Cache etiketine sahip kayıtlar gösteriliyor. Tüm kayıtları göster
Cache etiketine sahip kayıtlar gösteriliyor. Tüm kayıtları göster

Bir eticaret platformum var. Anasayfada popüler ürünleri gösteriyorum. Bunu her ziyaretçiye gösteriyorum ve cache'e almak istiyorum. Cache olarak redis kullanıyorun. Db tarafında postgresql ve spring data kullanıyorum. Spring boot ile bu senaryoyu kodla



Spring Boot, Redis ve PostgreSQL ile bir e-ticaret platformunda popüler ürünleri cache'leme için bir örnek senaryo ve kod parçaları aşağıdaki gibidir:


Ön Koşullar

Redis ve PostgreSQL'in kurulu ve yapılandırılmış olması gerekir.

Spring Boot projesinde spring-boot-starter-data-redis ve spring-boot-starter-data-jpa bağımlılıklarının eklenmiş olması gerekir.

Adımlar

Redis Konfigürasyonu: Redis bağlantısını yapılandırın.

Entity Sınıfı: PostgreSQL'de saklanan ürünler için bir entity sınıfı oluşturun.

Repository Katmanı: Spring Data JPA ile repository tanımlayın.

Service Katmanı: Ürünleri çekme ve cache'leme işlemleri için bir service yazın.

Controller Katmanı: HTTP isteklerini karşılayacak bir controller oluşturun.

Örnek Kod Parçaları

RedisConfig.java

java

Copy code

@Configuration

@EnableCaching

public class RedisConfig {


    @Bean

    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(LettuceConnectionFactory connectionFactory) {

        RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();

        template.setConnectionFactory(connectionFactory);

        return template;

    }

}

Product.java

java

Copy code

@Entity

public class Product {

    @Id

    private Long id;

    private String name;

    private BigDecimal price;


    // getters ve setters

}

ProductRepository.java

java

Copy code

public interface ProductRepository extends JpaRepository<Product, Long> {

    List<Product> findTop10ByOrderByPopularityDesc();

}

ProductService.java

java

Copy code

@Service

public class ProductService {


    @Autowired

    private ProductRepository productRepository;


    @Autowired

    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;


    public List<Product> getPopularProducts() {

        String key = "popularProducts";

        List<Product> products = (List<Product>) redisTemplate.opsForValue().get(key);


        if (products == null) {

            products = productRepository.findTop10ByOrderByPopularityDesc();

            redisTemplate.opsForValue().set(key, products, 1, TimeUnit.HOURS);

        }


        return products;

    }

}

ProductController.java

java

Copy code

@RestController

@RequestMapping("/products")

public class ProductController {


    @Autowired

    private ProductService productService;


    @GetMapping("/popular")

    public ResponseEntity<List<Product>> getPopularProducts() {

        return ResponseEntity.ok(productService.getPopularProducts());

    }

}

Notlar

Bu örnek, popüler ürünlerin listesini her saat başı güncelleyerek Redis'te cache'ler.

RedisTemplate kullanılarak nesneler Redis'te saklanır.

ProductRepository sınıfı, popüler ürünleri sorgulamak için kullanılır.

ProductService sınıfı, Redis cache'ini yönetir.

ProductController sınıfı, HTTP isteklerine yanıt verir.

Bu kodlar, projenize uygun şekilde düzenlenmelidir. Veritabanı bağlantı ayarları ve diğer konfigürasyonlar projenizin ihtiyaçlarına göre ayarlanmalıdır.

Amazon elastic cache konusu. Örnek bir senaryo



Amazon Elastic Cache, Amazon Web Services'in (AWS) sunduğu bir yönetimli önbellekleme servisidir. Bu servis, web uygulamalarının performansını artırmak için kullanılır. Amazon Elastic Cache, özellikle yüksek performans gerektiren veri okuma ve yazma işlemleri için idealdir ve iki ana önbellekleme motoru sunar: Redis ve Memcached.


Redis ve Memcached Arasındaki Farklar

Redis:


Redis, gelişmiş veri yapısı desteği (listeler, haritalar, setler, sıralı setler vb.) sunar.

Verileri hem bellekte hem de diskte saklayabilir, bu da dayanıklılık sağlar.

Master-slave replikasyonunu destekler.

Otomatik bölümleme (sharding) özelliği vardır.

Memcached:


Daha basit, anahtar-değer tabanlı bir önbellekleme sistemidir.

Hız ve hafiflik için optimize edilmiştir.

Replikasyon veya dayanıklılık gibi gelişmiş özellikleri desteklemez.

Büyük ölçekte dağıtım için uygundur.

Amazon Elastic Cache'in Faydaları

Performans Artışı: Veri erişim sürelerini azaltarak uygulamaların performansını artırır.

Ölçeklenebilirlik: Trafik artışlarına kolayca uyum sağlar, ölçeği dinamik olarak ayarlayabilir.

Yönetim Kolaylığı: Yönetim, izleme ve ölçeklendirme işlemleri AWS tarafından otomatik olarak yapılır.

Maliyet Etkinliği: Yüksek performanslı önbellekleme ile sunucu kaynaklarını daha verimli kullanarak maliyetleri düüşrür.

Kullanım Senaryoları

Web Uygulamaları: Oturum bilgileri, sık kullanılan sorgu sonuçları gibi verileri önbellekleyerek hızlı yanıt süreleri sağlar.

Büyük Veri Analizleri: Analitik işlemlerde veri erişim sürelerini azaltarak hız kazandırır.

Oyun Uygulamaları: Yüksek okuma/yazma işlem hızları sayesinde gerçek zamanlı oyun deneyimlerini iyileştirir.

Amazon Elastic Cache, AWS ekosistemindeki diğer servislerle (örneğin, Amazon RDS, Amazon DynamoDB) entegre çalışarak veri tabanı yükünü azaltabilir ve uygulamaların daha hızlı ve verimli çalışmasını sağlar.


Örnek bir senaryo


Tabii, işte Amazon Elastic Cache'i kullanarak gerçekleştirilebilecek tipik bir senaryo:


Senaryo: E-Ticaret Web Sitesi için Performans Optimizasyonu

Durum:


Bir e-ticaret şirketiniz var ve web sitenizde binlerce ürün listeleniyor. Site, kullanıcıların yoğun olduğu zamanlarda yavaşlıyor, özellikle de popüler ürünlerin sayfalarında ve arama sonuçlarında. Bu durum, kullanıcı deneyimini olumsuz etkiliyor ve satışlarda düşüşe neden oluyor.

Hedef:


Web sitesinin yanıt süresini iyileştirmek ve kullanıcı deneyimini artırmak.

Çözüm:


Amazon Elastic Cache kullanarak sık erişilen verileri önbelleğe almak.

Uygulama Adımları:


Veri Analizi:


Hangi verilerin sıkça erişildiğini (örneğin, en popüler ürünler, kullanıcıların en çok ziyaret ettiği sayfalar) analiz edin.

Cache Stratejisinin Belirlenmesi:


Bu verileri Elastic Cache'de önbelleğe almak için bir strateji geliştirin. Örneğin, popüler ürünlerin bilgileri ve kullanıcı yorumları Redis tabanlı bir önbellekte saklanabilir.

Elastic Cache Kurulumu:


Amazon Elastic Cache'de Redis veya Memcached tabanlı bir önbellek oluşturun. Burada Redis, veri yapısı çeşitliliği ve dayanıklılık özellikleri nedeniyle daha uygun olabilir.

Uygulama Entegrasyonu:


Web uygulamanızın önbellekten veri çekecek şekilde entegre edilmesini sağlayın. Örneğin, bir kullanıcı popüler bir ürün sayfasını ziyaret ettiğinde, veriler doğrudan Elastic Cache'den alınır, böylece veritabanı yükü azalır ve yanıt süreleri kısalır.

İzleme ve Optimizasyon:


Elastic Cache ve web sunucularının performansını izleyin. Önbellek boyutunu ve yapılandırmasını, trafik ve kullanım verilerine göre ayarlayın.

Sonuç:


Web sitesinin yanıt süreleri önemli ölçüde iyileşir.

Kullanıcılar, daha hızlı yüklenen sayfalar ve daha akıcı bir alışveriş deneyimi yaşar.

Sunucu kaynakları daha verimli kullanılır, bu da maliyet tasarrufu sağlar.

Artan kullanıcı memnuniyeti ve iyileştirilmiş performans, satışlarda olumlu bir etki yaratır.

Bu senaryo, Elastic Cache'in nasıl etkili bir şekilde kullanılabileceğini ve web sitelerindeki kullanıcı deneyimini nasıl iyileştirebileceğini göstermektedir.

System Design Key-Value veritabanları konusu.





Anahtar-değer (Key-Value) veritabanları, verileri basit anahtar-değer çiftleri olarak saklayan bir veri depolama sistemidir. Bu tür veritabanları, özellikle yüksek performanslı, ölçeklenebilir uygulamalar için popülerdir çünkü verilere hızlı bir şekilde erişim sağlarlar ve genellikle yatay olarak ölçeklenebilirler. İşte temel özellikleri ve tasarım unsurları:


Temel Özellikler:

Basitlik: Veriler, benzersiz anahtarlarla ilişkilendirilen değerler olarak saklanır.

Performans: Anahtar-değer çiftlerine erişim genellikle çok hızlıdır, çünkü karmaşık sorgulama dilleri veya ilişkisel veri yapıları yoktur.

Esneklik: Değerler, farklı veri tipleri (metin, sayısal, ikili vb.) olabilir ve genellikle şema gerektirmezler.

Ölçeklenebilirlik: Yatay ölçeklenebilirlik sayesinde, veritabanı kolayca genişletilebilir.

Tasarım Unsurları:

Veri Modeli: Verilerin nasıl saklandığı ve yapılandırıldığı. Anahtarlar genellikle dizeler veya sayılardır ve değerler basit veri tiplerinden karmaşık nesnelere kadar değişebilir.

Ölçeklenebilirlik: Sistem, büyük veri hacimlerini ve yüksek işlem hacimlerini destekleyecek şekilde tasarlanmalıdır. Bunu genellikle verileri birden fazla sunucu üzerinde dağıtarak gerçekleştirir.

Yüksek Erişilebilirlik ve Dayanıklılık: Veri kaybını önlemek ve sürekli erişilebilirlik sağlamak için yedekleme ve replikasyon stratejileri.

Veri Tutma ve Süresi Doldurma Politikaları: Bazı anahtar-değer veritabanları, verilerin otomatik olarak silinmesi için süre sonu (TTL) mekanizmaları sağlar.

İşlem Desteği: Bazı sistemler, veri bütünlüğünü korumak için işlemleri destekler.

Güvenlik ve İzinler: Veri erişimini kontrol etmek ve güvenliği sağlamak için yetkilendirme ve kimlik doğrulama mekanizmaları.

Popüler Anahtar-Değer Veritabanları:

Redis: Yüksek performanslı, bellek içi bir anahtar-değer deposudur.

Amazon DynamoDB: Tamamen yönetilen bir NoSQL veritabanı hizmetidir.

Cassandra: Yüksek ölçeklenebilirlik ve yüksek kullanılabilirlik sunan bir NoSQL veritabanıdır.

Riak: Dağıtılmış bir anahtar-değer veritabanıdır, özellikle yüksek kullanılabilirlik ve kolay ölçeklendirilebilirlik için tasarlanmıştır.

Bu veritabanları, hızlı okuma/yazma işlemleri, basit veri modelleri ve yüksek trafikli web uygulamaları, gerçek zamanlı analizler ve büyük ölçekli uygulamalar gibi durumlar için idealdir.

Spring - Kubernetes - Hazelcast Entegrasyonu


Ben bir yazılım mimariyim. Spring cloud microservice projemiz var. Projemizde spring cloud config, euroka server, spring cloud gateway var. Uygulamamızı kuberneres e deploy ediyoruz. Proede hazelcast cache kullanmak isritırum. Ne yapmalıyım?


Spring Cloud ile mikroservis tabanlı bir projede Hazelcast cache kullanmak istediğinizi belirtmişsiniz. Hazelcast, mikroservis mimarileri için popüler bir in-memory veri ızgara çözümüdür ve Spring Cloud ile entegre edilmesi oldukça yaygındır. İşte genel adımlar:


Hazelcast Bağımlılığını Ekleyin: Projeye Hazelcast bağımlılığını ekleyin. Maven veya Gradle kullanıyorsanız, Hazelcast için gerekli dependency'leri pom.xml veya build.gradle dosyanıza eklemeniz gerekir.


