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1 <Insert Picture Here> In-Memory Datagrid Computing mit Oracle Coherence Michael Bräuer Oracle Deutschland B.V. & Co KG

2 The following is intended to outline our general product direction. It is intended for information purposes only, and may not be incorporated into any contract. It is not a commitment to deliver any material, code, or functionality, and should not be relied upon in making purchasing decisions. The development, release, and timing of any features or functionality described for Oracle s products remains at the sole discretion of Oracle.

3 Agenda Motivation In-Memory Data Grids Einführung in Oracle Coherence Konfiguration und Administration Entwicklung Ein Blick auf das Java API Integration mit Datenbanken Fragen und Antworten

4 <Insert Picture Here> Motivation

5 Über die Zeit: Wir haben da ein Problem Was dann oft schon gemacht wurde: Upgrade auf aktuellste Softwarekomponenten Einsatz der aktuellsten Sprach-Features Einsatz optimaler Datenstrukturen und Algorithmen Hardware ist State-of-the-Art Tuning erfolgt regelmäßig Wo ist das Problem? Frage nach Kapazität, Latenz, (verteiltem Zugriff) Analogie: Warteschlange am Flughafenschalter Benutzer der bedient wird: fühlt gute Performanz Benutzer in Warteschlange erfahren weniger gute Performanz

6 <Insert Picture Here> In-Memory Datagrid

7 Definition In-Memory Datagrid Ein In-Memory Datgrid ist ein [In-Memory] Datenmanagment-System zum Verwalten von Anwendungsobjekten, welche verteilt genutzt werden können. Es zeichnet sich durch eine geringe Latenz bei Zugriffen einen hohen Durchsatz vorhersehbare Skalierbarkeit hohe Verfügbarkeit und ein robustes Verhalten aus.

8 In-Memory Datagrid Kein Allheilmittel ABER: wird oft unterschätzt: Brauchen wir nicht Baue ich mal schnell selber Deshalb: bei jeder Architekturbetrachtung in Diskussion einbeziehen

9 <Insert Picture Here> Einführung in Oracle Coherence

10 Was ist Oracle Coherence? Eine Java Bibliothek: ~ 12 MB Download: coherence-java b23397.zip keine Abhängigkeit zu anderen Bibliotheken, ausser JDK (>= 1.5) Java,.NET, C++ Client API (für.net und C++ zusätzliche Bibliotheken zum Download) Coherence Knoten ist JVM Prozess, gestartet mit notwendigen Coherence Java Bibliothek und Konfigurationsdateien Storageknoten können Daten aufnehmen/verwalten, spezielle Serialisierungsmechanismen sind möglich Coherence Knoten laufen in Coherence Cluster: dynamische Kapazität, spezielle Protokolle (TCMP)

11 Was ist Oracle Coherence? Client (Java,.NET, C++) verbindet sich mit Cluster (wird selbst Teil des Verbunds) und iniitiert CRUD Operationen, Berechnungen, Abfragen Dynamisches Hinzufügen/Wegnehmen von Knoten

12 Coherence Cluster Consensus Coherence Consensus basiert auf speziellem Network Stack: TCMP TCMP = The Consensus Management Protocol ;-) TCMP = Tangosol Coherence Management Protocol TCMP Vollständig asynchron, feste Anzahl von Sockets (2+1) und Threads pro JVM (6+1) unabhängig von Clustergrösse Server Discovery, Cluster Management, Service Provisioning Data Transmission

13 Begrifflichkeiten Service: Menge von Threads für dedizierte Aufgabe Verschiedene Typen, z.b. Connectivity Services, Processing Services, Cache Services Cluster: Menge von Services innerhalb eines definierten Verbundes im Netzwerk Cache: bildet Schlüssel auf Werte ab wird mittels Namen referenziert(deshalb interface NamedCache.) typischerweise geclustert, d.h. Zugriff von jedem Clustermitglied aus

14 Begrifflichkeiten Backing Map: Datenstruktur eines Storage-Knotens zum Verwalten des Inhalts von Caches

15 Cache Typen Replicated Cache Jeder Knoten hat alle Informationen: für Lesezugreiffe perfekt, aber

16 Cache Typen Replicated Cache Jeder Knoten hat alle Informationen: schreiben aufwendig und Größe limitiert durch Heap Size

