Oracle Coherence的简述和部分特性简介

刘泽宇

1 Coherence 概述
1.1 Coherence是什么
Oracle官方网站的描述是：Coherence 在可靠的、高度可伸缩的对等集群协议之上提供了复制的、分布式的（分区的）数据管理和缓存服务。Coherence 不存在单点故障，当某台服务器无法操作或从网络断开时，它可以自动且透明地进行故障切换并重新分布它的集群化数据管理服务。当新服务器加入或故障服务器重 启时，它会自动加入集群，Coherence 会将服务切回到该服务器，透明地重新分布集群负载。Coherence 包含网络级的容错特性和透明的软重启功能，以支持服务器自我修复。

                               
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1.2 Coherence的特点
1.2.1 分布式集群缓存
Coherence是一个分布式的缓存方案，并且通过集群为应用提供强大的缓存后备支持。Coherence主要是内存缓存，即存储区域主要在内存当中。
与一般的分布式缓存方案如JBossCache, Memcache 等相同，分布式缓存的价值基于网络IO性能高于DB查询的磁盘IO性能这样一个特点。
Coherence所有的设计都是基于多个（可以是非常多）的JVM，很多Coherence的测试都是使用几十甚至上百个节点来进行的。

                               
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1.2.2自管理
Coherence使用的网络协议是TCMP ，是对UDP，TCP/IP的组合使用。Coherence能将启动的实例节点(Node)自动组成为集群(Cluster)。在一个局域网环境中，通过 多播(Multicast)机制，第1个启动的Node能自动发现后启动的Node，第1，2个Node同样能发现之后启动的其他Node，依次类推，自 动组成集群； 并且也能自动检测到死亡节点。集群各节点间通过单播(Unicast)机制进行数据复制，同步及发送通知消息。
Coherence集群以统一的逻辑试图对外提供缓存的读写接口，看起来使用Coherence Client就像在使用一个缓存一样。

1.2.3 自动容错和恢复
基于自管理的特点，一个Node挂掉后，集群能自动监测到，并做好死亡节点的数据恢复机制，客户端依然能正确的读出在死亡节点上存储的数据，容错和恢复对客户端来说是透明的。

1.2.4 分区缓存(Partitioned Cache)
这是Coherence与众不同的地方。一般集群如：JBossCache, Websphere 集群等，每个Node都有数据的完整拷贝，Node间通过复制来实现数据同步和一致性，一般来说采用全复制模式，即一份数据在各节点上都有一份拷贝。这种 模式下，节点要存储了较多的数据，同步复制时比较消耗网络带宽。
而Coherence的分区缓存只将一个Node上的数据在另一节点上做1个备份，有效降低复制的消耗好时间，并节省内存总需求，只需复制模式的1/N (N为缓存节点个数)。

1.2.5 线性扩展
假如你的Coherence集群已经有4个Node，当系统数据量过大引起Cache容量满员，导致缓存性能下降时，可以通过启动新的Node来扩容，改善集群的性能。
这一点也是源自分区缓存技术，集群有N个Node，每个Node只存放1/N的数据，这种设计让Coherence能够处理非常多的数据，只需要通过增加节点的数量，就可以处理更多的数据。

1.2.6易用性
虽然上述特点看起来似乎很复杂，但那都是Coherence自己内部的事儿。对于客户端来说，与最简单的Map 操作一样，仅仅是 put(key,value), get(key) 等。
正是基于以上技术和特点，Coherence成为一个高可用性，高扩展性，高性能但使用非常简单的网格型(Data Grid)分布式缓存框架。
2. Quick start
2.1 安装
Coherence是纯Java的框架，不需要额外的安装。

需要先在Oracle网站上下载开发包，SDK解压即可，包含 bin, doc, example, lib 四个目录。Doc下包含了完整的user-guide。

2.2 运行
Coherence集群是由Node构成的，每个Node既存储数据，又可以查询数据。
运行 bin/coherence.cmd 命令就能启动一个Node实例。
运行多次，就能启动多个实例，各Node能自动检测到网路内新启动的Node，并加入集群。

3. 基本缓存类型及适用情况
Coherence 支持四种Cache类型(Cache Type)，也可看作四种缓存系统架构：
3.1 复制缓存(Replicated Cache)
数据在集群成员中进行全复制，每个节点都有一个完整的数据拷贝。这种集群下，read性能最高( cache.get(key) 操作)，容错性好，但cache.put(key,value) 操作性能较低。如果Node很多，每次put操作都要在所有成员上执行一次。
这是一种传统的集群技术，不是Coherence的亮点。

3.2 乐观缓存 (Optimistic Cache)
它类似于复制缓存，但不提供并发控制(Concurrency Control)。这种集群数据吞吐量最高，各节点容易出现数据不一致的情况。

3.3 分区缓存 (Distributed (Partitioned) Cache)
Coherence 的亮点。默认情况下，一份数据A只在两个节点上有拷贝，第二份作为备份数据(Backup)，用于容错。
从整体上看，假设应用需要的Cache总内存为 M，该模式将数据分散到N个节点上，每个JVM只占用 M/N  的内存消耗，与复制缓存每节点消耗 M量的内存形成对比，它可以极大节省内存资源。

3.4 Near缓存 (NearCache)
分区缓存的改进版。分区缓存将数据全部存到Cache Node上，而Near缓存将缓存数据中使用频率最高的数据(热点数据Hotspot)放到应用的本地缓存（Local Cache）区域。由于本地内存访问的高效性，它可以有效提升分区缓存的read性能。

这里只是一个简略的概述，更详细的介绍和使用方法还是需要在官方文档上进行查阅