openLooKeng，Make Big Data Simplified

openLooKeng是一款开源的高效数据虚拟化分析引擎。在使用openLooKeng过程中，社区一小伙伴遇到数据查询存在不同步的问题；对此，该小伙伴非常给力，向社区提供了解决方案。我们非常感谢他的支持，也希望本篇博客对其他小伙伴有帮助。

欢迎访问openLooKeng官网 https://openlookeng.io

社区代码仓 https://gitee.com/openlookeng

本期分享

问题

openLooKeng的查询存在不同步的问题，现在需要解决这个问题。

经过分析，查询读的是Cache。在AA模式（Active/Active Mode）下，一个节点修改了Metastore ，另外一个节点不会得到通知，所以不会使缓存失效。问题出现在AA模式下缓存不同步的问题。

解决办法

目前openLooKeng的缓存模式只有Guava。 在异步的时候存在数据不同步的问题。解决办法：

1. 使用redis，redis作为分布式缓存是相当优秀。支持很多数据类型，支持cluster模式。但是这个方法会引入新的技术，会让部署困难。最小化部署，尽量不引入第三方依赖服务；
2. 考虑到服务已经有Hazelcast了，可以考虑用Hazelcast作为缓存来使用。(注 其实还有一种方案，让 Hazelcast作为广播用，当发生更新数据的时候，同时通知两个节点的Cache失效) 现在采用Hazelcast作为分布式缓存，同时保留以前的Guava缓存。

两套缓存可以让用户选择，一个是local的，一个是distributed；架构模式如下：

读写策略模式如下：

Cache Aside Pattern，Delete the existing Cache when writing the database。Cache Aside Pattern能有效避免并发问题。

Cache Aside的优点: 当写操作发生时，假设淘汰缓存作为对缓存通用的处理方式，又面临两种抉择：

（1）先写数据库，再淘汰缓存

（2）先淘汰缓存，再写数据库

我们假设：两个并发操作，一个是更新操作，另一个是查询操作，更新操作删除缓存后，查询操作没有命中缓存，先把老数据读出来后放到缓存中，然后更新操作更新了数据库。于是，在缓存中的数据还是老的数据，导致缓存中的数据是脏的，而且还一直这样脏下去了。所以这个设计是错误的，不建议使用。

一个是查询操作，一个是更新操作的并发，首先，没有了删除Cache数据的操作了，而是先更新了数据库中的数据，此时，缓存依然有效，所以，并发的查询操作拿的是没有更新的数据，但是，更新操作马上让缓存的失效了，后续的查询操作再把数据从数据库中拉出来。

Hazelcast 学习

Hazelcast作为一个分布式机制，可以用Hazelcast的Imap作为分布式缓存。 这里需要注意的是由于Hetumetastore存储有六个缓存，需要对每个缓存实例化。不能用一套。

IMap<Integer, List<String>> clusterMap1 = instance.getMap("MyMap1");
IMap<Integer, List<String>> clusterMap2 = instance.getMap("MyMap2");
...

关于Hazlcast的学习，请参看另外一篇文章： Hazelcast真是一个有意思的东西https://www.chkui.com/article/hazelcast/hazelcast_configuration_management

这个网网址打不开的话。参考这个https://my.oschina.net/chkui/blog/732408https://my.oschina.net/chkui/blog/729698

里面涉及到的github地址：https://github.com/dragonetail/Hazelcast-Demo

这个版本比较老，需要更新Hazelcast版本，可以本地跑起来看看Hazelcast的原理。 在这种中间还学习到Inject的使用，相当有意思的一个注入，在一个接口拥有多个实现类的时候，这个方法比较快捷。关于注入的方式我在后面再介绍。

开发过程比较简单，增加一套缓存模式即可。这套缓存模型和Guava的接口保存一致，代码也一样，如果后期需要用到redis cache，那代码就相当冗余。

Inject 学习

当一个接口有多个实现类的时候，如何动态指定。可以采用三种方式来解决这个问题。 （1）@Service 注入。指定bean的具体名字，like this：

@Service("s1")
public class TestServiceImpl1 implements ITestService {
    @Override
    public void test() {
        System.out.println("接口1实现类 ...");
    }
}

