高性能高可用性Java EE分布式应用程序的数据通信和同步

Question

在开始讨论我的问题之前，让我先解释一下我们需要使用的架构：

• 我们将有一个中央应用程序实例。

  • 此应用程序实例与业务管理webapp一起部署 - 它用于更改“内部”数据（我稍后会谈到这一点）
  • 此应用程序实例实际上是服务器群集

• 我们将有n（n> 0＆amp;＆amp; n＆lt; = 3000）本地应用程序实例 - 每个“位置”1个

  • 此实例用作其位置的数据处理器
  • 此实例不使用完整的中央数据集 - 仅限于数据处理所需的子集
  • 每个地点都可以（我们应该期待）长时间离线（比如说2周以上）

• 每个位置都有几百个“客户”（假设最多300个） - 外部应用程序将提供处理数据

现在把所有东西放在一起： 如果位置在线，则客户端可以与本地实例或中心通信。但是，如果位置处于脱机状态，则中央不可用，客户端只能与本地实例通信。在这种情况下，本地实例应该像处理Central一样处理数据（因此根据中心定义的规则 - 我之前谈过的“内部”数据），缓存结果，当位置变为在线时，将其同步到中央（只是结果，没有重新计算中央）。 同时，本地实例应始终使其“内部”数据与中心保持同步（当它们处于联机状态时，如果它们处于脱机状态，我们假设数据为“新鲜”，只要离线时间不超过2周阈值）。或者，从另一方面看 - 当中心发生变化时，需要将其推送到所有可用的本地实例。

总而言之（最后问我的问题）我们需要一种方法将数据从Central实例同步到数千个Local实例，我们还需要一种方法将Local更改发送到Central。考虑到本地实例的数量，可能的高流量（每个本地最多可以有300个客户端，每个客户端每分钟可以生成多个请求，每个请求的计算可能需要花费很多时间，结果可能很大））和所有其他约束（例如，Central实例将是Weblogic服务器的集群，但每个Local将是单个WildFly，中央和本地的数据库也将不同 - 包括不同的模式，什么是最好的方法对于这种通信和同步问题？

Answer 1

看起来消息代理模式在这里最合适。 对于＆＃34;当地人 - ＆gt;中央＆＃34;您可能会在本地存储的点对点消息中累积更改，这些消息发送到在线时段期间发送到中央服务器。您可以使用本地持久消息队列来实现此目的。 对于中央服务器发起的更改，您可以使用发布/订阅者模式并确保交付。 冲突的更改解决方案特定于您的业务逻辑。