所有者である場合を除きます。

所有者リストの最初のノードはプライマリー所有者です。リストのその他のノードはバックアップの所有者です。キャッシュトポロジーが変更するると、ノードがクラスターに参加またはクラスターから離脱するため、セグメント所有権テーブルがすべてのノードにブロードキャストされます。これにより、ノードはマルチキャスト要求を行ったり、各キーのメタデータを維持したりすることなく、キーを見つけることができます。

numSegments プロパティーでは、利用可能なセグメントの数を設定します。ただし、クラスターが再起動しない限り、セグメントの数は変更できません。

同様に、キーからセグメントのマッピングは変更できません。鍵は、クラスタートポロジーの変更に関係なく、常に同じセグメントにマップする必要があります。キーからセグメントのマッピングは、クラスタートポロジーの変更時に移動する必要のあるセグメント数を最小限に抑える一方で、各ノードに割り当てられたセグメント数を均等に分散することが重要になります。

ハッシュ設定

組み込みキャッシュのみを使用して、カスタムを含む ConsistentHashFactory 実装を設定できます。

<distributed-cache name="distributedCache"
                   owners="2"
                   segments="100"
                   capacity-factor="2" />

Configuration c = new ConfigurationBuilder()
   .clustering()
      .cacheMode(CacheMode.DIST_SYNC)
      .hash()
         .numOwners(2)
         .numSegments(100)
         .capacityFactor(2)
   .build();

容量係数は、クラスター内の各ノードで利用可能なリソースに基づいてセグメント数を割り当てます。

ノードの容量係数は、ノードがプライマリー所有者とバックアップ所有者の両方であるセグメントに適用されます。つまり、容量係数は、ノードがクラスター内の他のノードと比較した合計容量です。

デフォルト値は 1 です。つまり、クラスターのすべてのノードに同じ容量があり、Data Grid はクラスターのすべてのノードに同じ数のセグメントを割り当てます。

ただし、ノードにさまざまなメモリー量がある場合は、Data Grid ハッシュアルゴリズムが各ノードの容量で重み付けする多数のセグメントを割り当てるように、キャパシティー係数を設定することができます。

容量係数の設定の値は正の値で、1.5 などの分数になります。容量係数 0 を設定することもできますが、クラスターを一時的に参加するノードのみに推奨されます。代わりに、容量設定を使用することが推奨されます。

<infinispan>
  <cache-container zero-capacity-node="true" />
</infinispan>

{
  "infinispan" : {
    "cache-container" : {
      "zero-capacity-node" : "true"
    }
  }
}

infinispan:
  cacheContainer:
    zeroCapacityNode: "true"

new GlobalConfigurationBuilder().zeroCapacityNode(true);

Data Grid ノードは、cluster の別のノードからエントリーを取得すると、ローカルレプリカを作成します。L1 キャッシュは、プライマリー所有者ノードでエントリーを繰り返し検索せずに、パフォーマンスを追加します。

以下の図は、L1 キャッシュの動作を示しています。

図2.4 L1 cache

"L1 cache" の図では、以下のようになります。

L1 キャッシュパフォーマンス

L1 を有効にすると読み取り操作のパフォーマンスが改善されますが、エントリーが変更されたときにプライマリー所有者ノードがメッセージをブロードキャストする必要があります。これにより、Data Grid はクラスター全体で古くなったレプリカをすべて削除します。ただし、これにより書き込み操作のパフォーマンスが低下し、メモリー使用量が増大し、キャッシュの全体的な容量が削減されます。

L1 キャッシュ設定

<distributed-cache l1-lifespan="5000"
                   l1-cleanup-interval="60000">
</distributed-cache>

{
  "distributed-cache": {
    "l1-lifespan": "5000",
    "l1-cleanup-interval": "60000"
  }
}

distributedCache:
  l1Lifespan: "5000"
  l1-cleanup-interval: "60000"