@Service("s2")
public class TestServiceImpl2 implements ITestService {
    @Override
    public void test() {
        System.out.println("接口2实现类 ...");
    }
}

（2）策略设计模式 ，定义一个Map集合，然后把所有的实现类都放入到这个集合中，然后根据当前的会员类型去进行不同的操作。参考代码 具体参考： https://blog.csdn.net/qq_42087460/article/details/90441298?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2~default~BlogCommendFromMachineLearnPai2~default-2.control&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2~default~BlogCommendFromMachineLearnPai2~default-2.control

public class DisCountStrageService {
    Map<String,DiscountStrategy> discountStrategyMap = new HashMap<>();
    // 构造函数，如果你是集合接口对象，那么久会把spring容器中所有关于该接口的子类，全部抓出来
放入到集合中
    public DisCountStrageService(List<DiscountStrategy> discountStrategys){
        for (DiscountStrategy discountStrategy: discountStrategys) {
discountStrategyMap.put(discountStrategy.getType(),discountStrategy);
        }
    }
    public double disCount(String type,Double fee){
        DiscountStrategy discountStrategy =discountStrategyMap.get(type);
        return discountStrategy.disCount(fee);
    }
}

（3）Inject是guice的一个小巧的框架，他是通过binder来实现注入具体的实现类的,实现modul的接口，重写configure方法。

public class JdbcMetastoreModule
        implements Module
{
    @Override
    public void configure(Binder binder)
    {
        configBinder(binder).bindConfig(JdbcMetastoreConfig.class);
        configBinder(binder).bindConfig(HetuMetastoreCacheConfig.class);
  binder.bind(HetuMetastore.class).annotatedWith(ForHetuMetastoreCache.class)
            .to(JdbcHetuMetastore.class).in(Scopes.SINGLETON);
​
  binder.bind(HetuMetastore.class).to(HetuMetastoreCache.class).in(Scopes.SINGLET
ON);
        newExporter(binder).export(HetuMetastore.class)
            .as(generator ->
generator.generatedNameOf(HetuMetastoreCache.class));
    }
}

重构

重构思路：需要对外提供一个Cache接口，最后启用具体的实现类，通过配置项来改变。 这个Cache接口可以实现Guava，可以实现Hazelcast。

总体结构变化：

重构难点1：

两套Cache，用HetuMetastoreCache接口来解决。解决办法：用泛型，用泛型，用泛型。

重构难点2 ：

对外暴露接口要统一HetuMetastoreCache ，而且需要对声明变量进行初始化。解决办法：善于应用继承Extends；Guava Cache和Hazelcast Cache继承HetuMetastoreCache这个接口。这里面用到Cache变量又要统一使用Hetucache，Hetucache有两种模式Guava的Cache和Hazelcast的Map。

实际实现结构如下：

现在结构的优点，对外只暴露HetumetastoreCache。这样易扩充，后期如果需要实现redis的Cache，只需要在后面实现即可。

一些问题的解决方法

1. 由于对Inject的用法存在误解，报错Explicit bindings are required。Java的Guice，如果你需要使用@Inject，那你的构造函数里面所有参数都需要实现的binding。

2. Hazelcast版本4.0.3由于对序列化有依赖，需要自己定义序列化，这里面涉及到对Optional的序列化，Option序列化存在一定问题。幸运的是查到官方文档4.2的版本提升了对Optional的支持，查看源码的实现，我们可以借签过来。

总结

看源码，多向优秀的朋友和同事咨询，解决问题的角度会让人茅塞顿开。重构果然对语言的掌握能力要求较高。这个项目中，对我这薄弱的Java知识进行了一次深化。

- END -

本文作者：刘诗弘

本文转载请联系openLooKeng小助手