quick introduction to Infinispan, JBug Roma and Jug Sardegna

2. Non puoi evitare le Cloud
● Le cloud in ogni forma
● Come SaaS, PaaS, IaaS
● Ovunque
● Pubbliche: Amazon, Google, GoGrid, RackSpace
● Private: Eucalyptus, VMWare, IBM
● Datacenter tradizionali
● Mercato di nicchia
● Le cloud come mainstream

3. Dati sulla cloud
● Nuovi pattern architetturali
● Le macchine sono stateless, effimere
● IP dinamici
● Servizi dinamici
● Database sono problematici
● Storage tradizionali non si adattano alla cloud
● Scalabilità
● I database sono ancora il bottleneck
● ...e single point of failure!

4. Soluzione: Data Grids!
● Data Grids sono perfetti per le cloud:
● Fortemente scalabili
● Nessun single point of failure
● Si adatta ai nodi effimeri
● Latenza molto bassa
● Data Grids:
● Amazon SimpleDB usa Dynamo
● Infinispan, etc..
● Altre offerte commerciali e open source

5. Soluzione: Data Grids!
● Veloci!
● Latenza minima, uso minimale dei dischi
● La memoria è due ordini di grandezza più veloce
● Accesso concorrente ottimizzato
● IO su disco è sempre un impedimento alla
concorrenza
● La memoria è più adatta all'uso concorrente

6. ● Highly scalable data grid platform
● 100% open source licensed (LGPL)
● Based on some JBoss Cache code
● But mostly all-new!
● JBoss Cache is a clustered caching library
● Infinispan is a data grid platform
● JBoss Cache uses a tree-structured API
● Infinispan is a Map. Like JSR-107’s JCACHE

7. Complicato?

8. Tutti conoscono Map<?,?>
CacheManager cm = new DefaultCacheManager("infin-cfg.xml");
Cache cache1 = cm.getCache("cache1");
Map distMap = cache1;
distMap.put( "chiave", "valore" );
distMap.get( "altraChiave" );
ConcurrentMap concurrentDistMap = cm.getCache("cache2");
concurrentDistMap.replace( "k", "atteso", "nuovo" );

9. Map, arricchito
CacheManager cm = new DefaultCacheManager("infi-cfg.xml");
Cache cache1 = cm.getCache("cache1");
cache1.addListener( arg0 );
cache1.putAsync( arg0, arg1 );
cache1.removeAsync( arg0 );
cache1.startBatch();
AdvancedCache advancedCache = cache1.getAdvancedCache();
advancedCache.withFlags( Flag.SKIP_REMOTE_LOOKUP )
.put( arg0, arg1 );

10. Caratteristiche
● Strutture interne efficienti
● CAS totale
● Synchronized assente
● Contenitori di dati naturalmete ordinate
– Molto efficiente per gestire policy di eviction
● Serializzazione ottimizzata
● JBoss Marshalling
– payloads minimali + poolable streams

11. Ereditati da JBoss Cache
● JTA transactions
● Replicated data structure
● Eviction, cache persistence
● Notifications and eventing API
● JMX reporting
● Fine-grained replication
● MVCC locking
● Non-blocking state transfer techniques
● Query API
● Custom (non-JDK) marshalling

12. Nuove funzioni
● Consistent hash based data distribution
● Map API semplicissima (JSR-107 compliant)
● modulo compatibile memcached Client/server
● REST API
● Non limitata a piattaforme JVM
● Console di management basata su JOPR
● Distributed executors
● Map/reduce programming model made easy!

13. Cache distribuita
● Consistent hash based data distribution
● Permette di scalare su cluster grandi
● Test in corso su cluster di migliaia di nodi
● Cache locale “L1” per letture migliorate
● Invalidazione distribuita
● Ribilanciamento dinamico
● Non presenta single-point-of-failure

14. Memoria condivisa

15. Storage esterno

16. Storage esterno

17. Configurazioni Avanzate
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<infinispan
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="urn:infinispan:config:4.0
http://www.infinispan.org/schemas/infinispan-config-
4.0.xsd"
xmlns="urn:infinispan:config:4.0" />
<infinispan />

18. Configurazioni Avanzate
Esempio: Scarlet

19. Come partecipare?
● Provalo!
● Segnala problemi: non solo nel codice
● Suggerisci nuove feature
● Testa i tuoi casi d'uso particolari
● E raccontaceli
● Collabora con lo sviluppo
● Sviluppo open e democratico
● Priorità discusse pubblicamente
● Già alcuni committer “core” esterni a Red Hat