NCache .NET および Java アプリケーションでのアトミックなサーバー側操作を可能にする分散データ構造 (リスト、キュー、セット、辞書、カウンター) を提供し、クラスター全体で高いパフォーマンスとデータの一貫性を保証します。
ハイパフォーマンス、 スケーラビリティ、リアルタイムの応答性は、現代のアプリケーションに求められる要件です。分散環境では、従来のデータ構造が、スタンドアロン アプリケーションでは適切に機能するにもかかわらず、ボトルネックになることがよくあります。従来のデータ構造は 1 つのアプリケーション プロセスでのみ実行されるため、同時実行性が制限され、サーバー間でデータを共有することが困難になります。
このように、 分散データ構造 多数のプロセス、アプリケーションインスタンス、サーバー間でデータを管理および変更するための効果的な手段を提供します。これらの構造は、 データの可用性 (NAIST) と 一貫性 並列コンピューティングを可能にします。
主要なポイント（要点）
アトミックなサーバー側実行: NCache コレクションの更新をキャッシュ ノード上で直接処理し、「フェッチ - 変更 - 保存」サイクルを排除してネットワーク オーバーヘッドを削減します。
クラスター同期: サーバー レベルでロックと調整を管理することにより、複数のアプリケーション インスタンス間でデータの整合性とスレッドの安全性を確保します。
標準インターフェースのサポート: 使い慣れた.NETおよびJavaインターフェースを実装します（ IList, IDictionary, IQueue) により、複雑なコード変更なしでローカル コレクションから分散コレクションへの移行が可能になります。
水平方向のスケーラビリティ: データはクラスター全体に分割され、サーバーが追加されるにつれてパフォーマンスとメモリ容量が直線的に拡張されます。
分散キャッシュでデータ構造を使用する理由
データ構造 データを効率的に整理、保存、取得することで、アプリケーション開発において重要な役割を果たします。 データベースの依存関係、より迅速なデータ取得を容易にし、複数のノードにまたがるデータの整合性を保証します。 分散キャッシュソリューション ような NCache.
の比較と技術的利点 NCache 分散データ構造
| データ構造 | 以下のためにベスト | 技術的利点 |
|---|---|---|
| 分散リスト | 順序付けられたデータストレージ | 更新のためにリスト全体を取得する必要がないようにするサーバー側のインデックス作成。 |
| 分散キュー | FIFO処理 | ノード間で信頼性の高いプロデューサー-コンシューマー パターンを実現するクラスター化された同期。 |
| 分散カウンター | グローバルインクリメント | 競合状態を回避するために、キャッシュ サーバー上で直接実行されるアトミック変更。 |
| 分散ハッシュセット | ユニークな要素の保存 | 冗長なデータ転送のない高速メンバーシップ テスト。 |
| 分散辞書 | キーと値のマッピング | クラスター全体にわたって水平に拡張できるパーティション化されたストレージ。 |
データ構造は通常のオブジェクトのキャッシュとどう違うのでしょうか?