Konfigürasyon Ayarları: Hazelcast'ı Spring Boot uygulamanızda kullanmak için application.properties veya application.yml dosyasında gerekli konfigürasyonları yapın. Burada, cluster üyeleri, network ayarları, cache stratejileri gibi parametreleri tanımlayabilirsiniz.


Hazelcast Instance Oluşturma: Uygulamanız içerisinde bir Hazelcast instance oluşturun. Bu instance, cache operasyonları için kullanılacaktır. Spring'in @Bean annotation'ını kullanarak bu instance'ı tanımlayabilirsiniz.


Cache Kullanımı: Uygulamanızın gerektiği yerlerde Hazelcast cache'ini kullanmaya başlayabilirsiniz. Bu, genellikle servis katmanında yapılır. Örneğin, veritabanından sıkça okunan ancak nadiren değişen verileri cache'leyebilirsiniz.


Kubernetes Entegrasyonu: Uygulamanızı Kubernetes'e deploy ederken, Hazelcast cluster'ının düzgün çalışması için gerekli ayarlamaları yapın. Kubernetes ortamında service discovery, pod ayarları ve network konfigürasyonları önemlidir.


Test ve İzleme: Hazelcast entegrasyonunu tamamladıktan sonra, performans ve davranış açısından iyice test edin. Cache'in doğru çalıştığından ve beklenen performans iyileştirmelerini sağladığından emin olun.


Dökümantasyon ve Destek: Hazelcast ve Spring Cloud entegrasyonu hakkında daha fazla bilgi edinmek için resmi dökümantasyonlara ve topluluk destek forumlarına başvurabilirsiniz.


Her adım, projenizin özel ihtiyaçlarına ve mevcut altyapınıza bağlı olarak değişiklik gösterebilir. Bu nedenle, her bir adımı projenizin gerekliliklerine göre özelleştirmeniz önemlidir.


Kubernetes Entegrasyonu: Uygulamanızı Kubernetes'e deploy ederken, Hazelcast cluster'ının düzgün çalışması için gerekli ayarlamaları yapın. Kubernetes ortamında service discovery, pod ayarları ve network konfigürasyonları önemlidir.


Kubernetes ile Hazelcast'ı entegre ederken dikkate almanız gereken bazı önemli noktalar vardır. İşte Kubernetes ortamında Hazelcast cluster'ının başarılı bir şekilde çalıştırılması için yapmanız gerekenler:


Hazelcast için Kubernetes YAML Konfigürasyonları: Hazelcast instance'larınızı Kubernetes üzerinde çalıştırabilmek için gerekli Deployment ve Service YAML dosyalarını oluşturun. Bu dosyalar, podların nasıl oluşturulacağı, kaç replikanın olacağı, network ayarları ve diğer konfigürasyonları içerir.


Service Discovery: Hazelcast, Kubernetes API'yi kullanarak otomatik service discovery sağlar. Bu, Hazelcast üyelerinin birbirlerini otomatik olarak bulmalarını ve bir cluster oluşturmalarını sağlar. Bu özelliği etkinleştirmek için Hazelcast'ın Kubernetes eklentisini kullanmanız gerekir.


Pod Anti-Affinity Kuralları: Hazelcast node'larının farklı Kubernetes node'larında çalışmasını sağlamak için anti-affinity kuralları tanımlayın. Bu, bir Kubernetes node'unda yaşanabilecek sorunların tüm cluster'ı etkilemesini önler.


Persistent Volume Kullanımı: Eğer Hazelcast üzerinde veri kalıcılığına ihtiyaç duyuyorsanız, Kubernetes persistent volumes kullanarak verilerinizi saklayabilirsiniz.


Network Politikaları: Hazelcast cluster üyeleri arasındaki iletişim için uygun network politikaları ayarlayın. Bu, cluster üyelerinin birbirleriyle güvenli bir şekilde iletişim kurmasını sağlar.


Kaynak Sınırlamaları ve Talepleri: Hazelcast pod'larınız için CPU ve bellek sınırlamalarını ve taleplerini konfigüre edin. Bu, kaynakların etkili bir şekilde yönetilmesine ve cluster'ın istikrarlı çalışmasına yardımcı olur.


Sağlık Kontrolleri ve Canlılık Kontrolleri: Kubernetes sağlık kontrolleri (liveness probes) ve canlılık kontrolleri (readiness probes), Hazelcast pod'larının düzgün çalıştığından emin olmanızı sağlar.


Logging ve Monitoring: Hazelcast'ın ve Kubernetes cluster'ın durumunu izlemek için uygun logging ve monitoring araçlarını entegre edin. Bu, olası sorunları erken tespit etmenize ve performansı optimize etmenize yardımcı olur.


Bu adımlar, Hazelcast'ın Kubernetes ortamında başarılı bir şekilde çalıştırılmasını sağlamak için önemlidir. Ancak, her adım projenizin özel gereksinimlerine ve altyapınıza bağlı olarak değişiklik gösterebilir. Bu nedenle, bu adımları projenizin ihtiyaçlarına göre özelleştirmek önemlidir.


Hazelcast instance'dan kastın docker instanceları mı?


Hazelcast instance'dan bahsederken, Docker instance'larından değil, Hazelcast'ın kendi içinde oluşturduğu bir veri yapısı instance'larından bahsediyorum. Bir Hazelcast instance'ı, bir Hazelcast uygulamasının çalışma zamanı ortamını temsil eder. Bu, Hazelcast'ın veri saklama, dağıtım ve işleme işlevlerini gerçekleştirdiği bir veri grididir.


Kubernetes ortamında Hazelcast'ı kullanırken, genellikle her Hazelcast instance'ını bir Docker konteyneri içinde çalıştırırsınız. Bu durumda, her Docker konteyneri, bir Hazelcast node'u barındırır. Bu node'lar birlikte çalışarak bir Hazelcast cluster oluşturur. Örneğin, bir Kubernetes Deployment kullanarak, her pod içinde bir Hazelcast instance'ı (ve dolayısıyla bir Docker konteyneri) başlatabilir ve bu pod'ları bir Hazelcast cluster'ı olarak gruplandırabilirsiniz.


Bu yapıyı kullanarak, Hazelcast'ın veri dağıtımı, ölçeklenebilirliği ve yüksek erişilebilirliği gibi özelliklerinden faydalanabilirsiniz. Kubernetes'in orkestrasyon yetenekleri, bu Hazelcast pod'larının yönetimi, ölçeklenmesi ve sağlık durumunun izlenmesi gibi işlemleri kolaylaştırır.


Spring noot uygulamamda yazmam gereken kodlar


Spring Boot uygulamanızda Hazelcast'i kullanmak için gerekli temel kodları aşağıda bulabilirsiniz. Bu örnek, Hazelcast'ı bir cache çözümü olarak kullanmanıza yardımcı olacak basit bir yapıyı göstermektedir.


1. Bağımlılıkları Ekleyin

Öncelikle, pom.xml dosyanıza Hazelcast ile ilgili bağımlılıkları ekleyin. Eğer Gradle kullanıyorsanız, benzer bağımlılıkları build.gradle dosyanıza ekleyebilirsiniz.


xml

Copy code

<dependencies>

    <!-- Spring Boot Starter -->

    <dependency>

        <groupId>org.springframework.boot</groupId>

        <artifactId>spring-boot-starter</artifactId>

    </dependency>


    <!-- Hazelcast -->

    <dependency>

        <groupId>com.hazelcast</groupId>

        <artifactId>hazelcast-spring</artifactId>

    </dependency>

</dependencies>

2. Hazelcast Konfigürasyonu

Hazelcast konfigürasyonunu ayarlamak için bir konfigürasyon sınıfı oluşturun. Bu sınıf, Hazelcast instance'ınızı yapılandıracaktır.


java

Copy code

import com.hazelcast.config.Config;

import com.hazelcast.config.MapConfig;

import org.springframework.context.annotation.Bean;

import org.springframework.context.annotation.Configuration;

import com.hazelcast.core.Hazelcast;

import com.hazelcast.core.HazelcastInstance;


@Configuration

public class HazelcastConfiguration {


    @Bean

    public HazelcastInstance hazelcastInstance() {

        Config config = new Config();

        config.setInstanceName("hazelcast-instance")

              .addMapConfig(new MapConfig()

                  .setName("my-cache")

                  .setTimeToLiveSeconds(300));

        return Hazelcast.newHazelcastInstance(config);

    }

}

3. Cache Kullanımı

Hazelcast cache'ini kullanmak için, örneğin bir servis sınıfında, @Autowired annotation'ı ile HazelcastInstance'ı enjekte edin ve cache işlemleri için kullanın.


java

Copy code

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;

import org.springframework.stereotype.Service;

import com.hazelcast.core.HazelcastInstance;

import com.hazelcast.core.IMap;


@Service

public class MyService {


    @Autowired

    private HazelcastInstance hazelcastInstance;


    public void cachePut(String key, String value) {

        IMap<String, String> map = hazelcastInstance.getMap("my-cache");

        map.put(key, value);

    }


    public String cacheGet(String key) {

        IMap<String, String> map = hazelcastInstance.getMap("my-cache");

        return map.get(key);

    }

}

Bu kodlar, Hazelcast'ın Spring Boot uygulamanızda nasıl yapılandırılacağını ve kullanılacağını göstermektedir. Hazelcast'ı ve onun özelliklerini daha etkili kullanmak için ihtiyaçlarınıza göre daha fazla yapılandırma ve özelleştirme yapabilirsiniz.

Önbellek Tahliye Politikası - Cache eviction policy nedir?



"Cache eviction policy" (Önbellek Tahliye Politikası), bir önbellek sisteminde yer alan öğelerin ne zaman ve nasıl kaldırılacağını belirleyen kurallar ve algoritmaları ifade eder. Önbellek, sınırlı bir depolama kapasitesine sahip olduğu için, yeni verileri saklamak üzere yer açmak amacıyla eski verilerin önbellekten çıkarılması gerekmektedir. Bu süreç, çeşitli tahliye politikaları kullanılarak yönetilir. En yaygın önbellek tahliye politikaları şunlardır:


Least Recently Used (LRU) - En Az Son Kullanılan: Bu politika, en uzun süredir kullanılmayan öğeyi önbellekten çıkarır. Bu, sık kullanılan verilerin önbellekte kalmasını sağlar.


First-In, First-Out (FIFO) - İlk Giren, İlk Çıkar: Bu politika, önbelleğe ilk eklenen öğeyi ilk çıkaran bir yaklaşımdır. Bu, verilerin önbellekteki kalma süresine göre çıkarılmasını sağlar.


Least Frequently Used (LFU) - En Az Sıklıkla Kullanılan: Bu politika, en az sıklıkla erişilen öğeleri önbellekten çıkarır. Bu, sıkça kullanılan verilerin önbellekte daha uzun süre kalmasını sağlar.


Random Replacement (RR) - Rastgele Değiştirme: Bu politika, önbellekten çıkarılacak öğeyi rastgele seçer. Bu, basit bir yaklaşımdır ve tahmin edilemez bir önbellek davranışı sağlar.


Her politikanın avantajları ve dezavantajları vardır ve kullanım durumuna bağlı olarak değişiklik gösterir. Örneğin, LRU, veri erişim modellerinin zamanla değişebileceği durumlar için iyi çalışırken, LFU daha sabit erişim desenlerine sahip uygulamalarda etkili olabilir. Önbellek tasarımı, bu politikaların her birinin uygulanabilirliğini ve etkinliğini dikkate almalıdır.


Örnek bir senaryo verir misin?


Tabii ki, önbellek tahliye politikalarının nasıl çalıştığını gösteren bir senaryo verebilirim. Diyelim ki bir web uygulaması geliştiriyorsunuz ve bu uygulama, kullanıcıların sık sık ziyaret ettiği sayfaları hızlı bir şekilde yüklemek için önbellek kullanıyor. Önbelleğin kapasitesi sınırlı olduğu için, yeni sayfalar eklenirken eski sayfaların çıkarılması gerekiyor. İşte burada önbellek tahliye politikaları devreye giriyor.


Senaryo: Web Sayfası Önbelleği

Durum:

Web uygulamanız, kullanıcıların en çok ziyaret ettiği 10 sayfayı önbellekte tutuyor.

Bu sayfalar sık sık güncelleniyor ve kullanıcılar bu sayfalara sürekli erişim sağlıyor.

