l Coherence下載地址：
http://www.oracle.com/technetwork/cn/middleware/coherence/downloads/index.html
l Coherence安裝：
Coherence是純Java的框架，不需要額外的安裝。首先在Oracle網站上下載開發包，最新爲3.4版，只有13M，可以說是很小很強大。 SDK解壓即可，包含 bin, doc, example, lib 四個目錄。Doc下包含了完整的user-guide，只是有點長，有350多頁。
創建或切換到一個cache：Coherence集羣是由Node構成的，每個Node既存儲數據，又可以查詢數據。 運行 bin/coherence.sh命令就能啓動一個Node實例。 運行多次，就能啓動多個實例，各Node能自動檢測到網路內新啓動的Node，並加入集羣。 第一個節點啓動信息大致爲：
MasterMemberSet(
ThisMember=Member(Id=1, Timestamp=2014-09-01 00:25:33.724, Address=10.2.48.181:8088, MachineId=14517, Location=site:,process:2413, Role=CoherenceConsole)
OldestMember=Member(Id=1, Timestamp=2014-09-01 00:25:33.724, Address=10.2.48.181:8088, MachineId=14517, Location=site:,process:2413, Role=CoherenceConsole)
ActualMemberSet=MemberSet(Size=1
Member(Id=1, Timestamp=2014-09-01 00:25:33.724, Address=10.2.48.181:8088, MachineId=14517, Location=site:,process:2413, Role=CoherenceConsole)
)
MemberId|ServiceVersion|ServiceJoined|MemberState
1|3.7.1|2014-09-01 00:25:36.999|JOINED
RecycleMillis=1200000
RecycleSet=MemberSet(Size=0
)
)
最後會出現命令行提示符
通過Coherence控制檯命令就可以執行Cache的基本操作。
創建基本cluster和緩存實例
l 創建一個基本的Cluster
1）使用一個文本編輯器，打開Coherence_home/bin/cache-server腳本
2）修改java_opts變量，包含tangosol.coherence.cluster和tangosol.coherence.clusterport系統屬性如下：
set java_opts="-Xms%memory% -Xmx%memory% -Dtangosol.coherence.cluster=cluster_name -Dtangosol.coherence.clusterport=port" 替換cluster_name和端口號的值，對於cluster是唯一的。例如，使用你的名字來定義cluster的名和和你電話號碼的最後四位作爲端口 號
3）保存並關閉cache-server腳本
4）重複1到3的步驟來修改Coherence_Home/bin/coherence腳本
5）運行cache-server腳本。啓動一個緩存服務器，輸出信息提供了關於cluster成員的信息。
6）運行兩個coherence腳本，每個實例啓動後，輸出信息提供了關於各自的集羣成員的信息。每個實例返回了一個對於命令行工具的命令提示符。
l 創建緩存
在任意一個緩存工廠實例的命令提示符裏，創建一個名爲Cmcc的緩存。使用cache命令：
cache Cmcc
在命令提示符，使用put命令來存放一個簡單的字符串進行的緩存，通過鍵入一個key/value值對（用空格分開）：
put key1 hello
這個命令返回顯示null。put命令總是返回了一個給定鍵的以前的值。null值被返回，因爲這是這個鍵的第一個值。
切換到另一個緩存工廠實例，從命令提示符創建一個Cmcc緩存，使用cache命令：
cache Test
從命令提示符，檢索緩存中的字符串，使用get命令，輸入鍵名
get key1
這個命令返回顯示hello。任何一個緩存功能進程能夠添加和移除緩存條目，因爲進程是同一個集羣的一部分，並且Cmcc緩存是被所有集羣成員所知道的。此外，既然緩存服務器存儲了緩存數據的備份，每個緩存工廠進程都能夠被關閉，緩存數據仍然存在。
Coherence默認的形式是用多播來尋找cluster。Coherence能夠被配置爲使用單播，如果網絡中不允許使用多播。
Coherence配置
l 默認的配置文件說明
tangosol-coherence.xml-這個文件提供了operational 和run-time設置，被用來創建和配置cluster,通訊和數據管理服務。這個文件代表性的被稱爲operational deployment descriptor.這個文件的架構是coherence-operational-config.xsd文件。
tangosol-coherence-override-dev.xml 當Coherence啓動在開發模式時，這個文件覆蓋了tangosol-coherence.xml文件的operational 設置。默認的，Coherence啓動與developer 模式，這個文件中的設置會被使用。這個文件中的設置適合開發環境。這個覆蓋文件的架構文件和operational deployment descriptor的架構文件是一樣的。
tangosol-coherence-override-eval.xml 當Coherence啓動與evaluation模式時候，這個文件覆蓋了在tangosol-coherence.xml文件的operational 設置。這個文件中的設置適合evaluating Coherence.這個覆蓋文件的架構文件和operational deployment descriptor的架構文件是一樣的。
tangosol-coherence-override-prod.xml當Coherence啓動與 evaluation模式時候，這個文件覆蓋了在tangosol-coherence.xml文件的operational 設置。這個文件中的設置適合production Coherence.這個覆蓋文件的架構文件和operational deployment descriptor的架構文件是一樣的。
coherence-cache-config.xml 這個文件用來指定在cluster中使用的各種各樣的緩存類型。這個文件被代表性的稱爲configuration deployment descriptor.這個文件的架構是coherence-cache-config.xsd文件。
coherence-pof-config.xml 當使用Portable Object Format（POF）來序列化對象時，這個文件用來指定自定義的數據類型。這個文件被代表性的稱爲POF configuration deployment descriptor.這個文件的架構是coherence-pof-config.xsd文件。
Management configuration files 一個用來配置coherence management reports的文件集合。這些文件在coherence.jar庫的/reports目錄裏。文件包含了一組配置文件的報告(report-group.xml。默認的)，參考了許多的報告定義文件。每個報告定義文件的結果是創建一個報告文件,該文件顯示管理信息基於特定的一組度量。 這些文件的架構分別是coherence-report-config.xsd 和 coherence-report-group-config.xsd file.