17 Cache Typen Partitioned Cache = distributed cache : partitioniert, Load-Balancing, Lokationstransparenz, Failover

18 Cache Typen Partitioned Cache = distributed cache : partitioniert, Load-Balancing, Lokationstransparenz, Failover

19 Cache Typen Partitioned Cache = distributed cache : partitioniert, Load-Balancing, Lokationstransparenz, Failover

20 Cache Typen Partitioned Cache = distributed cache : partitioniert, Load-Balancing, Lokationstransparenz, Failover

21 Cache Typen Local Cache Jeder Knoten hat nur Informationen lokal Keine geclusterten Services Implementiert gleiche Standard Collections wie geclusterte Caches Wird in Kombination mit geclusterten Services benutzt

22 Cache Typen Near Cache Kombiniert Local Cache mit Distributed Cache

23 Cache Konfiguration Coherence benutzt XML File zur Konfiguration der Cache Topologie Zwei Abschnitte Cache Names mit Mapping auf Cache Schemes Definition der Cache Schemes Beim Aufruf von CacheFactory.getCache("name") wird Argument mit Namen im Konfigurationsfile verglichen

24 Cache Konfiguration coherence.jar beinhaltet coherence-cache-config.xml Überschreiben mittels: -Dtangosol.coherence.cacheconfig=my-config.xml Oder in coherence-tangosol-override*.xml

25 Cluster Konfiguration coherence.jar beinhaltet coherence-tangosol*.xml Überschreiben von Parametern mittels: Java System Properties coherence-tangosol-override*.xml im Classpath vor coherence.jar oder mittels -Dtangosol.coherence.override Beispiel: Benutzung von WKAs (Well Known Adresses) anstelle von Multicast

26 Exkurs Serialisierung Portable Object Format Vergleich XML <date format= java.util.date > </date> 47 Zeichen (möglich 94 bytes abhängig vom Encoding) Java (raw long) 64 bits = 8 bytes Java (java.util.date mit ObjectOutputStream) 46 bytes In ExternalizableLite (raw long) 8 bytes In POF ( portierbares, effizientes Format) 4F 58 1F 70 6C = 5 bytes

27 Exkurs Serialisierung Portable Object Format Eigener Pof Serializer oder Interface com.tangosol.io.pof.portableobject implementieren:

28 Management Management basiert vollständig auf JMX Z.B. Verbindung mit JConsole o.ä. Dedizierte Knoten, z.b. mit System Properties -Dcom.sun.management.jmxremote -Dtangosol.coherence.management=all -Dtangosol.coherence.management.remote=true Management Knoten sind Teil des Clusters, deshalb: -Dtangosol.coherence.distributed.localstorage= false Gute Integration in Oracle Management Produkte (Enterprise Manager) und Drittparteilösungen Sehr gute Integration in Oracle GlassFish Server und Oracle WebLogic Server!

29 <Insert Picture Here> Ein Blick auf das API

30 Clustering Java Prozesse Cluster beitreten oder neuen Cluster formieren Cluster cluster = CacheFactory.ensureCluster(); cluster enthält Information über Cluster Name Members Locations Processes Es gibt keinen Master Server Es gibt keine Server Registries

31 Einen Cluster verlassen Verlässt den aktuellen Cluster shutdown blockt bis Daten sicher CacheFactory.shutdown();

32 Benutzen des Caches get, put, size & remove CacheFactory löst Cache Namen auf (z.b: mine ) wurde als Cache konfiguriert NamedCache nc = CacheFactory.getCache( mine ); Object previous = nc.put( key, hello world ); NamedCache liefert Topologie-agnostischen Zugriff auf Information NamedCache Implementierungen implementieren verschiedene Interfaces: java.util.map, Jcache, ObservableMap*, ConcurrentMap*, QueryMap*, InvocableMap* Object current = nc.get( key ); int size = nc.size(); Object value = nc.remove( key ); Coherence* Extensions

33 Benutzen des Caches keyset, entryset, containskey Benutzung eines NamedCache ist analog zu java.util.map NamedCache nc = CacheFactory.getCache( mine ); Set keys = nc.keyset(); Was ist gleich/anders? Beide nutzen (key,value) Paare für Einträge Map Einträge haben kein Ablauf (Expiration) Maps sind limitiert durch Heap Space Caches sind typischerweise grössenlimitiert (#Einträge oder Speicher) Map ist In-Process Set entries = nc.entryset(); boolean exists = nc.containskey( key );

