Magasin Hazelcast
Le HazelcastStore est une implémentation distribuée de l’ Magasin interface prise en charge par le IMap.
Chaque session reçoit sa propre map distribuée dédiée indexée par son sessionId, permettant le partage des données de session entre les nœuds d’un cluster Hazelcast. Cela rend le magasin adapté aux déploiements à mise à l’échelle horizontale, où les métadonnées par session doivent rester cohérentes entre plusieurs instances JVM.
Caractéristiques principales
Stockage distribué par session — les données de session sont stockées dans la map partitionnée et répliquée de Hazelcast
Visibilité à l’échelle du cluster — les valeurs peuvent être consultées et modifiées depuis n’importe quel nœud du cluster Hazelcast
Résilient aux défaillances de nœuds — dépend de la configuration Hazelcast pour la redondance des partitions
Pas de courtier externe requis — idéal lorsque Hazelcast est déjà utilisé pour le clustering ou les grilles de données
Composable avec n’importe quel EventStore — le backend de distribution d’événements peut être différent (par ex. Kafka, Redis Streams, etc.)
Comment ça marche
set(key, val)met à jour l’entrée de la map distribuée pour cette sessionget(key)récupère la valeur depuis le clusterhas(key)vérifie l’existence d’une clédel(key)supprime une clé de session du stockage distribuédestroy()supprime l’IMap entier pour la session, libérant toutes les données associées
Avantages
👍 Partage transparent des données à travers le cluster 👍 Fonctionne naturellement avec des adaptateurs basés sur Hazelcast ou des systèmes d’état distribués 👍 Prend en charge les déploiements hybrides lorsqu’il est associé à des EventStores externes 👍 Offre une durabilité et une résilience supérieures par rapport au stockage purement en mémoire (par ex. HazelcastStore + KafkaEventStore, HazelcastStore + RedisStreamEventStore)
Résumé
HazelcastStore fournit un stockage distribué, limité à la session, pris en charge par Hazelcast IMap, rendant les métadonnées par session visibles et résilientes entre les nœuds dans un déploiement en cluster.
Mis à jour
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