Yeni bir sayfa popüler hale geldiğinde, bu sayfanın da önbelleğe alınması gerekiyor.

Önbellek Tahliye Politikalarının Uygulanması:

Least Recently Used (LRU):


Bu politikayı kullanırsanız, en uzun süredir kullanılmamış sayfayı önbellekten çıkarırsınız.

Örneğin, "Hakkımızda" sayfasına son erişim 5 gün önce gerçekleşmişse ve bu süre diğer sayfalardan daha uzunsa, bu sayfa önbellekten çıkarılır ve yerine yeni popüler sayfa eklenir.

Least Frequently Used (LFU):


LFU politikasını tercih ederseniz, en az sıklıkla ziyaret edilen sayfayı önbellekten çıkarırsınız.

Diyelim ki "İletişim" sayfası son bir ayda sadece 10 kez ziyaret edilmiş, bu diğer sayfalardan daha az ise, bu sayfa önbellekten çıkarılır.

Random Replacement (RR):


RR politikasını kullanırsanız, hangi sayfanın önbellekten çıkarılacağını rastgele seçersiniz.

Bu durumda, herhangi bir sayfa, örneğin "Blog" veya "Ürünler" sayfası, rastgele seçilip önbellekten çıkarılabilir.

Bu senaryoda, her tahliye politikası farklı bir yaklaşım sunar. LRU ve LFU, kullanım desenlerine bağlı olarak daha tahmin edilebilir ve verimli olabilir, ancak daha fazla kaynak gerektirebilir. RR ise daha basit ve kaynak açısından daha verimli olabilir, ancak tahmin edilemez sonuçlar doğurabilir. Hangi politikanın kullanılacağı, uygulamanın ihtiyaçlarına ve kullanıcı davranışlarına bağlı olarak değişir.

System Design Cache konusu



Cache (önbellek) tasarımı, bir sistemde veri erişimini hızlandırmak için kullanılan bir yöntemdir. Cache tasarımının temel bileşenlerini ve süreçlerini şematik bir çizimle açıklamak yararlı olacaktır. Bu çizim, aşağıdaki temel unsurları içerecektir:


Veri Kaynağı: Sistemin temel veri depolama alanı, örneğin bir veritabanı veya bir dosya sistemi.


Cache Katmanı: Hızlı erişim için sık kullanılan verileri geçici olarak depolayan katman.


İstemci / Kullanıcı: Veri talep eden uygulama veya kullanıcı.


Veri Akışı: İstemciden veri talebi, cache kontrolü, veri kaynağına erişim ve verinin cache'e kaydedilmesi süreçlerini içerir.


Cache Yönetim Politikaları: Cache boyutu, atılma (eviction) politikası, veri güncelleme ve senkronizasyon stratejileri gibi unsurları içerir.


Cache (önbellek) tasarımı, veri depolama ve erişim süreçlerini hızlandırmak için kullanılan önemli bir sistem tasarımı konseptidir. Cache, sıkça kullanılan verileri veya sonuçları hızlı bir şekilde erişilebilen bir yerde saklar, böylece aynı verilere tekrar erişim gerektiğinde daha yavaş depolama ortamlarından (örneğin, diskler veya uzak sunucular) okuma yapmak yerine bu verilere hızlıca ulaşılabilir. Cache tasarımı, genellikle performansı artırmak ve gecikme sürelerini azaltmak için kullanılır.


Cache sistemi tasarımında dikkate alınması gereken bazı anahtar konular şunlardır:


Cache Boyutu ve Yerleşimi: Cache'in ne kadar büyük olacağı ve hangi seviyede (örneğin, işlemci içinde, işlemci dışında, ağ üzerinde) yer alacağını belirlemek önemlidir.


Veri Yerleştirme Stratejisi: Hangi verilerin cache'e alınacağını ve hangi koşullar altında cache'e yerleştirileceğini belirlemek gereklidir.


Eviction Policy (Atılma Politikası): Cache dolu olduğunda hangi verilerin cache'den çıkarılacağını belirleyen politikadır. Popüler atılma politikaları arasında LRU (Least Recently Used), FIFO (First In, First Out) ve LFU (Least Frequently Used) bulunmaktadır.


Tutarlılık ve Güncelleme Stratejileri: Cache verilerinin, ana veri kaynaklarıyla nasıl tutarlı tutulacağı ve verilerin ne zaman güncelleneceği önemli bir tasarım kararıdır.


Cache Penetrasyonu ve Koruma Mekanizmaları: Cache sisteminin aşırı yüklenmesini önlemek ve etkin bir şekilde çalışmasını sağlamak için gerekli olan mekanizmalar.


Distribüte Cache Yapıları: Büyük ölçekli sistemlerde, cache'in birden fazla sunucu veya düğüm arasında nasıl dağıtılacağını planlamak gerekir.


Performans Ölçümü ve İzleme: Cache sisteminin performansını sürekli olarak izlemek ve gerekirse ayarlamalar yapmak önemlidir.


Cache tasarımı, veriye erişim sürelerini önemli ölçüde azaltarak sistem performansını artırabilir, ancak yanlış yönetildiğinde sistem karmaşıklığını artırabilir ve beklenmeyen performans sorunlarına yol açabilir. Bu nedenle, cache tasarımı ve uygulaması, sistem gereksinimlerine ve kullanım senaryolarına uygun bir şekilde yapılmalıdır.


Cache tasarımında dikkate alınması gereken diğer önemli konular şunlardır:


Cache Isıtma (Warming): Sistem başlatıldığında veya cache temizlendikten sonra, cache'i sıkça kullanılan verilerle önceden doldurarak performansı artırmak için kullanılır. Bu, sistem daha hızlı bir şekilde yüksek performansa ulaşmasını sağlar.


Veri Geçerliliği: Cache'teki verilerin güncelliğini korumak önemlidir. Bu, özellikle dinamik verilerle çalışıldığında kritik olabilir. Veri kaynaklarındaki değişikliklerin cache'e yansıtılması gerekmektedir.


Yatay Ölçeklenebilirlik: Özellikle web ve bulut tabanlı uygulamalar için, cache sisteminin yatay olarak ölçeklenmesi (daha fazla sunucu veya düğüm ekleyerek) önemlidir. Bu, artan kullanıcı sayısı ve veri talepleri ile başa çıkmak için gereklidir.


Yazma Stratejileri: Cache'e yazma işlemleri, "write-through", "write-back" veya "write-around" gibi farklı stratejiler kullanılarak yapılabilir. Her stratejinin avantajları ve dezavantajları vardır ve uygulamanın ihtiyaçlarına göre seçilmelidir.


Bölümlendirme ve Kümelenme: Büyük ölçekli sistemlerde, cache'i bölümlere ayırmak ve bu bölümleri farklı sunucular veya düğümler arasında dağıtmak performansı optimize etmeye yardımcı olabilir.


Yük Dengeleme: Cache sunucuları arasında yükü etkin bir şekilde dağıtmak, tek bir noktada oluşabilecek yüklenmeyi önler ve sistemin genel dayanıklılığını artırır.


Güvenlik ve Erişim Kontrolleri: Özellikle hassas verilerle çalışıldığında, cache'e erişimi kısıtlayan ve verilerin güvenliğini sağlayan mekanizmaların kurulması gerekir.


Hata Toleransı ve Yedeklilik: Cache sisteminin hata durumlarında veri kaybını önlemek ve sürekli çalışmasını sağlamak için yedeklilik ve hata toleransı mekanizmaları önemlidir.


Analitik ve Raporlama: Cache kullanımı ve performansı hakkında detaylı analitikler ve raporlar, sistemin nasıl iyileştirilebileceği konusunda önemli bilgiler sağlar.


Cache tasarımı, her ne kadar teknik bir konu olsa da, uygulamanın genel performansı üzerinde doğrudan bir etkisi olduğundan, sistem mimarları ve geliştiriciler için kritik öneme sahiptir. Başarılı bir cache tasarımı ve uygulaması, hem kullanıcı deneyimini hem de sistem verimliliğini önemli ölçüde iyileştirebilir.

Stale data nedir?

"Stale data" (eskimiş veya güncelliğini yitirmiş veri), bir verinin kaynağında meydana gelen güncellemelerin veya değişikliklerin, bu verinin kopyalarına (örneğin, bir cache sisteminde saklanan kopyalar) zamanında yansıtılmaması durumunda ortaya çıkan bir durumdur. Başka bir deyişle, stale data, ana veri kaynağındaki en güncel veriyle senkronize olmayan, eski veya güncelliğini yitirmiş veridir.


Stale data genellikle şu durumlarda oluşabilir:


Cache İşlemleri: Cache sistemleri sıklıkla stale data sorunlarına yol açabilir. Örneğin, bir veritabanında bir kayıt güncellendiğinde, bu değişiklik eğer hemen cache'e yansıtılmazsa, cache'deki ilgili veri eski (stale) hale gelir.


Asenkron İşlemler: Sistemler arasında asenkron veri senkronizasyonu yapılırken, bir sistemde yapılan güncellemelerin diğer sistemlere zamanında iletilmemesi durumunda stale data oluşabilir.


Dağıtık Sistemler: Dağıtık sistemlerde, farklı düğümler arasında veri tutarlılığını sağlamak zordur. Eğer tüm düğümler sürekli olarak güncellenmiyorsa, bazı düğümlerde stale data oluşabilir.


Stale data, sistemlerin yanlış veya eski bilgiye dayalı kararlar almasına sebep olabilir ve bu da iş akışları, analizler ve kullanıcı deneyimi üzerinde olumsuz etkilere yol açabilir. Bu nedenle, özellikle dinamik ve sürekli güncellenen verilerin kullanıldığı uygulamalarda, veri tutarlılığı ve güncellik mekanizmalarının etkin bir şekilde yönetilmesi kritik öneme sahiptir. Stale data sorunlarını önlemek için yaygın olarak veri senkronizasyonu, tutarlılık garantileri, ve real-time ya da neredeyse real-time güncelleme mekanizmaları kullanılır.Yazma Stratejileri: Cache'e yazma işlemleri, "write-through", "write-back" veya "write-around" gibi farklı stratejiler kullanılarak yapılabilir. Her stratejinin avantajları ve dezavantajları vardır ve uygulamanın ihtiyaçlarına göre seçilmelidir.


Cache sistemlerinde kullanılan yazma stratejileri, verilerin hem cache hem de ana depolama arasında nasıl senkronize edileceğini belirler. Temel yazma stratejileri "write-through", "write-back" ve "write-around" olarak adlandırılır. Her birinin avantajları ve dezavantajları vardır:


1. Write-Through Cache

Nasıl Çalışır: Veri hem cache'e hem de ana depolama birimine yazılır. Her iki lokasyona da yazma işlemi tamamlanmadan işlem tamamlanmış sayılmaz.

Avantajları:

Veri Tutarlılığı: Cache ve ana depolama arasında yüksek veri tutarlılığı sağlar.

Basitlik: İmplementasyonu görece daha basittir.

Güvenilirlik: Sistem çöktüğünde veri kaybı riski daha düşüktür.

Dezavantajları:

Düşük Yazma Performansı: Her yazma işlemi ana depolama birimine de yapılacağı için yazma süreleri uzayabilir.

Artan Depolama Yükü: Ana depolama birimi üzerinde daha fazla yazma işlemi gerçekleşir, bu da ömrünü kısaltabilir.

2. Write-Back Cache

Nasıl Çalışır: Veriler önce cache'e yazılır ve sonra, genellikle belirli bir zaman aralığından sonra veya cache dolunca, ana depolama birimine yazılır.

Avantajları:

Yüksek Yazma Performansı: Yazma işlemleri hızlı bir şekilde cache üzerinde gerçekleşir.

Azalan Depolama Yükü: Ana depolama birimine yazma işlemleri daha az sıklıkla gerçekleşir.

Dezavantajları:

Veri Tutarlılığı Riski: Güç kaybı veya sistem çökmesi durumunda cache'deki veriler kaybedilebilir.

Kompleksite: Veri tutarlılığını korumak için ek mekanizmalar gerektirebilir.

3. Write-Around Cache

Nasıl Çalışır: Veriler doğrudan ana depolama birimine yazılır ve sadece okuma işlemlerinde cache kullanılır.

Avantajları:

Cache Kirliliğinin Azalması: Yazma işlemleri cache'i doldurmadığı için cache daha verimli kullanılır.