ConfigurationBuilder builder = new ConfigurationBuilder();
builder.clustering().cacheMode(CacheMode.DIST_SYNC)
         .l1()
         .lifespan(5000, TimeUnit.MILLISECONDS)
         .cleanupTaskFrequency(60000, TimeUnit.MILLISECONDS);

サーバーヒントは、できるだけ多くのサーバー、ラック、およびデータセンター間でエントリーをレプリケートすることで、分散キャッシュのデータ可用性を高めます。

Data Grid がデータのコピーを配布する場合は、サイト、ラック、マシン、およびノードの優先順位に従います。すべての設定属性はオプションです。たとえば、ラック ID のみを指定する場合、Data Grid はコピーを別のラックおよびノードに分散します。

サーバーのヒントは、キャッシュのセグメント数が少なすぎる場合に必要以上のセグメントを移動し、クラスターのリバランス操作に影響を与える可能性があります。

サーバーヒントの設定

<cache-container>
  <transport cluster="MyCluster"
            machine="LinuxServer01"
            rack="Rack01"
            site="US-WestCoast"/>
</cache-container>

{
  "infinispan" : {
    "cache-container" : {
      "transport" : {
        "cluster" : "MyCluster",
        "machine" : "LinuxServer01",
        "rack" : "Rack01",
        "site" : "US-WestCoast"
      }
    }
  }
}

cacheContainer:
  transport:
    cluster: "MyCluster"
    machine: "LinuxServer01"
    rack: "Rack01"
    site: "US-WestCoast"

GlobalConfigurationBuilder global = GlobalConfigurationBuilder.defaultClusteredBuilder()
  .transport()
  .clusterName("MyCluster")
  .machineId("LinuxServer01")
  .rackId("Rack01")
  .siteId("US-WestCoast");

分散キャッシュでは、不透明なアルゴリズムを使用してノードのリストにキーが割り当てられます。計算を逆にし、特定のノードにマップする鍵を生成する簡単な方法はありません。ただし、Data Grid は一連の (疑似) ランダムキーを生成し、それらのプライマリー所有者が何であるかを確認し、特定のノードへのキーマッピングが必要なときにアプリケーションに渡すことができます。

以下のコードスニペットは、このサービスへの参照を取得し、使用する方法を示しています。

// 1. Obtain a reference to a cache
Cache cache = ...
Address address = cache.getCacheManager().getAddress();

// 2. Create the affinity service
KeyAffinityService keyAffinityService = KeyAffinityServiceFactory.newLocalKeyAffinityService(
      cache,
      new RndKeyGenerator(),
      Executors.newSingleThreadExecutor(),
      100);

// 3. Obtain a key for which the local node is the primary owner
Object localKey = keyAffinityService.getKeyForAddress(address);

// 4. Insert the key in the cache
cache.put(localKey, "yourValue");

サービスはステップ 2 で開始します。この時点以降、サービスは提供されたエグゼキューターを使用してキーを生成してキューに入れます。ステップ 3 では、サービスから鍵を取得し、手順 4 ではそれを使用します。

ライフサイクル

KeyAffinityService は ライフサイクル を拡張し、停止と (再) 起動を可能にします。

public interface Lifecycle {
   void start();
   void stop();
}

サービスは KeyAffinityServiceFactory でインスタンス化されます。ファクトリーメソッドはすべて Executor パラメーターを持ち、これは非同期キー生成に使用されます (呼び出し元のスレッドでは処理されません)。ユーザーは、この Executor のシャットダウンを処理します。

KeyAffinityService が起動したら、明示的に停止する必要があります。これにより、バックグラウンドキーの生成が停止し、保持されている他のリソースが解放されます。

KeyAffinityService がそれ自体で停止する唯一の状況は、登録済みの Cache Manager がシャットダウンした時です。

トポロジーの変更

キャッシュトポロジーが変更すると、KeyAffinityService によって生成されたキーの所有権が変更される可能性があります。主なアフィニティーサービスはこれらのトポロジーの変更を追跡し、現在別のノードにマップされるキーを返しませんが、先に生成したキーに関しては何も実行しません。