通常のオブジェクトをキャッシュするには、シリアル化されたデータをキーと値のペアとして保存する必要があります。このペアは、取得、デシリアル化、変更されてから、キャッシュに再度保存される必要があります。このアプローチは、特に複数のインスタンスが同じオブジェクトを同時に変更または読み取る必要がある場合に、分散環境では非効率になる可能性があります。
対照的に、 分散データ構造 in NCache サーバー間の一貫性を維持しながらデータと直接やりとりできる組み込み操作を提供します。開発者は、オブジェクト全体を手動で取得して変更する代わりに、 リスト、デキュー キュー、または カウンタ これにより、分散キャッシュで生のオブジェクトを処理する場合と比較して、レイテンシが短縮され、同時実行制御が向上し、ネットワーク オーバーヘッドが削減されます。
データ構造と単一オブジェクトのキャッシュの比較
以下の表は、さまざまなデータ構造について説明しています。
| データ構造 | 目的 | 行動 | ユースケースの例 |
| リスト | 効率的な追加/削除を可能にする順序付きコレクション | 重複した値を許可し、順序を維持します | ショッピングカート、リーダーボード |
| キュー | 先入先出法（FIFO）データ処理 | 連続処理を確実にする | メッセージキュー、タスクスケジューリング |
| 辞書 | 高速検索のためのキー値マッピング | 効率的な検索と更新 | セッション保存、構成管理 |
| 作成セッションプロセスで | 順序付けされていないコレクションは一意性を保証する | 重複エントリを防止 | ユニークユーザー追跡、IPアドレス保存 |
| カウンター | アトミックな増分/減分操作 | スレッドセーフかつ同時実行 | ページビュートラッキング、在庫管理 |
これらの分散データ構造は、通常、明示的なフェッチ、変更、および再挿入を必要とする単一のオブジェクトのキャッシュと比較して、より効率的で構造化された方法でデータを処理します。
たとえば、 eコマース プラットフォームでは、分散リストを使用することで、すべてのサーバーにユーザーのショッピング カートの更新バージョンが確実に保持されます。同様に、分散キューは、定期的なデータベース ポーリングに依存せずに非同期タスクを管理できます。
認定条件 NCache データ構造を提供する
NCache、メモリ内の 分散キャッシュソリューション従来のデータ構造を複数のサーバーにまたがって動作するように拡張し、アプリケーション、プロセス、サーバーインスタンス間のリアルタイムのデータ同期を可能にします。動的な スケーラビリティ, 高可用性、および自動 データ複製 データの損失を防ぐためです。
NCache さまざまなアプリケーションのニーズに対応するように設計された、複数の分散データ構造を提供します。
- 分散リストによる順序付きデータの管理
A 配布リスト 効率的な作業をサポートする同期されたアイテムのコレクションとして機能する 添加, 検索, 除去 運用。 データの一貫性 分散環境内のすべてのノードにわたって。
適用例
- ショッピングカート: 各ユーザーのカートが複数のサーバー間で最新の状態に保たれるようにします。
- リーダーボード： リアルタイムのゲームスコアを保存し、さまざまなゲームセッション間で一貫性を保ちます。
サンプルコード (.NET 8 を使用)
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// Create and initialize a distributed list IDistributedList<Product> productList = cache.DataTypeManager.GetList<Product>("ProductList"); productList.Add(new Product { Name = "Laptop", Category = "Electronics", UnitPrice = 999.99 }); productList.Add(new Product { Name = "Phone", Category = "Electronics", UnitPrice = 499.99 }); // Retrieve and iterate over items in the list foreach (var product in productList) { Console.WriteLine($"Product: {product.Name}, Price: {product.UnitPrice}"); } |
- 分散キューによるFIFOパターンの実装
FIFO (先入先出) キュー イベント駆動型操作とタスクのスケジュールを効率的に処理するために使用されます。
適用例
- メッセージ処理: 信頼性の高い処理のために、メッセージを複数のサーバーに分散します。
- タスクのスケジュール設定: マイクロサービス アーキテクチャ内のジョブ キューを管理します。
コード例
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// Create and initialize a distributed queue IDistributedQueue<TaskItem> taskQueue = cache.DataTypeManager.CreateQueue<TaskItem>("TaskQueue"); taskQueue.Enqueue(new TaskItem { Id = 1, Description = "Process Order" }); taskQueue.Enqueue(new TaskItem { Id = 2, Description = "Send Email Notification" }); // Dequeue an item for processing TaskItem nextTask = taskQueue.Dequeue(); Console.WriteLine($"Processing Task: {nextTask.Description}"); |
- 分散ハッシュセット