İyi Okuma Performansı: Sık okunan veriler cache'de tutulur, bu da okuma işlemlerini hızlandırır.

Dezavantajları:

Yazma İşlemlerinde Gecikme: Yazma işlemleri doğrudan ana depolamaya yapılır, bu yüzden daha yavaştır.

Veri Tutarlılığı Sorunları: Cache ve ana depolama arasında tutarlılık yönetimi daha karmaşık olabilir.

Her strateji, sistem gereksinimlerine ve performans hedeflerine göre seçilmelidir. Örneğin, yüksek yazma performansı gerektiren bir uygulama için "write-back" tercih edilebilirken, veri tutarlılığının çok kritik olduğu durumlarda "write-through" daha uygun olabilir. "Write-around" ise, okuma performansını optimize etmek isteyen senaryolarda tercih edilebilir.


Eviction Policy (Atılma Politikası): Cache dolu olduğunda hangi verilerin cache'den çıkarılacağını belirleyen politikadır. Popüler atılma politikaları arasında LRU (Least Recently Used), FIFO (First In, First Out) ve LFU (Least Frequently Used) bulunmaktadır.


Cache sistemlerinde, Eviction Policy (Atılma Politikası), cache kapasitesi dolu olduğunda hangi verilerin cache'den çıkarılacağını belirleyen bir kural setidir. En popüler atılma politikaları LRU (Least Recently Used), FIFO (First In, First Out) ve LFU (Least Frequently Used) şeklindedir. Her bir politikanın özellikleri ve kullanım senaryoları farklıdır:


1. Least Recently Used (LRU)

Nasıl Çalışır: En son en az kullanılan öğe cache'den çıkarılır. Bu, en sık kullanılan verilerin cache'de kalmasını sağlar.

Uygulama Senaryoları: LRU, sık kullanılan verilerin erişim hızını optimize etmek isteyen uygulamalar için idealdir.

Avantajları:

Aktif olarak kullanılan verileri cache'de tutar.

Dinamik veri erişim modellerine iyi uyum sağlar.

Dezavantajları:

Yönetimi ve implementasyonu biraz daha karmaşık olabilir.

Erişim sıklığı az olan ancak önemli olan verilerin erken atılma riski vardır.

2. First In, First Out (FIFO)

Nasıl Çalışır: Cache'e ilk giren öğe, cache dolu olduğunda ilk çıkarılan öğe olur.

Uygulama Senaryoları: FIFO, veri erişiminin nispeten sabit ve tahmin edilebilir olduğu durumlar için uygundur.

Avantajları:

Implementasyonu ve yönetimi kolaydır.

Veri erişiminde adil bir yaklaşım sağlar.

Dezavantajları:

Sık kullanılan verilerin erken atılma riski vardır.

Veri erişim modellerinin değişkenliğine iyi uyum sağlayamayabilir.

3. Least Frequently Used (LFU)

Nasıl Çalışır: En az sıklıkla kullanılan öğeler cache'den çıkarılır.

Uygulama Senaryoları: LFU, uzun süreli veri erişim modellerini izlemek ve en az kullanılan verileri atmak isteyen uygulamalar için uygundur.

Avantajları:

Uzun vadeli veri kullanımı için optimize edilmiştir.

Sıkça kullanılan verileri etkin bir şekilde cache'de tutar.

Dezavantajları:

Yönetimi ve implementasyonu karmaşık olabilir.

Kısa süreli erişim desenleriyle iyi başa çıkamayabilir.

Her bir atılma politikası, veri erişim desenlerine ve uygulamanın ihtiyaçlarına göre seçilmelidir. Örneğin, web uygulamaları ve interaktif sistemler genellikle LRU'yu tercih ederken, belirli bir süre boyunca sabit veri erişim desenleri olan uygulamalar için FIFO veya LFU daha uygun olabilir. Önemli olan, uygulamanın veri erişim desenlerini doğru analiz etmek ve buna göre en uygun atılma politikasını seçmektir.



Hazelcast Cache Detaylı anlatım. Spring boot Entegrasyonu. Spring Data Entegrasyonu. Interview soruları ve cevapları. Spring Boot Hazelcast Cache Advanced bir senaryo verip kodlar mısın?

Hazelcast cache hakkında detaylı bir makale hazırlamak için başlayalım. İşte içindekiler bölümü:



İçindekiler

Giriş


Hazelcast Nedir?

Hazelcast'in Önemi ve Kullanım Alanları

Hazelcast Kurulumu


Standalone Kurulum

Spring Boot ile Entegrasyon

Hazelcast Temel Kavramlar


Node'lar ve Küme Yapısı

Data Partitioning

Serialization

Client-Server ve Peer-to-Peer Modları

Veri Yapıları ve Cache Stratejileri


Map

List

Set

MultiMap

Eviction Policies

Spring Boot ile Hazelcast Entegrasyonu


Configuration Yöntemleri

Cache Manager Kullanımı

İlişkilendirme Yönetimi

Hazelcast Yüksek Mevcudiyet ve Ölçeklenebilirlik


Yedekleme Stratejileri

Cluster Otomasyonu

Near Cache

Hazelcast Güvenlik ve İzleme


Kimlik Doğrulama ve Yetkilendirme

Monitoring Tools

Log Yönetimi

Karmaşık Senaryolar ve En İyi Uygulamalar


Transaction Yönetimi

Query ve Indexing

Wan Replication

Sonuç ve Gelecek Perspektifleri


Giriş


Hazelcast Nedir?

Hazelcast'in Önemi ve Kullanım Alanları


Giriş

Hazelcast Nedir?

Hazelcast, açık kaynaklı, dağıtılmış bir hesaplama ve depolama platformudur. Java tabanlı olup, çok sayıda sunucu üzerinde bellek içi veri ızgarası oluşturur, bu sayede yüksek performanslı ve ölçeklenebilir veri işleme ve depolama imkanı sunar.


İşte bazı temel özellikleri:


Bellek İçi Depolama: Veriler, bellek içinde tutulur, bu da disk erişimine gerek kalmadan hızlı veri erişimi sağlar.

Dağıtılmış Yapı: Hazelcast, birden fazla makine üzerinde çalışır, verileri bu makineler arasında bölüştürür.

Yüksek Mevcudiyet: Veriler, birden fazla düğümde yedeklenir, bu da bir düğümün başarısız olması durumunda bile veri kaybını önler.

Yüksek Ölçeklenebilirlik: İhtiyaca göre daha fazla düğüm eklemek mümkündür, bu da büyük veri setleri ile çalışabilme yeteneği sağlar.

Hazelcast'in Önemi ve Kullanım Alanları

Hazelcast'in yüksek hızlı bellek içi kapasitesi ve dağıtılmış yapısı, bir dizi önemli kullanım alanına olanak tanır:


Web Oturum Yönetimi: Web sunucuları arasında oturum bilgilerinin paylaşılması.

Önbellek Yönetimi: Sık kullanılan verilerin hızlı erişim için bellekte tutulması.

Dağıtılmış İşlem: Büyük veri setleri üzerinde paralel hesaplama.

Veri Yedekleme ve Senkronizasyon: Yedekleme ve veri senkronizasyonu.

Oyun ve Gerçek Zamanlı Analitik: Oyun durumu yönetimi veya gerçek zamanlı analitik gibi yüksek performans gereksinimleri olan senaryolar.

Hazelcast, büyük veri setlerini hızlı bir şekilde işlemek ve dünya çapında çok sayıda kullanıcıya hizmet vermek isteyen modern uygulamalar için ideal bir çözümdür.


Bu giriş bölümünde, Hazelcast'ın ne olduğu ve kullanım alanları üzerine genel bir bakış sağladık. İlerleyen bölümlerde, bu konseptleri daha derinlemesine inceleyeceğiz. Şimdi hangi bölüme geçmek istediğinizi belirtin.


Hazelcast Kurulumu


Standalone Kurulum

Spring Boot ile Entegrasyon


Hazelcast Kurulumu

Bu bölümde, Hazelcast'ı hem bağımsız bir sunucu olarak nasıl kuracağımızı (standalone) hem de Spring Boot ile nasıl entegre edeceğimizi ele alacağız.


Standalone Kurulum

Bağımsız Hazelcast kurulumu oldukça basittir. İşte adım adım rehber:


Hazelcast İndirme: Hazelcast'ın resmi web sitesinden en son sürümü indirin.

ZIP Dosyasının Çıkarılması: İndirilen ZIP dosyasını çıkarın.

Server Başlatma: bin dizininde bulunan uygun betik dosyasını kullanarak Hazelcast sunucusunu başlatın. Örneğin, UNIX/Linux sistemlerde:

bash

Copy code

./bin/start.sh

Windows sistemlerinde ise:

bash

Copy code

./bin/start.bat

Bu, Hazelcast sunucusunun varsayılan yapılandırmada çalışmasını başlatacaktır.


Spring Boot ile Entegrasyon

Spring Boot uygulamasında Hazelcast'ı önbellek sağlayıcısı olarak kullanmak için aşağıdaki adımları izleyebilirsiniz:


Bağımlılıkları Ekleyin: Maven veya Gradle kullanıyorsanız, Hazelcast bağımlılığını ekleyin.


Maven için:


xml

Copy code

<dependency>

    <groupId>com.hazelcast</groupId>

    <artifactId>hazelcast</artifactId>

    <version>{hazelcast-version}</version>

</dependency>

Gradle için:


gradle

Copy code

implementation 'com.hazelcast:hazelcast:{hazelcast-version}'

Yapılandırma Dosyası Oluşturma: Hazelcast yapılandırmasını XML veya Java kodu ile tanımlayabilirsiniz. Örnek bir hazelcast.xml dosyası:


xml

Copy code

<hazelcast>

  <network>

    <port auto-increment="true">5701</port>

  </network>

</hazelcast>

Spring Yapılandırması: Hazelcast'ı Spring Bean olarak tanımlayabilirsiniz:


java

Copy code

@Configuration

public class HazelcastConfig {


    @Bean

    public Config hazelCastConfig() {

        return new Config().setInstanceName("hazelcast-instance")

              .addMapConfig(new MapConfig().setName("my-map").setTimeToLiveSeconds(10));

    }

}

Bu adımlar, Spring Boot uygulamanızda Hazelcast'ın nasıl etkinleştirileceğine dair temel bir kılavuzdur. Daha karmaşık senaryolar için yapılandırma, diğer bölümlerde detaylı olarak incelenebilir.


Hazelcast Temel Kavramlar


Node'lar ve Küme Yapısı

Data Partitioning

Serialization

Client-Server ve Peer-to-Peer Modları


Hazelcast Temel Kavramlar

Bu bölümde, Hazelcast'ın temel kavramlarından ve yapılarından bahsedeceğiz. Bunlar, Hazelcast'ı etkili bir şekilde kullanmanın anahtarını oluşturur.


Node'lar ve Küme Yapısı

Node'lar: Hazelcast, dağıtılmış bir sistemde çalışır ve her düğüm (node) bu sistemde bir JVM içinde çalışır. Node'lar, ağ üzerinde birbirleriyle iletişim kurarlar.


Küme (Cluster): Bir küme, bir veya daha fazla node'dan oluşur. Node'lar arasındaki tüm veri otomatik olarak bölüştürülür ve yedeklenir.


java

Copy code

HazelcastInstance hazelcastInstance = Hazelcast.newHazelcastInstance();

Cluster cluster = hazelcastInstance.getCluster();

Data Partitioning

Veri bölümlendirme (partitioning), Hazelcast'ın dağıtılmış yapısının temelidir. Veriler, bir dizi bölüme ayrılır ve bu bölümler farklı düğümlere dağıtılır.


Bölümler: Hazelcast verileri, 271 adet (varsayılan) bölüme böler.

Bölüm Sahibi: Her bölümün bir sahibi vardır, bu düğüm o bölüme ait ana verileri tutar.

Yedekleme: Veri kaybını önlemek için bölümler yedeklenir. Bir düğüm başarısız olursa, yedekler diğer düğümlerde tutulur.

Serialization

Hazelcast, verileri ağ üzerinde taşımak için serileştirmeyi kullanır. Bunun için birkaç yol sunar:


Java Serileştirme: Standart Java serileştirme mekanizması.

Portable Serialization: Hazelcast'ın sağladığı, sürüm değişikliklerine dayanıklı bir yöntem.

Kendi Serileştirme Yönteminizi Oluşturma: Veri türleriniz için özel serileştirme işlemleri oluşturabilirsiniz.