そのため、アプリケーションは KeyAffinityService を純粋に最適化として処理し、正確性のために生成されたキーの場所に依存しないようにしてください。

特に、アプリケーションは、同じアドレスが常に一緒に配置されるように、KeyAffinityService によって生成されたキーに依存するべきではありません。キーのコロケーションは、Grouping API によってのみ提供されます。

キーアフィニティーサービスを補完する Grouping API を使用すると、実際のノードを選択することなく、同じノードにエントリーのグループを同じ場所にコロケートできます。

デフォルトでは、キーのセグメントはキーの hashCode() を使用して計算されます。Grouping API を使用する場合、Data Grid はグループのセグメントを計算し、それをキーのセグメントとして使用します。

Grouping API が使用されている場合、すべてのノードが他のノードと通信せずにすべてのキーの所有者を計算できることが重要です。このため、グループは手動で指定できません。グループは、エントリーに固有 (キークラスによって生成される) または外部 (外部関数によって生成される) のいずれかです。

Grouping API を使用するには、グループを有効にする必要があります。

Configuration c = new ConfigurationBuilder()
   .clustering().hash().groups().enabled()
   .build();

<distributed-cache>
   <groups enabled="true"/>
</distributed-cache>

キークラスを制御できる場合 (クラス定義を変更できるが、変更不可能なライブラリーの一部ではない)、組み込みグループを使用することを推奨します。侵入グループは、@Group アノテーションをメソッドに追加して指定します。以下に例を示します。

class User {
   ...
   String office;
   ...

   public int hashCode() {
      // Defines the hash for the key, normally used to determine location
      ...
   }

   // Override the location by specifying a group
   // All keys in the same group end up with the same owners
   @Group
   public String getOffice() {
      return office;
   }
   }
}

キークラスを制御できない場合、またはグループの決定がキークラスと直交する懸念事項である場合は、外部グループを使用することを推奨します。外部グループは、Grouper インターフェイスを実装することによって指定されます。

public interface Grouper<T> {
    String computeGroup(T key, String group);

    Class<T> getKeyType();
}

同じキータイプに対して複数の Grouper クラスが設定されている場合は、それらすべてが呼び出され、前のクラスで計算された値を受け取ります。キークラスにも @Group アノテーションがある場合、最初の Grouper はアノテーション付きのメソッドによって計算されたグループを受信します。これにより、組み込みグループを使用するときに、グループをさらに細かく制御できます。

public class KXGrouper implements Grouper<String> {

   // The pattern requires a String key, of length 2, where the first character is
   // "k" and the second character is a digit. We take that digit, and perform
   // modular arithmetic on it to assign it to group "0" or group "1".
   private static Pattern kPattern = Pattern.compile("(^k)(<a>\\d</a>)$");

   public String computeGroup(String key, String group) {
      Matcher matcher = kPattern.matcher(key);
      if (matcher.matches()) {
         String g = Integer.parseInt(matcher.group(2)) % 2 + "";
         return g;
      } else {
         return null;
      }
   }

   public Class<String> getKeyType() {
      return String.class;
   }
}

Grouper 実装は、キャッシュ設定で明示的に登録する必要があります。プログラムを用いて Data Grid を設定している場合は、以下を行います。

Configuration c = new ConfigurationBuilder()
   .clustering().hash().groups().enabled().addGrouper(new KXGrouper())
   .build();

または、XML を使用している場合は、以下を行います。

<distributed-cache>
   <groups enabled="true">
      <grouper class="com.example.KXGrouper" />
   </groups>
</distributed-cache>

高度な API

AdvancedCache には、グループ固有のメソッドが 2 つあります。

どちらのメソッドもデータコンテナー全体とストア (存在する場合) を繰り返し処理するため、キャッシュに多くの小規模なグループが含まれる場合に処理が遅くなる可能性があります。