Hazelcast Go Client 使用教程
2024-09-09 14:55:36作者:沈韬淼Beryl
1. 项目介绍
Hazelcast Go Client 是一个用于与 Hazelcast 4 和 5 集群通信的 Go 语言客户端。Hazelcast 是一个开源的分布式内存数据存储和计算平台,提供了多种分布式数据结构和并发原语。Hazelcast Go Client 允许开发者通过 Go 语言访问和管理 Hazelcast 集群中的数据。
该项目支持多种分布式数据结构,如队列(Queue)、列表(List)、计数器(PNCounter)、集合(Set)、主题(Topic)等。此外,它还支持服务器无和传统 Web 服务架构,并提供了智能客户端发现、Hazelcast 管理中心的集成、客户端生命周期和分布式数据结构事件的监听等功能。
2. 项目快速启动
安装
Hazelcast Go Client 仅兼容 Hazelcast 4.x 和 5.x 版本。你需要在 Go 模块启用的项目中添加依赖:
# 依赖最新版本
$ go get github.com/hazelcast/hazelcast-go-client@latest
快速启动示例
以下是一个简单的示例,展示如何使用 Hazelcast Go Client 连接到 Hazelcast 集群并进行基本操作:
package main
import (
"context"
"fmt"
"log"
"github.com/hazelcast/hazelcast-go-client"
)
func main() {
ctx := context.TODO()
config := hazelcast.NewConfig()
// 启动客户端
client, err := hazelcast.StartNewClientWithConfig(ctx, config)
if err != nil {
log.Fatalf("Failed to start client: %v", err)
}
defer client.Shutdown(ctx)
// 创建或获取一个 Map
mapName := "my-distributed-map"
myMap, err := client.GetMap(ctx, mapName)
if err != nil {
log.Fatalf("Failed to get map: %v", err)
}
// 向 Map 中插入数据
key := "key"
value := "value"
err = myMap.Set(ctx, key, value)
if err != nil {
log.Fatalf("Failed to set key-value pair: %v", err)
}
// 从 Map 中获取数据
retrievedValue, err := myMap.Get(ctx, key)
if err != nil {
log.Fatalf("Failed to get value: %v", err)
}
fmt.Printf("Retrieved value: %v\n", retrievedValue)
}
3. 应用案例和最佳实践
应用案例
- 分布式缓存:Hazelcast Go Client 可以用于构建高性能的分布式缓存系统,适用于需要快速访问和更新数据的场景。
- 实时数据处理:通过 Hazelcast 的分布式数据结构,可以实现实时数据处理和分析,适用于大数据和实时分析应用。
- 微服务架构:Hazelcast Go Client 可以作为微服务之间的数据共享和通信工具,提供高效的数据同步和共享机制。
最佳实践
- 配置优化:根据应用需求调整 Hazelcast 集群的配置,如内存大小、分区数量等,以优化性能。
- 错误处理:在客户端代码中添加适当的错误处理逻辑,确保在连接失败或操作失败时能够及时处理。
- 监控和日志:使用 Hazelcast 管理中心的监控功能,定期检查集群状态和性能指标,确保系统稳定运行。
4. 典型生态项目
- Hazelcast IMDG:Hazelcast 的核心产品,提供分布式内存数据网格功能,支持多种数据结构和并发原语。
- Hazelcast Jet:基于 Hazelcast IMDG 的流处理引擎,支持实时数据处理和分析。
- Hazelcast Management Center:用于监控和管理 Hazelcast 集群的工具,提供集群状态、性能指标和配置管理等功能。
通过这些生态项目,Hazelcast Go Client 可以与 Hazelcast 的其他组件无缝集成,构建完整的分布式应用解决方案。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
405
3.14 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
225
251
暂无简介
Dart
672
159
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
663
319
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
657
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
325
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868