一文读懂Apache Geode缓存中间件( 二 ) _生活百科

Client可以配置连接到哪个Server服务器，但更合理的配置方式是连接到某个Locator上，由这个Locator为Client分配一个负载较低的Server，Client启动后只会和Locator沟通一次，在获知被分配到的Server的IP和端口之后，每次读写都会直接连接到Server上。
2.1.3 数据存储形式和区域市面上大部分的内存数据存储，都将数据按键值对的格式进行存放，Geode也是如此。但与Redis等简单的KV不同，Geode将KV数据们按数据区域（Region）进行组织。对于不同的区域可以单独配置（如是否分区或需要副本）。
数据区域可以类比于关系型数据库中的表的概念，是一系列结构相同的数据结构的集合。实际上，在实现上数据区域就是一个ConcurrentMap<K, V>，其键就是一条数据的唯一性标识（类型任意，只要重写了equals和hashcode以便于Region确认键的唯一），其值是一个表达完整数据概念的对象，这样其实也让一条数据中按类的成员又划分出了列的概念。基于这种类似关系型数据库的存储模式，Geode提供了一种类似于SQL的查询语言，称为OQL，并支持多区域查询（类似于连表查询）。下面是一个OQL查询的小例子：
class DictPlatform implements DataSerializable { short platformId; String name; String status;}class TestServiceImpl { public void query() { String queryString = "SELECT dp.platformId, dp.name FROM /dict_platform dp WHERE dp.status >= 0;" QueryService queryService = cache.getQueryService(); Query query = queryService.newQuery(queryString); SelectResults results = (SelectResults)query.execute(); DictPlatform p = (DictPlatform)results.iterator().next(); }}

2.1.3.1 区域的分布式存储和复制
数据区域可配置的类型主要为 Partitioned ， Replicated ， Distributed non-replicated，Non-distributed 这四种。下面重点介绍前两种类型。

Partitioned 分区区域如果某个区域数据量很大，一个成员放不下，可以将这个区域划分为多个bucket，分别存储在不同的server上，为了保证高可用，可以让不同的bucket的副本分布在多个server上，以某个server上的bucket作为master，很类似于Apache Kafka的设计。当存储不够，可以增加新的server，增加新server后的需要发起重平衡，重平衡不需要停机，但可能会导致正在执行的事务失败。可以从任何一个副本中读取到数据，如果和Client联系的那个Server没有想访问的分区的副本，需要经过server间的一跳，将请求转给目标server 。因此，分区的读性能稍差。
Replicated 复制区域如果某个区域数据量不大，为了提高读性能，复制区域可以将区域中所有数据完整地复制给其它副本，这样所有server中保存着完全相同的数据。

2.1.4 数据量的控制和热点数据Geode有两种模式控制内存中的数据规模，持久化和失效。但无论如何，热点数据都通过最近最少使用（LRU）算法来判断。