A セッションに 重複を防ぐ順序付けられていない項目の一意のコレクションであり、通常は個別のレコードを追跡するために使用されます。
適用例
- IP アドレス追跡: ログインしたユーザーの一意の記録を保持します。
- ユーザー関心グループ: 製品の推奨のために顧客の固有の好みを保存します。
コード例
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// Create and populate a HashSet IDistributedHashSet<int> userSet = cache.DataTypeManager.CreateHashSet<int>("UserSet"); userSet.Add(1001); userSet.Add(1002); userSet.Add(1003); // Check if an item exists bool exists = userSet.Contains(1001); Console.WriteLine($"User exists: {exists}"); |
- 分散辞書
A 辞書 効率的な検索を可能にするキー値データ構造であり、高性能なデータ取得に最適です。
適用例
- セッション管理： 分散環境全体でユーザー セッション データをキャッシュします。
- 構成の保存: アプリケーション全体の設定とキー値構成を保存します。
コード例
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// Create and populate a distributed dictionary IDistributedDictionary<string, UserSession> sessionCache = cache.DataTypeManager.CreateDictionary<string, UserSession>("UserSessionCache"); sessionCache["Session1"] = new UserSession { UserId = "User123", IsActive = true }; sessionCache["Session2"] = new UserSession { UserId = "User456", IsActive = false }; // Retrieve session details UserSession session = sessionCache["Session1"]; Console.WriteLine($"User ID: {session.UserId}, Active: {session.IsActive}"); |
- 分散カウンタによるグローバルインクリメント
カウンタ アトミックに増分または減分でき、リアルタイム分析やイベントのカウントなどのシナリオで使用できる分散カウンターを実装する方法を提供します。
適用例
- ページビュー数: ニーズに応じて、時間ごとまたは日ごとの Web ページ ビューを簡単に追跡できます。
- ツイート分析: いいね数やコメント数などを記録し、高頻度の更新を効率的に処理できます
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// Create and use a distributed counter ICounter pageViewCounter = cache.DataTypeManager.CreateCounter("PageViewCounter", 0); long currentCount = pageViewCounter.Increment(); Console.WriteLine($"Page Views: {currentCount}"); |
結論
分散リスト、キュー、辞書、ハッシュセット、カウンターを活用することで、開発者はデータベースに過負荷をかけずに大量のデータを効率的に管理、処理することができます。 NCache .NET 8 を使用すると、アプリケーションをシームレスに拡張し、同時実行ワークロードを処理し、スムーズなユーザー エクスペリエンスを提供できます。
よくある質問（FAQ）
Q：どうすればいいですか NCache 分散データ構造は同時更新を処理しますか?
A: NCache 内部クラスタ同期によりデータの整合性を確保します。手動ロックを必要とする標準的なキャッシュオブジェクトとは異なり、 NCache すべての分散コレクションのスレッドセーフ性をサーバーレベルで管理します。これにより、複数のクライアントによる分散カウンターのインクリメントや共有キューへのアイテムの追加など、同時実行性の高い操作中に競合状態が発生するのを防ぎます。
Do NCache データ構造は .NET と Java の相互運用性をサポートしていますか?
A：はい。 NCache 分散データ構造は、.NETアプリケーションとJavaアプリケーションの両方から同時にアクセスできます。例えば、Javaベースのバックグラウンドサービスが分散キューにタスクを追加し、.NET Webアプリケーションでキューから取り出して処理することで、異なるテクノロジースタック間でシームレスなデータ共有が可能になります。
Q: 通常のキャッシュされたリストではなく分散リストを使用するとパフォーマンス上の利点は何ですか?
A: 分散リストを使用すると、「フェッチ-変更-保存」サイクルが不要になります。通常のキャッシュリストでは、変更を加えるためにオブジェクト全体をネットワーク経由で転送する必要があります。分散リストはサーバー側でアトミックに操作を実行するため、ネットワーク帯域幅が大幅に削減され、大規模なコレクションのレイテンシも低減します。
Q：ありますか NCache 分散コレクションは標準の .NET インターフェイスと互換性がありますか?
A: もちろんです。 NCache データ構造は、標準的なコレクションの代替として設計されています。例えば、分散リストは IList分散辞書は実装する I辞書. これにより、最小限のコード リファクタリングでアプリケーションを分散環境にアップグレードできます。