Örnek:


java

Copy code

public class Customer implements Serializable {

  // ...

}

Client-Server ve Peer-to-Peer Modları

Client-Server Modu: Hazelcast sunucuları, verileri saklar ve işler, istemciler ise sunuculara bağlanır ve işlem yapar. Bu, ayrı bir katman olarak sunucuların ölçeklenmesine olanak tanır.

Peer-to-Peer Modu: Her düğüm eşitdir ve veriler ve işlemler tüm düğümler arasında paylaşılır. Bu, düğümlerin birbirinin yedeği olarak kullanılmasına olanak tanır.

İki mod arasında seçim, kullanım durumunuz ve ihtiyaçlarınıza bağlıdır. Peer-to-Peer daha basit ve maliyet etkin olabilirken, Client-Server daha esnek ve ölçeklenebilir olabilir.


Veri Yapıları ve Cache Stratejileri


Map

List

Set

MultiMap

Eviction Policies


Veri Yapıları ve Cache Stratejileri

Hazelcast, bir dizi dağıtılmış veri yapısı sunar. Bu yapılar, yüksek performanslı, yüksek erişilebilir ve ölçeklenebilir veri saklama ve işleme imkanı tanır.


Map

Hazelcast'ın IMap yapısı, dağıtılmış bir harita (map) sunar. Key-value çiftleri şeklinde verileri depolar.


Örnek:


java

Copy code

IMap<String, String> map = hazelcastInstance.getMap("my-map");

map.put("key", "value");

String value = map.get("key");

Yapılandırma:


xml

Copy code

<hazelcast>

   <map name="my-map">

      <backup-count>1</backup-count>

   </map>

</hazelcast>

List

Hazelcast'ın IList yapısı, dağıtılmış bir liste sunar. Sıralı eleman koleksiyonu olarak kullanılır.


Örnek:


java

Copy code

IList<String> list = hazelcastInstance.getList("my-list");

list.add("value");

Set

Hazelcast'ın ISet yapısı, dağıtılmış bir küme (set) sunar. Tekil eleman koleksiyonu olarak kullanılır.


Örnek:


java

Copy code

ISet<String> set = hazelcastInstance.getSet("my-set");

set.add("value");

MultiMap

Hazelcast'ın MultiMap yapısı, bir anahtara birden fazla değer atayabilen bir harita sunar.


Örnek:


java

Copy code

MultiMap<String, String> multiMap = hazelcastInstance.getMultiMap("my-multiMap");

multiMap.put("key", "value1");

multiMap.put("key", "value2");

Eviction Policies

Veri yapısı üzerinde eviction (temizleme) politikaları uygulanabilir. Bu, belirli bir boyuta, yaşa veya erişim süresine ulaşıldığında öğelerin otomatik olarak kaldırılmasına olanak tanır.


Yapılandırma:


xml

Copy code

<hazelcast>

   <map name="my-map">

      <eviction size="10000" max-size-policy="PER_NODE" eviction-policy="LRU" />

   </map>

</hazelcast>

Bu bölümde, Hazelcast'ın veri yapısı ve önbellekleme stratejileri hakkında genel bir bakış sunduk. Bu veri yapıları, Hazelcast'ın geniş bir yelpazede kullanım durumlarını desteklemesine olanak tanır, performansı artırır ve ölçeklenebilirlik sağlar.


Spring Boot ile Hazelcast Entegrasyonu


Configuration Yöntemleri

Cache Manager Kullanımı

İlişkilendirme Yönetimi


Spring Boot ile Hazelcast Entegrasyonu

Spring Boot, Hazelcast'ın kolay bir şekilde uygulama içine entegre edilmesine olanak tanır. Bu bölümde, bu entegrasyonun nasıl gerçekleştirileceğine dair adım adım bir rehber sunacağım.


Configuration Yöntemleri

Hazelcast'ı Spring Boot ile kullanırken çeşitli yapılandırma yöntemleri kullanılabilir:


XML Yapılandırması: Aşağıdaki gibi bir hazelcast.xml dosyası oluşturabilirsiniz:


xml

Copy code

<hazelcast>

  <network>

    <port auto-increment="true">5701</port>

  </network>

</hazelcast>

Java Kodu ile Yapılandırma: Aşağıdaki gibi bir @Configuration sınıfı oluşturarak Hazelcast yapılandırmasını Java kodu ile tanımlayabilirsiniz:


java

Copy code

@Configuration

public class HazelcastConfig {


    @Bean

    public Config hazelCastConfig() {

        return new Config().setInstanceName("hazelcast-instance")

              .addMapConfig(new MapConfig().setName("my-map").setTimeToLiveSeconds(10));

    }

}

Cache Manager Kullanımı

Spring'in Cache Abstraction, Hazelcast ile kolayca çalışır. HazelcastCacheManager kullanarak Hazelcast'ı önbellek sağlayıcısı olarak tanımlayabilirsiniz:


java

Copy code

@Bean

public CacheManager cacheManager(HazelcastInstance hazelcastInstance) {

    return new HazelcastCacheManager(hazelcastInstance);

}

Bu, Spring'deki @Cacheable, @CachePut, vb. annotasyonları kullanarak önbellekleme işlemlerini yapmanıza olanak tanır:


java

Copy code

@Cacheable("my-map")

public String getMyValue(String key) {

    // ...

}

İlişkilendirme Yönetimi

Spring Data Hazelcast, repository desteği sağlar. Özel bir repository arayüzü oluşturarak Hazelcast üzerinde CRUD işlemleri gerçekleştirebilirsiniz:


java

Copy code

public interface PersonRepository extends HazelcastRepository<Person, Long> {

}

Bu, Hazelcast üzerindeki verilerle çalışmanın standart Spring Data yollarını kullanmanıza olanak tanır, böylece mevcut bilgi birikiminizi ve araçları kullanabilirsiniz.


Sonuç

Spring Boot ve Hazelcast entegrasyonu, yüksek performanslı, ölçeklenebilir, ve dayanıklı bir önbellek ve veri saklama çözümü sağlar. Yapılandırma seçenekleri, önbellek yönetimi ve Spring Data entegrasyonu gibi olanaklar, uygulamanın ihtiyacına uygun bir çözüm oluşturmanıza yardımcı olur.



Copy to Clipboard

User

@Cacheable("my-map")

public String getMyValue(String key) {

    // ...

Burada anatasyon kullanmam yeterli mi, yoksa bir component yaratıp myMapCache gibi bişey yapmam gerekli miydi?


@Cacheable annotasyonu kullanırken, bahsettiğiniz cache adının ("my-map" gibi) Spring'in Cache Manager tarafından tanınması gerekir. Bu, genellikle cache yapılandırmasını sağlamak için ek bir adım gerektirir.


Eğer Hazelcast'ı Spring Boot ile önbellek sağlayıcısı olarak kullanıyorsanız ve Hazelcast'ın bu haritayı (map) yönettiğinden eminseniz, bu yeterli olabilir. Ancak, özel bir yapılandırma yapmadıysanız, ek bir adım atmanız gerekebilir.


Yapılandırma sınıfında ilgili haritanın (map) tanımlanması gerekir:


java

Copy code

@Configuration

public class CacheConfig {


    @Bean

    public Config hazelCastConfig() {

        Config config = new Config();

        config.addMapConfig(new MapConfig().setName("my-map"));

        return config;

    }


    @Bean

    public CacheManager cacheManager(HazelcastInstance hazelcastInstance) {

        return new HazelcastCacheManager(hazelcastInstance);

    }

}

Bu kod, "my-map" adlı haritanın (map) Hazelcast tarafından yönetildiğini belirtir, böylece @Cacheable("my-map") annotasyonu bu haritayı kullanabilir.


Eğer özel bir yapılandırma yapmak istemiyorsanız, sadece cache adının, Hazelcast tarafından otomatik olarak tanınan bir ad olması gerekir. Bu durumda, "my-map" adlı bir harita, Hazelcast tarafından otomatik olarak oluşturulur ve yönetilir.


Yani, belirli bir yapılandırma ihtiyacınız olup olmadığı, ihtiyacınıza ve istediğiniz özelliklere bağlıdır. İlgili yapılandırmaları sağladıysanız, @Cacheable annotasyonu kullanmanız yeterli olacaktır.


Hazelcast Yüksek Mevcudiyet ve Ölçeklenebilirlik


Yedekleme Stratejileri

Cluster Otomasyonu

Near Cache


Hazelcast Yüksek Mevcudiyet ve Ölçeklenebilirlik

Hazelcast, yüksek mevcudiyet ve ölçeklenebilirlik sağlamak için çeşitli teknolojiler ve yaklaşımlar sunmaktadır.


Yedekleme Stratejileri

Hazelcast, veri yedeklemesi için çeşitli stratejiler sunar, böylece bir düğüm (node) arızalandığında veri kaybını önler.


Senkron Yedekleme: Bu modda, veriler ana düğüme yazıldıktan sonra yedeği olan düğüme de yazılır.


Asenkron Yedekleme: Veriler ana düğüme yazıldıktan sonra, yedekleme işlemi asenkron olarak gerçekleştirilir.


xml

Copy code

<map name="my-map">

    <backup-count>1</backup-count> <!-- Senkron yedek sayısı -->

    <async-backup-count>0</async-backup-count> <!-- Asenkron yedek sayısı -->

</map>

Cluster Otomasyonu

Hazelcast, ölçeklenebilirlik sağlamak için küme (cluster) otomasyonu sunar. Düğümler dinamik olarak eklenip çıkarılabilir.


Küme Bulma Mekanizmaları: Hazelcast, Kubernetes, AWS, Azure gibi platformlarla entegrasyon için yapılandırma sunar.


Otomatik Yedek Alma: Yeni düğümler eklediğinizde, Hazelcast verileri otomatik olarak yeniden dengeler.


java

Copy code

Config config = new Config();

config.getNetworkConfig().getJoin().getKubernetesConfig().setEnabled(true);

Near Cache

Near Cache, okuma yoğun iş yüklerinde performansı artırmak için kullanılır. İstemci tarafında yerel bir önbellek oluşturur, böylece aynı veri tekrar tekrar okunduğunda uzak düğümlere gitmek yerine hızlıca erişilir.


Yapılandırma:


xml

Copy code

<map name="my-map">

    <near-cache>

        <in-memory-format>BINARY</in-memory-format>

        <invalidate-on-change>true</invalidate-on-change>

    </near-cache>

</map>

Sonuç

Hazelcast'ın yüksek mevcudiyet ve ölçeklenebilirlik özellikleri, farklı iş yükleri ve gereksinimler için uygun stratejiler sunar. Veri yedeklemesi, küme otomasyonu ve yerel önbellekleme gibi özellikler, hem güvenilirliği hem de performansı artırmada etkili araçlar sunar.


Hazelcast Güvenlik ve İzleme


Kimlik Doğrulama ve Yetkilendirme

Monitoring Tools

Log Yönetimi


Hazelcast Güvenlik ve İzleme

Hazelcast, çoklu düğüm ve dağıtık mimarilerin getirdiği zorlukları aşmak ve yüksek seviyede güvenlik ve izlenebilirlik sağlamak için çeşitli araçlar sunar.


Kimlik Doğrulama ve Yetkilendirme

Hazelcast, kimlik doğrulama ve yetkilendirme için esnek yapılandırma sunar. Bunlar, ağ içindeki kimin ne yapabildiğini kontrol etmek için kullanılır.


LDAP/Active Directory Kimlik Doğrulaması:


Entegrasyon LDAP veya Active Directory ile sağlanabilir.

JAAS Kimlik Doğrulaması:


Java'nın yerleşik JAAS (Java Authentication and Authorization Service) kullanılabilir.

Kullanıcı Tanımı:


Kendi kullanıcılarınızı ve rollerinizi XML veya programlı olarak tanımlayabilirsiniz.

xml

Copy code

<hazelcast>

    <security enabled="true">

        <member-credentials>

            <principal>username</principal>

            <password>password</password>

        </member-credentials>

    </security>

</hazelcast>

Monitoring Tools

Hazelcast, sisteminizin sağlığını izlemek için çeşitli araçlar sunar:


Management Center:


Hazelcast Management Center, bir web arabirimi üzerinden kümeyi izleme ve yönetme imkanı sunar.

JMX Entegrasyonu:


Java'nın JMX (Java Management Extensions) aracılığıyla kümeyi izlemek mümkündür.

