hazelcast

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    私は"hazelcast.operation.call.timeout.millis = 100"設定を使用して、ハローキャスト操作をタイムアウトします。 しかし、ヘイルキャストの開始時に、マップサイズ操作の一部がこの設定のためタイムアウトになっています。私はマップロード後の操作を基本的にmap get操作でタイムアウトさせたいだけです。これらのmap.get()操作にカスタム操作のタイムアウトを

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    ヘイルキャストScheduledExecutorServiceを使用して定期的なタスクを実行しようとしています。私はヘイルキャストを使用しています。3.8.1。 私はあるノードを起動し、次にもう一方のノードを起動し、両方のノード間でタスクが分散されて正しく実行されます。 最初のノードをシャットダウンすると、2番目のノードが以前に最初のノードにあった定期的なタスクの実行を開始します。 問題は、最初の

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    私は、Hazelcastクライアント/サーバートポロジでSpring-Boot、Spring-Data/JPAを使用しています。私のテスト・アプリケーションの一部では、クライアント側でCRUD操作を実行する時間を計算しています(サーバーはリレーショナル・データベースと対話しています)。 write-delay-secondsを10に設定することで、マップ(Store)をwrite-behindに設

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    initial-mode = "LAZY/EAGER"パーティションが失われたときに動作するのでしょうか。 オンラインドキュメント によると、EAGER - 同期的にエントリを読み込みます。別のノードでのバックアップがある場合にGetMapリクエストの呼び出しは()これは私が失われたパーティションは次のシナリオにロードされている方法を知っておく必要があり ... 1)ノードのクラッシュを発生した一

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    埋め込みトポロジでは、Hazelcastロックがフェイルセーフであることがわかりました。 hazelcastドキュメント (http://docs.hazelcast.org/docs/3.6/manual/html-single/index.html#lock)で述べたように: ...メンバーがクラスタを離れるときにそれらのロックがすぐにライブのメンバーのために 利用できるように、その 死んだメ

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    ほとんどすべてのアプリケーションで埋め込みトポロジでHazelcastクラスタが使用されています。 アプリケーションの負荷が高いため、時々メモリやCPUに問題があります。このため、トポロジを組み込みモードからクライアント/サーバーモードに変更する予定です。 質問は、アプリケーションごとに新しいクラスターを設定する必要がありますか?または、単一のクラスタがすべてのクライアントアプリケーションに対応す

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    Hibernateの第2レベルのキャッシュデータオブジェクトを表示するために使用できるツールはありますか? 私はJconsole、visualvm、hazelcast mancenterを使用しましたが、このツールではこの機能を使用できません。 私の主な目的は、どのデータがキャッシュで、どのように読み書きとトランザクションキャッシュが動作するかを確認したいことです。 私のアプリケーションですべてが

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    私は春+ Hazelcast 3.8.2を使用していますが、Spring構成使用して、このようなマップを設定している:私は接続されている2つのクライアント(両方を持っている <hz:map name="test.*" backup-count="1" max-size="0" eviction-percentage="30" read-backup-data="true" ti

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    hazelcast 3.8.2(hazelcast-all jar)+ IMap + mapstore + Spring 4.3.8(xml config)の使用。 Spring XML設定では、 'hz:map-store'は次のエラーをスローします: 17:49:40.519 ERROR [main] org.springframework.test.context.TestContextMa

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    マップには3つのオブジェクトが格納されています。それらは変更されないため、ノードでローカルにキャッシュするのが理にかなっています。そして、それは私が平均レイテンシが巨大であることに気づく前にやっていたと思ったことです。そのhazelcastコンソールを参照してください:これは私の不思議を作る どこから手に入れました。それは私が最初に起こったと思う90と48のミスですか?計算は並行して実行されるので