34 Querying Caches QueryMap Abfragen über NamedCache (Data Grid): Parallele Abfragen mit Filter Ergebnisse können geordnet werden: natürliche Ordnung Comparators NamedCache nc = CacheFactory.getCache( people ); Set keys = nc.keyset( new LikeFilter( getlastname, %Stone% )); Set entries = nc.entryset( new EqualsFilter( getage, 35)); Filter liefern umfangreiche Funktionalität ala SQL Where Klausel Eigene Filter

35 Überwachen von Veränderungen ObservableMap Überwachungen von Veränderungen in Echtzeit NamedCache nc = CacheFactory.getCache( stocks ); nc.addmaplistener(new MapListener() { public void oninsert(mapevent mapevent) { Optionen: Benutzung von Filtern und Lite Events } public void onupdate(mapevent mapevent) { } Verschiedene MapListener stehen zur Verfügung: Abstract, Multiplexing... }); public void ondelete(mapevent mapevent) { }

36 Aggregieren von Information InvocableMap Aggregierte Werte eines NamedCache im gesamten Cluster (Data Grid): Parallele Aggregation mit Filter Aggregationskonstrukte beinhalten: Distinct, Sum, Min, Max, Average, Having, Group By NamedCache nc = CacheFactory.getCache( stocks ); Double total = (Double)nc.aggregate( AlwaysFilter.INSTANCE, new DoubleSum( getquantity )); Set symbols = (Set)nc.aggregate( new EqualsFilter( getowner, Larry ), new DistinctValue( getsymbol )); Eigene Aggregate

37 Update von Cache Einträgen InvocableMap Aufruf von EntryProcessor auf einem oder mehreren Einträgen eines NamedCache im Cluster (Data Grid): parallel (mit Filter) Ausführung erfolgt dort, wo sich Einträge befinden, nicht im aufrufenden Thread (Aufruf von invoke) erlaubt Daten + Processing Affinität NamedCache nc = CacheFactory.getCache( stocks ); nc.invokeall( new EqualsFilter( getsymbol, ORCL ), new StockSplitProcessor());... class StockSplitProcessor extends AbstractProcessor { Object process(entry entry) { Stock stock = (Stock)entry.getValue(); stock.quantity *= 2; entry.setvalue(stock); return null; } }

38 Beispiel EntryProcessor: Gibt es Cache Eintrag NamedCache nc = CacheFactory.getCache( entriesmanipulated ); Filter filter = new NotFilter(PresentFilter.INSTANCE); Object result = cache.invoke(key, new ConditionalPut(filter, value, true)); Aufruf von EntryProcessor effizienter als explizites Locking Parallelität Serverseitiger Ablauf

39 <Insert Picture Here> Integration mit Datenbanken

40 Integration mit Datenbanken CacheLoader, CacheStore: read-through, refreshahead, write-through, write-behind TopLink Grid: Basis ist das JPA Programmiermodell

41 Read-Through

42 Write-Through

43 Write-Behind

44 Zusammenfassung Oracle Coherence realisiert In-Memory Datagrid, mit sehr geringe Latenzzeiten und einem hohen Durchsatz vorhersehbarer Skalierbarkeit für Lese- als auch Schreibzugriff hoher Verfügbarkeit keine Single-Point-of-Failures (SPOF) schnellem transparentes Failover und Failback Zugriff auf In-Memory gehaltenen Daten (Objekte) durch verschiedene Programmiersprachen, wie Java,.Net, und C++... Wertschöpfung in neuen und bestehenden Architekturen

45 Fragen

46 Zusätzliche Information Coherence Tutorial (Coherence 3.7.1) m Coherence Beispiele Downloads und Online Dokumentation (inkl. Java Doc): ownloads/index.html

47 <Insert Picture Here> Exkurs TopLink Grid, Coherence*Web

48 TopLink Grid Idea: use JPA programing model and Coherence Grid Cache Coherence as Shared (L2) Cache Configurable per Entity type Entities read by one grid member are put into Coherence and are immediately available across the entire grid Grid Read All supported read queries executed in the Coherence data grid All writes performed directly on the database by TopLink (synchronously) and Coherence updated Grid Entity All supported read queries and all writes are executed in the Coherence data grid

49 Coherence*Web What: Distributed HTTP Session Management Span Applications: Seamlessly share sessions between applications Scale in Heterogeneous Environments: Manage sessions in WebLogic, Glassfish, WebSphere, JBoss Handle Large Sessions: Store more information within the session

50 Coherence*Web Why: Decouple session management from web container Handle more users without adding more application servers Restart/maintain applications/containers without loosing sessions Handle very large sessions efficiently Keep session data coherent under heavy load

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