Prometheus ve Grafana ile Entegrasyon:


Hazelcast, Prometheus için metrikler sunar ve Grafana ile görselleştirebilirsiniz.

Log Yönetimi

Hazelcast, günlük yönetimi için birkaç popüler günlük çerçevesi ile entegre olabilir, bu sayede günlükler düzenlenebilir ve izlenebilir:


SLF4J, Log4j, Logback Entegrasyonu:

Bu kütüphanelerle, log düzeylerini, formatlarını ve hedeflerini kişiselleştirebilirsiniz.

xml

Copy code

<hazelcast>

    <properties>

        <property name="hazelcast.logging.type">slf4j</property>

    </properties>

</hazelcast>

Sonuç

Güvenlik ve izleme, Hazelcast'ın kurumsal düzeyde kullanılmasını sağlayan önemli yönlerdir. Kimlik doğrulama, yetkilendirme, izleme araçları ve log yönetimi, dağıtık bir sistemde güvenliği ve işlerliği kontrol etmek için gereklidir.


Karmaşık Senaryolar ve En İyi Uygulamalar


Transaction Yönetimi

Query ve Indexing

Wan Replication


Karmaşık Senaryolar ve En İyi Uygulamalar

Hazelcast'ın dağıtık ve ölçeklenebilir mimarisi, karmaşık senaryoların ve en iyi uygulamaların bir dizi kullanımını destekler. Bu bölümde, işlem yönetimi, sorgulama ve endeksleme ve WAN replikasyonu gibi önemli yönlerine odaklanacağız.


Transaction Yönetimi

Hazelcast, iki tip işlem modeli sunar: XA ve yerel işlemler. İşlemler, veri bütünlüğünü sağlamak için önemlidir.


Yerel İşlemler:

Hazelcast'da yerel işlemler, bir işlem içinde aynı partisyon üzerindeki tüm veri yapılarına uygulanır.

XA İşlemler:

İki fazlı commit protokolünü kullanarak, Hazelcast'ı harici kaynaklarla (örneğin, bir veritabanı) bir işlem içinde koordine edebilir.

java

Copy code

TransactionContext context = hazelcastInstance.newTransactionContext();

context.beginTransaction();

try {

    TransactionalMap<String, String> map = context.getMap("my-map");

    map.put("key", "value");

    context.commitTransaction();

} catch (Exception e) {

    context.rollbackTransaction();

}

Query ve Indexing

Hazelcast, veriler üzerinde hızlı ve etkili sorgulama yapmanızı sağlar. Bu, endeksleme kullanılarak daha da hızlandırılabilir.


SQL Sorguları:


SQL benzeri bir dil kullanarak haritalar üzerinde sorgular çalıştırabilirsiniz.

Endeksleme:


Sorgu performansını artırmak için endeksler oluşturabilirsiniz.

java

Copy code

IMap<String, Person> map = hazelcastInstance.getMap("persons");

map.addIndex(new IndexConfig(IndexType.HASH, "name"));

Wan Replication

Hazelcast, farklı veri merkezleri arasında veri replikasyonu sağlamak için WAN (Wide Area Network) replikasyonunu destekler. Bu, coğrafi olarak dağıtılmış sistemler için yüksek kullanılabilirlik ve veri bütünlüğü sağlar.


Aktif-Aktif Replikasyon:


İki veya daha fazla kümeyi sürekli güncel tutar.

Aktif-Pasif Replikasyon:


Birincil kümeden yedek kümelere yedekleme yapar.

xml

Copy code

<wan-replication name="my-wan-cluster">

    <target-cluster>

        <replication-impl>com.yourpackage.YourReplication</replication-impl>

        <end-points>

            <address>IP:PORT</address>

        </end-points>

    </target-cluster>

</wan-replication>

Sonuç

Karmaşık senaryolar ve en iyi uygulamalar, Hazelcast'ın gücünü ve esnekliğini gösterir. İster işlem yönetimi, ister veri sorgulama, isterse de coğrafi olarak dağılmış sistemler için WAN replikasyonu olsun, Hazelcast bu ihtiyaçları karşılayabilecek araçlar sunmaktadır.


Sonuç ve Gelecek Perspektifleri


Hazelcast, hızlı, ölçeklenebilir ve güvenilir bir veri depolama ve önbellekleme çözümü sunmaktadır. Bu rehber boyunca, Hazelcast'ın temel kavramlarından, yüksek mevcudiyet ve ölçeklenebilirlik stratejilerine, güvenlik ve izleme, karmaşık senaryolar ve en iyi uygulamalara kadar bir dizi konuyu inceledik.


Hazelcast, kurumlar için çeşitli uygulama senaryoları sunar:


Veri Önbellekleme: Veri tabanı sorgularının hızlandırılması.

Dağıtık Yapılar: Büyük veri setlerinin birden fazla düğüm arasında dağıtılması.

Ölçeklenebilirlik: İhtiyaca göre düğüm ekleyerek veya çıkararak kapasiteyi dinamik olarak ayarlama.

Yüksek Mevcudiyet: Yedekleme ve replikasyon ile veri güvenliği.

Gelecek Perspektifleri

Hazelcast'ın gelişmeye devam etmesi ve yeni özellikler eklemesi beklenmektedir. Gelecek olası gelişmeler şunlar olabilir:


Daha İyi Bulut Entegrasyonu: Farklı bulut sağlayıcıları ile daha sıkı entegrasyon.

Makine Öğrenimi ve Analitik Entegrasyonları: Veri işleme ve analitik işlevlerin genişletilmesi.

Yeni Veri Yapıları ve Algoritmalar: Daha karmaşık veri yapıları ve dağıtık algoritmaların desteklenmesi.

Daha Güçlü Güvenlik Protokolleri: Gelişmiş kimlik doğrulama ve yetkilendirme mekanizmaları.

Bitiş

Hazelcast, modern, dağıtık sistemler için güçlü bir araçtır. İster küçük bir uygulama önbelleği, ister büyük bir veri işleme platformu olsun, Hazelcast'ın sağladığı hız, güvenilirlik ve ölçeklenebilirlik, çeşitli kullanım senaryolarını desteklemektedir. Mevcut özellikleri ve gelecekteki olası gelişmeler, Hazelcast'ın bu alandaki liderliğini sürdürmesini sağlayacaktır.


Bu kapsamlı rehberin, Hazelcast'ın karmaşık senaryolarda nasıl kullanılabileceği konusunda geniş bir bakış sunmasını umuyorum. İhtiyacınıza göre, örnekler ve yönergelerle spesifik kullanım durumlarını daha da derinlemesine incelemek mümkündür.


Hazelcast cache interview soruları ve cevapları


Elbette! Hazelcast cache ile ilgili bir mülakatta sorulabilecek bazı yaygın soruları ve bunlara verilebilecek örnek cevapları aşağıda bulacaksınız.


Soru 1: Hazelcast Nedir? Neden Kullanılır?

Cevap: Hazelcast, açık kaynaklı, dağıtık ve ölçeklenebilir bir in-memory veri ızgarasıdır. Veri depolama, önbellekleme, mesajlaşma ve çok daha fazlası için kullanılabilir. Yüksek performans ve düşük gecikme sunar, bu da genellikle veritabanı erişimini hızlandırmak için kullanılmasına neden olur.


Soru 2: Hazelcast ile Data Partitioning Nedir?

Cevap: Hazelcast, verileri eşit şekilde küme düğümleri arasında bölmek için veri bölümlemesi kullanır. Bu, her düğümde yalnızca kümenin bir kısmının saklanmasını sağlar, böylece ölçeklenebilirlik ve yüksek mevcudiyet sağlar. Veri kaybını önlemek için yedeklemeler de diğer düğümlerde saklanır.


Soru 3: Hazelcast’ın Client-Server ve Peer-to-Peer Modları Arasındaki Fark Nedir?

Cevap: Client-Server modunda, Hazelcast düğümleri sunucu olarak çalışırken, uygulamalar client olarak bağlanır. Peer-to-Peer modunda ise, her düğüm hem sunucu hem de müşteri olarak çalışır. Client-Server modu genellikle büyük ölçekli dağıtımlar için daha uygundur, Peer-to-Peer ise daha basit ve hızlı bir kurulum sunar.


Soru 4: Hazelcast İle Spring Boot Nasıl Entegre Edilir?

Cevap: Hazelcast, Spring Boot ile kolayca entegre edilebilir. hazelcast-spring bağımlılığını ekleyerek başlayabilirsiniz. Spring Boot, Hazelcast için otomatik yapılandırma sunar, ancak XML veya Java yapılandırması ile de özelleştirebilirsiniz. Spring Cache Abstraction, önbellekleme işlemleri için @Cacheable gibi anotasyonları kullanmanızı sağlar.


Soru 5: Hazelcast'da WAN Replikasyonu Nasıl Yapılır?

Cevap: Hazelcast, farklı veri merkezleri arasında veri replikasyonu sağlamak için WAN Replikasyonu sunar. Bu, Active-Active veya Active-Passive modlarında yapılandırılabilir. XML veya programlı yapılandırma kullanarak, farklı veri merkezlerine yönlendirmeler belirtilebilir. Bu, yüksek kullanılabilirlik ve felaket kurtarma senaryoları için kullanılır.


Soru 6: Hazelcast'da Kimlik Doğrulama ve Yetkilendirme Nasıl Yapılır?

Cevap: Hazelcast, güvenliği sağlamak için kimlik doğrulama ve yetkilendirme mekanizmaları sunar. LDAP, JAAS veya özel kimlik doğrulama sağlayıcıları kullanarak kimlik doğrulama yapılandırılabilir. Ayrıca, yetkilendirme, belirli roller veya kullanıcılar için izinler ayarlamak üzere XML veya programlı yapılandırma ile de yapılandırılabilir.


Soru 7: Hazelcast'da Eviction Policy Nedir? Nasıl Yapılandırılır?

Cevap: Eviction Policy, Hazelcast'ın önbellekteki verileri ne zaman kaldıracağını belirler. Farklı politikalar arasında LRU (Least Recently Used), LFU (Least Frequently Used) ve diğerleri bulunur. Bu politikalar, XML veya programlı yapılandırma kullanılarak belirlenebilir, ve önbellek kapasitesi kontrol etmek için kullanılır.


Soru 8: Hazelcast ile Transaction Yönetimi Nasıl Yapılır?

Cevap: Hazelcast, dağıtık işlemler için iki tip işlem yönetimi sunar: Pessimistic ve Optimistic. Pessimistic işlemlerde, işlem sırasında kilitler tutulur, Optimistic işlemlerde ise işlem sonunda kontrol yapılır. Hazelcast, dağıtık işlemleri koordine etmek için XA işlemlerini de destekler.


Soru 9: Hazelcast'da Query ve Indexing Nasıl Kullanılır?

Cevap: Hazelcast, veriler üzerinde sorgu yapabilmek için SQL benzeri bir sorgu dilini destekler. Indexing, belirli alanlarda sorgu performansını artırmak için kullanılır. Index oluşturmak, sorgunun çalışma süresini hızlandırabilir, ancak yazma işlemlerini yavaşlatabilir, bu yüzden dikkatli kullanılmalıdır.


Soru 10: Hazelcast Near Cache Nedir? Nasıl Kullanılır?

Cevap: Near Cache, Hazelcast clientlarında yerel olarak veri önbelleklemesi yapmaya yarar. Bu, okuma işlemlerinin hızlanmasına yardımcı olur çünkü veriler ağ üzerinden getirilmez, yerel önbellekten okunur. Near Cache, yapılandırma dosyasında belirli parametrelerle etkinleştirilebilir, ve kullanılan eviction policy'ye göre özelleştirilebilir.


Soru 11: Hazelcast ve Redis Arasındaki Farklar Nelerdir?

Cevap: Hem Hazelcast hem de Redis, in-memory veri depolama ve önbellekleme için kullanılır. Ancak, Hazelcast, özellikle dağıtık sistemler ve dağıtık veri yapıları için tasarlanmıştır, Redis ise genellikle tek düğümlü kullanım için daha popülerdir. Hazelcast, Java tabanlıdır ve Java uygulamalarıyla kolay entegrasyon sunar. Redis, veri yapısı olarak daha fazla çeşitlilik sunar ve daha geniş bir programlama dili yelpazesinde desteklenir.


Soru 12: Hazelcast Clustering Nasıl Çalışır?

Cevap: Hazelcast, otomatik kümeleme sunar ve düğümler TCP/IP veya Multicast ile birbirini bulabilir. Clustering, verilerin birden çok düğüm arasında eşit olarak dağıtılmasını ve böylece yüksek mevcudiyet ve ölçeklenebilirliği garanti etmesini sağlar. Düğümler arası veri yedeklemesi, bir düğümün başarısız olması durumunda veri kaybını önler.



Spring Boot Hazelcast Cache Advanced bir senaryo verip kodlar mısın? 

Elbette! Aşağıda, Spring Boot ile Hazelcast'ı kullanarak karmaşık bir önbellekleme senaryosu kurma örneğini bulacaksınız. Bu örnekte, birden fazla veri kaynağından veri getirme işlemini simüle etmek için karmaşık bir senaryo kullanacağım. Hazelcast önbellek, yüksek maliyetli veri alım işlemlerini minimize etmek için kullanılacak.


Adım 1: Bağımlılıkları Ekleme

pom.xml dosyanıza aşağıdaki bağımlılıkları ekleyin:


xml

Copy code

<dependencies>

    <dependency>

        <groupId>com.hazelcast</groupId>

        <artifactId>hazelcast-spring</artifactId>

        <version>4.0.3</version>

    </dependency>

    <dependency>

        <groupId>org.springframework.boot</groupId>

        <artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId>

    </dependency>

</dependencies>

Adım 2: Hazelcast Konfigürasyonu

Önbellek yapılandırmasını ve eviction policy'yi belirleyin:


java

Copy code

@Configuration

@EnableCaching

public class HazelcastConfig {


    @Bean

    public Config hazelCastConfig(){

        return new Config()

            .setInstanceName("hazelcast-instance")

            .addMapConfig(

                new MapConfig()

                    .setName("products")

                    .setMaxSizeConfig(new MaxSizeConfig(200, MaxSizeConfig.MaxSizePolicy.FREE_HEAP_SIZE))

                    .setEvictionPolicy(EvictionPolicy.LRU)

                    .setTimeToLiveSeconds(20));

    }

}

Adım 3: Servis Katmanı

Bir servis katmanı oluşturun. Bu katmanda, veri kaynağından ürün bilgisini alacak bir yöntem bulunacak:


java

Copy code

@Service

public class ProductService {


    @Cacheable(value = "products", key = "#productId")

    public Product getProductById(String productId) {

        // Simulate a high-cost data retrieval

        return fetchProductFromDataSource(productId);

    }


    private Product fetchProductFromDataSource(String productId) {

        // Fetch product details from multiple sources

        // ...

        return new Product(productId, "Product Name", 100.00);

    }

}

Adım 4: Controller Katmanı

Son olarak, bir REST kontrolör oluşturun. Bu kontrolör, istemcilerin ürünleri sorgulamasına olanak tanır:


java

Copy code

@RestController

@RequestMapping("/api/products")

public class ProductController {


    private final ProductService productService;


    public ProductController(ProductService productService) {

        this.productService = productService;

    }


    @GetMapping("/{productId}")

    public Product getProduct(@PathVariable String productId) {

        return productService.getProductById(productId);

    }

}


Elbette! Örnek senaryoyu daha da ilginç hale getirelim. Şimdi, ürünlerin fiyatlarının döviz kuruyla güncellendiği bir durumu ele alalım. Döviz kuru günlük olarak değişebilir, bu yüzden bu bilgiyi önbelleklememiz ve gerekirse güncellememiz gerekebilir.


Adım 5: Döviz Kuru Servisi

Döviz kuru bilgilerini almak için bir servis oluşturun:


java

Copy code

@Service

public class CurrencyExchangeService {


    @Cacheable(value = "exchangeRates", key = "#currencyCode")

    public BigDecimal getExchangeRate(String currencyCode) {

        // Simulate a high-cost data retrieval for exchange rates

        return fetchExchangeRateFromAPI(currencyCode);

    }


    private BigDecimal fetchExchangeRateFromAPI(String currencyCode) {

        // Fetch exchange rate details from external API

        // ...

        return new BigDecimal("1.12");

    }

}

Hazelcast konfigürasyonuna bu yeni önbellek haritasını ekleyin:


java

Copy code

@Bean

public Config hazelCastConfig(){

    return new Config()

        // ... previous configurations ...

        .addMapConfig(

            new MapConfig()

                .setName("exchangeRates")

                .setMaxSizeConfig(new MaxSizeConfig(100, MaxSizeConfig.MaxSizePolicy.FREE_HEAP_SIZE))

                .setEvictionPolicy(EvictionPolicy.LFU)

                .setTimeToLiveSeconds(86400)); // 24 hours

}

Adım 6: Ürün Fiyatını Güncelleme

Şimdi, ürün servisinizi genişletip ürün fiyatını belirli bir para birimiyle döndürebilmeli:


@Service

public class ProductService {


    private final CurrencyExchangeService currencyExchangeService;


    public ProductService(CurrencyExchangeService currencyExchangeService) {

        this.currencyExchangeService = currencyExchangeService;

    }


    @Cacheable(value = "products", key = "#productId")

    public Product getProductById(String productId, String currencyCode) {

        Product product = fetchProductFromDataSource(productId);

        BigDecimal exchangeRate = currencyExchangeService.getExchangeRate(currencyCode);

        product.setPrice(product.getPrice().multiply(exchangeRate));

        return product;

    }


    // ... rest of the class remains the same ...

}

Adım 7: Controller'ı Güncelleme

Ürünü belirli bir para biriminde sorgulayabilmeniz için kontrolörü güncelleyin:


java

Copy code

@RestController

@RequestMapping("/api/products")

public class ProductController {


    // ... rest of the class remains the same ...


    @GetMapping("/{productId}")

    public Product getProduct(@PathVariable String productId,

                              @RequestParam(required = false, defaultValue = "USD") String currencyCode) {

        return productService.getProductById(productId, currencyCode);

    }

}

Bu senaryo, daha karmaşık bir önbellekleme ihtiyacını göstermektedir: hem ürün bilgileri hem de döviz kurları önbelleklenmektedir. Döviz kurları, ürün fiyatının istemci tarafından belirtilen para birimine göre dinamik olarak güncellenmesi için kullanılır.

Daha önce cache'de saklanmış eski fiyat bilgisiyle product mı döner, yoksa cache'deki product'ı yeni fiyat bilgisiyle günceller mi?


Çalıştırdığınız kod, istemciye dönen ürünün her zaman güncel döviz kuru ile fiyatını güncelleyecektir. Ancak, bu işlem veritabanından veya başka bir uzak kaynaktan alınan asıl ürün nesnesi üzerinde yapılmaktadır. Önbelleklenmiş ürün nesnesi üzerinde değişiklik yapılmamıştır, bu nedenle önbellekteki ürünün fiyatı güncellenmemiş olacaktır.


Bu davranışın sebebi, @Cacheable anotasyonunun bu özel senaryoda, fiyatın güncellenmesi gerektiği durumları ele almamasıdır. Fiyat güncellemelerinin doğru bir şekilde önbelleğe alınmasını sağlamak için ek bir mantık eklememiz gerekebilir.


Bu tür bir durumda, iki yaklaşım düşünülebilir:


Önbelleği Tamamen Devre Dışı Bırakmak: Önbelleğe alma mantığını devre dışı bırakırsanız, her istekte güncel fiyat bilgileriyle bir ürün alacaksınız. Bu, performans üzerinde olumsuz bir etkisi olabilir, çünkü her istekte veri kaynağına yapılan pahalı çağrılar olacaktır.


Cache Güncelleme Yapısı Oluşturmak: Fiyat güncellemelerinin önbellekte de yansıtılmasını sağlamak için özel bir mekanizma kullanabilirsiniz. Örneğin, bir @CachePut anotasyonu kullanarak önbellekteki nesnenin güncellenmesini sağlayabilirsiniz.


Bu tip bir güncelleme işlemini uygulamak karmaşık olabilir, çünkü ürünün para birimine göre değişen farklı fiyatlarını nasıl ele alacağınızı dikkate almanız gerekir. Farklı para birimlerine göre farklı önbellekler kullanmak, bu sorunun çözülmesine yardımcı olabilir.

@CachePut anatasyonu nedir?


Spring Cache sisteminde, @CachePut anotasyonu, yöntemin sonucunun belirli bir önbellekte güncelleneceğini belirtmek için kullanılır. Bu anotasyon, her zaman yöntemin sonucunun önbellekteki belirli bir anahtarla ilişkilendirilip güncelleneceğini garanti eder, böylece gelecekteki çağrılar için güncel bilgileri sağlar.


Önbellekteki verileri güncellemek istediğinizde @CachePut kullanışlıdır. Bu, aşağıdaki gibi kullanılabilir:


java

Copy code

@CachePut(value = "products", key = "#product.id")

public Product updateProduct(Product product) {

    // Update the product in the database or another data source

    return product;

}

Bu kod parçası, updateProduct metodu çağrıldığında, veritabanında veya başka bir veri kaynağında bir güncelleme yapıldığını ve ürünün önbellekte güncellenmesi gerektiğini ifade eder.


@CachePut ve @Cacheable arasındaki ana fark, @CachePut anotasyonunun her zaman yöntemin çalıştırılacağı anlamına gelmesidir. @Cacheable ise, önbellekte zaten bir değer bulunuyorsa, yöntemin çalıştırılmayacağı ve önbellekten alınan değerin döndürüleceği anlamına gelir.


@CachePut, daha çok, belirli bir önbellek girdisinin her zaman güncellenmesi gerektiği durumlar için kullanışlıdır, özellikle bir nesnenin güncellendiği ve bu güncellemelerin önbellekte de yansıtılması gerektiği durumlar gibi. Bu, önbelleğin her zaman en güncel verilere sahip olmasını sağlar.

Hibernate ve Spring Boot kullanarak EhCache ile yapılan ikinci düzey önbellekleme örneği ve açıklaması.

Hibernate second level cache nedir?

Hibernate, bir Java nesne/ilişkisel eşleme (ORM) çerçevesidir ve uygulamaların veritabanı işlemlerini kolaylaştırmak için kullanılır. Hibernate'de "ikinci seviye önbellek" (second level cache), uygulamanın performansını artırmak için veri erişimini hızlandırmak adına kullanılır.


Bir Hibernate uygulamasında, birincil önbellek otomatik olarak uygulamalar tarafından kullanılır ve herhangi bir ek yapılandırmaya ihtiyaç duymaz. Bu, bir veriye ilk erişildiğinde veritabanından alınan ve bir oturum boyunca kullanılan veriyi ifade eder. Bununla birlikte, bu veri her oturum için ayrı ayrı alınır ve diğer oturumlarla paylaşılmaz.


Buna karşın, ikinci seviye önbellek birden fazla oturum arasında paylaşılır. Bu, daha önce yüklenmiş bir nesne aynı uygulama tarafından tekrar talep edildiğinde, Hibernate'in bu veriyi ikinci seviye önbellekten alabileceği ve bu sayede veritabanına tekrar erişim yapmasına gerek kalmayacağı anlamına gelir. Bu, genellikle uygulamanın performansını önemli ölçüde artırabilir.


Hibernate, ikinci seviye önbellek için birçok popüler önbellek sağlayıcıyı destekler, örneğin EhCache, Infinispan ve Hazlecast. İkinci seviye önbelleği kullanma kararı ve hangi önbellek sağlayıcısını kullanacağınız genellikle uygulamanızın gereksinimlerine ve ölçeklenebilirlik gerekliliklerine bağlıdır.

Hibernate'de ikinci seviye önbellek kullanmanın bazı avantajları vardır:


Performansı Artırır: Veritabanı işlemleri genellikle zaman alır ve bu da uygulamanın performansını etkileyebilir. İkinci seviye önbellek kullanmak, aynı veriye birden fazla kez erişim ihtiyacını azaltır, böylece veritabanı üzerindeki yükü azaltır ve genel performansı artırır.


Ağ Trafiğini Azaltır: Veritabanından veri almak, genellikle ağ üzerinden bir miktar veri transferi gerektirir. Bu, özellikle büyük veri setleriyle çalışırken önemli bir faktör olabilir. İkinci seviye önbellek, ağ trafiğini azaltarak ve gerekli veri transferlerini minimuma indirerek bu yükü azaltır.


Veritabanı Bağlantılarını Azaltır: Her veritabanı bağlantısı, bir miktar sistem kaynağı gerektirir. İkinci seviye önbellek, veritabanı ile yapılacak olan gereksiz bağlantıları önleyerek sistem kaynaklarının daha verimli bir şekilde kullanılmasını sağlar.


Bununla birlikte, ikinci seviye önbelleğin dikkatli bir şekilde yönetilmesi gerekir. Önbellekte tutulan verinin güncel olmaması durumunda, uygulama eski veya yanıltıcı bilgilere dayalı kararlar alabilir. Bu nedenle, önbelleğin düzenli olarak güncellenmesi ve verinin zamanında geçersiz kılınması önemlidir.


Ayrıca, farklı önbellek sağlayıcıları farklı özelliklere sahip olabilir ve her uygulama için en iyi önbellek sağlayıcısını seçmek önemlidir. Önbellek sağlayıcısının seçimi, veritabanı erişiminin gerekliliklerine, uygulamanın ölçeğine ve önbelleğin yönetilme şekline bağlı olabilir.


Hibernate'deki ikinci seviye önbellek (second level cache), oturum fabrikası düzeyinde bulunur. Bu, farklı oturumlar (Session) arasında paylaşılan verinin saklandığı yerdir.


Her Hibernate oturumu (Session), birinci seviye önbellek (first level cache) olarak da bilinen kendi önbelleğine sahiptir. Bir oturum boyunca alınan tüm nesneler bu önbellekte saklanır. Ancak, bu önbellek sadece o oturum için geçerlidir ve oturum sona erdiğinde önbellek de boşaltılır.


Buna karşılık, ikinci seviye önbellek bir oturum fabrikası (SessionFactory) düzeyinde bulunur. Bu, tüm oturumlar arasında paylaşılan ve oturumlar sona erdikten sonra bile veriyi tutabilen bir önbellektir. İkinci seviye önbellek, aynı veriye birden fazla oturumdan erişim gerektiğinde verimlilik sağlar.


Sonuç olarak, ikinci seviye önbellek birden çok oturum arasında paylaşılan veriyi tutar ve bu veriyi tüm oturumlar arasında kullanılabilir hale getirir. Bu, özellikle verinin sık sık kullanıldığı durumlarda performansı önemli ölçüde artırabilir.

Hibernate ve Spring Boot ile ikinci seviye önbellekleme yapmak için bir Cache Provizyonu (Cache Provider) kullanılmalıdır. EhCache, Hazelcast, Infinispan gibi çeşitli cache provizyonları vardır. Bu örnekte, popüler bir cache provizyonu olan EhCache kullanılacak.





Öncelikle projenize EhCache ve Hibernate'in EhCache'i desteklemesi için gereken bağımlılıkları ekleyin:


xml

Copy code

<dependencies>

    <dependency>

        <groupId>org.springframework.boot</groupId>

        <artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>

    </dependency>

    <dependency>

        <groupId>net.sf.ehcache</groupId>

        <artifactId>ehcache</artifactId>

    </dependency>

    <dependency>

        <groupId>org.hibernate</groupId>

        <artifactId>hibernate-ehcache</artifactId>

    </dependency>

</dependencies>

Daha sonra application.properties dosyanızda aşağıdaki Hibernate ikinci seviye önbellekleme ayarlarını yapın:


properties

Copy code

spring.jpa.properties.hibernate.cache.use_second_level_cache=true

spring.jpa.properties.hibernate.cache.use_query_cache=true

spring.jpa.properties.hibernate.cache.region.factory_class=org.hibernate.cache.ehcache.EhCacheRegionFactory

Bunlar sırasıyla:


İkinci seviye önbelleklemeyi aktif eder

Sorgu önbellekleme özelliğini aktif eder

Cache bölgesi için fabrika sınıfını ayarlar

Entity sınıflarınızda önbelleklemeyi aktifleştirmek için @Cacheable ve @Cache annotation'ları kullanın:


java

Copy code

import javax.persistence.Entity;

import javax.persistence.Id;

import org.hibernate.annotations.Cache;

import org.hibernate.annotations.CacheConcurrencyStrategy;


@Entity

@Cacheable

@Cache(usage = CacheConcurrencyStrategy.READ_WRITE)

public class Book {


    @Id

    private Long id;


    // other fields, getters and setters...

}

Bu örnekte @Cacheable annotation'ı entity sınıfının önbelleklenebilir olduğunu belirtir ve @Cache annotation'ı önbelleklemenin nasıl yapılacağını belirler. Yukarıdaki durumda, READ_WRITE stratejisi, verinin okuma ve yazma işlemlerinde önbelleklenmesini sağlar.


Son olarak, EhCache yapılandırmasını ehcache.xml dosyası ile yapmanız gerekiyor:


xml

Copy code

<ehcache>


    <defaultCache 

        maxElementsInMemory="100" 

        eternal="false"

        timeToIdleSeconds="120" 

        timeToLiveSeconds="200" >

    </defaultCache>


    <cache 

        name="com.example.Book" 

        maxElementsInMemory="100" 

        eternal="false" 

        timeToIdleSeconds="120" 

        timeToLiveSeconds="200" >

    </cache>


</ehcache>

Bu XML dosyasında, genel ve özelleştirilmiş önbellek politikalarını tanımlarsınız. Bu örnekte, com.example.Book entity'si için özel bir önbellek politikası tanımlanmıştır. Bu dosyayı classpath içinde (genellikle src/main/resources klasörü) oluşturmanız gerekiyor.


Sonuç olarak, bu yaklaşım ile Hibernate ve Spring Boot kullanarak ikinci seviye önbellekleme yapabilirsiniz.


Bahsettiğim bu adımlar genellikle Spring Boot ve Hibernate ile ikinci seviye önbelleklemeyi gerçekleştirmek için gerekli olan adımlardır. Ancak, uygulamanızın ihtiyaçlarına bağlı olarak bazı ek adımlar gerekebilir.


Örneğin, önbellek ayarlarını dinamik olarak değiştirmeniz gerekiyorsa, EhCache Manager'ı kullanabilirsiniz.


java

Copy code

import net.sf.ehcache.CacheManager;

import org.springframework.cache.ehcache.EhCacheCacheManager;

import org.springframework.context.annotation.Bean;

import org.springframework.context.annotation.Configuration;


@Configuration

public class CacheConfig {


    @Bean

    public EhCacheCacheManager cacheManager() {

        return new EhCacheCacheManager(CacheManager.create());

    }

}

Eğer daha fazla kontrol veya önbellek ile ilgili daha fazla bilgiye ihtiyacınız varsa, Spring'in CacheManager ve Cache arayüzlerini kullanabilirsiniz. CacheManager önbellekleri almak ve yönetmek için kullanılırken, Cache belirli bir önbellek üzerinde işlem yapmak için kullanılır.


java

Copy code

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;

import org.springframework.cache.Cache;

import org.springframework.cache.CacheManager;

import org.springframework.stereotype.Component;


@Component

public class CacheService {


    private final CacheManager cacheManager;


    @Autowired

    public CacheService(CacheManager cacheManager) {

        this.cacheManager = cacheManager;

    }


    public void evictSingleCacheValue(String cacheName, String cacheKey) {

        Cache cache = cacheManager.getCache(cacheName);

        if (cache != null) {

            cache.evict(cacheKey);

        }

    }


    public void evictAllCacheValues(String cacheName) {

        Cache cache = cacheManager.getCache(cacheName);

        if (cache != null) {

            cache.clear();

        }

    }

}

Bu örnekte CacheService, bir önbellekteki belirli bir değeri kaldırmak veya bir önbellekteki tüm değerleri kaldırmak için kullanılabilir.


Ayrıca, önbellekleme hatalarını işlemek için Spring'in @CacheEvict annotation'ını kullanabilirsiniz. Bu annotation, bir metot çağrısı sonrasında belirli bir önbellekteki değerleri kaldırmak için kullanılır. Örneğin, bir kitap güncellendikten sonra, bu kitapla ilgili önbellekteki tüm değerlerin kaldırılması gerekebilir.


java

Copy code

import org.springframework.cache.annotation.CacheEvict;

import org.springframework.stereotype.Service;


@Service

public class BookService {


    @Autowired

    private BookRepository bookRepository;


    @CacheEvict(cacheNames = "books", allEntries = true)

    public void updateBook(Book book) {

        bookRepository.save(book);

    }

}

Bu örnekte @CacheEvict annotation'ı updateBook metodu çağrıldıktan sonra "books" önbellekteki tüm değerlerin kaldırılmasını sağlar. Bu sayede, önbellekte tutulan güncellenmiş kitap bilgilerinin güncel olduğundan emin olabiliriz.


Elbette, belirli senaryolarda, belirli bir önbellekteki değerleri otomatik olarak güncellemek isteyebilirsiniz. Bu durumda @CachePut annotation'ını kullanabilirsiniz. Bu annotation, bir metot çağrıldıktan sonra belirli bir önbellekteki bir değeri otomatik olarak günceller.


java

Copy code

import org.springframework.cache.annotation.CachePut;

import org.springframework.stereotype.Service;


@Service

public class BookService {


    @Autowired

    private BookRepository bookRepository;


    @CachePut(cacheNames = "books", key = "#book.id")

    public Book updateBook(Book book) {

        return bookRepository.save(book);

    }

}

Bu örnekte @CachePut annotation'ı updateBook metodu çağrıldıktan sonra "books" önbellekteki belirli bir değerin (bu durumda güncellenen kitabın ID'si) otomatik olarak güncellenmesini sağlar.


Bir diğer konu da önbelleğin boyutudur. Önbelleğin boyutunu kontrol altında tutmak önemlidir çünkü aşırı büyük bir önbellek hem belleği hem de performansı olumsiz etkileyebilir. EhCache yapılandırma dosyası (ehcache.xml), önbelleğin maksimum boyutunu kontrol etmek için kullanılabilir.


xml

Copy code

<ehcache>


    <defaultCache 

        maxElementsInMemory="100" 

        eternal="false"

        timeToIdleSeconds="120" 

        timeToLiveSeconds="200" >

    </defaultCache>


    <cache 

        name="com.example.Book" 

        maxElementsInMemory="500" 

        eternal="false" 

        timeToIdleSeconds="120" 

        timeToLiveSeconds="200" >

    </cache>


</ehcache>

Bu örnekte, "com.example.Book" önbelleğinin boyutu maksimum 500 element olarak belirlenmiştir.


Son olarak, önbellek durumunu izlemek için JMX (Java Management Extensions) kullanılabilir. JMX, Java uygulamalarını izlemek ve yönetmek için bir standarttır ve EhCache bu standartı destekler. JMX'i kullanarak önbellekte ne kadar alanın kullanıldığını, kaç önbellek girişinin olduğunu ve daha fazlasını görebilirsiniz.


xml

Copy code

<ehcache xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://ehcache.org/ehcache.xsd" updateCheck="true" monitoring="autodetect" dynamicConfig="true">


    <cacheManagerPeerProviderFactory class="net.sf.ehcache.distribution.RMICacheManagerPeerProviderFactory" properties="peerDiscovery=automatic, multicastGroupAddress=230.0.0.1, multicastGroupPort=4446, timeToLive=32"/>


    <cacheManagerPeerListenerFactory class="net.sf.ehcache.distribution.RMICacheManagerPeerListenerFactory" properties="port=40001, remoteObjectPort=40002"/>


    <defaultCache maxElementsInMemory="100" eternal="false" timeToIdleSeconds="120" timeToLiveSeconds="200"/>


    <cache name="com.example.Book" maxElementsInMemory="500" eternal="false" timeToIdleSeconds="120" timeToLiveSeconds="200">

        <cacheEventListenerFactory class="net.sf.ehcache.distribution.RMICacheReplicatorFactory" properties="replicatePuts=true, replicateUpdates=true, replicateUpdatesViaCopy=true, replicateRemovals=true"/>

    </cache>


</ehcache>

Bu örnekte, EhCache'nin JMX'i desteklemek için yapılandırıldığını ve ayrıca RMICacheManagerPeerListenerFactory ve RMICacheReplicatorFactory'nin kullandığı portların belirtildiğini görüyoruz.


Önbellekleme karmaşık bir konudur ve bu kılavuz genel bir bakış sunmaktadır. Önbelleklemenin yararlarına ulaşmak için uygulamanızın ihtiyaçlarını ve senaryolarını dikkatlice değerlendirmeniz gerekmektedir.

Rastgele İçerik

DonanımHaber

© tüm hakları saklıdır
made with by templateszoo