Coherence常用命令
l Coherence常用命令：
創建或切換到一個cache：Map (?): cache cmcc
Put一個數據：Map (ccc1): put key1 value1
Get一個數據: Map (ccc1): get key1
查看有哪些cache：Map (?): maps
查看一個cache下的所有key：Map (ccc1): list
你不必關心數據存在哪裏，可以在Node1上 put一個數據，在Node2上get出來。 默認啓動Node使用的是 Coherence.jar中的緩存配置文件 coherence-cache-config.xml ，使用的是DistributedCache 分區緩存
Coherence在編程中使用
l Coherence在編程中使用API1-------基礎：
使用Coherence進行數據管理的應用程序中的API調用非常簡單，無論集羣有多少個物理機器，多少個節點實例，客戶端只邏輯上面對集羣
NamedCache cache = CacheFactory.getCache( cacheName );
cache.put(key, value);
Object value = cache.get(key);
必須引入coherence.jar, tangosol.jar 等必要的類庫文件
l Coherence在編程中使用API2--------查詢：
添加索引可以是查詢更有效：
// ValueExtractor : 提取內容
// Ordered 是否排序
// 排序比較器
cache.addIndex(ValueExtractor, Ordered, comparator)
內容提取器類型：
ReflectionExtractor 反射提取器
比如：new ReflectionExtractor("getAge")
KeyExtractor 關鍵字提取器
new KeyExtractor(new ReflectionExtractor("getName"))
ChainedExtractor 鏈接提取器
new ChainedExtractor("getAddress.getCity")
entrySet 查詢集合：
entrySet（Filter）方法內部是一個過濾器類型
過濾器類型：
EqualsFilter 提取值等於參數字符串的對象
new EqualsFilter("getName", "JS")
NotEqualsFilter 與Equal過濾器相反
new EqualsFilter("getName", "JS")
AndFilter 鏈接兩個過濾器
new AndFilter(
new EqualsFilter("getName", "JS1"),
new EqualsFilter("getName", "JS2"))
LikeFilter 和數據庫的like 相似
new LikeFilter("getName","J%")
GreaterFilter 大於判斷
new GreaterFilter("getAge", 20)
coherence 集合查詢：
//得到大於20歲的個數
cache.aggregate(new GreaterFilter("getAge", 20), new Count())
//得到最小年齡
cache.aggregate(AlwaysFilter.INSTANCE,new LongMin("getAge"))
//得到最大年齡
cache.aggregate(AlwaysFilter.INSTANCE,new LongMax("getAge"))
//得到平均年齡
cache.aggregate(AlwaysFilter.INSTANCE,new DoubleAverage("getAge"))
Coherence緩存機制
l 1 複製緩存(ReplicatedCache)
數據在集羣成員中進行全複製，每個節點都有一個完整的數據拷貝。這種集羣下，read性能最高( cache.get(key) 操作)，容錯性好，但cache.put(key,value) 操作性能較低。如果Node很多，每次put操作都要在所有成員上執行一次
這是一種傳統的集羣技術，不是Coherence的亮點。
l 2 樂觀緩存 (OptimisticCache)
它類似於複製緩存，但不提供併發控制(Concurrency Control)。這種集羣數據吞吐量最高，各節點容易出現數據不一致的情況。
l 3 分區緩存(Distributed (Partitioned) Cache)
Coherence 的亮點。默認情況下，一份數據A只在兩個節點上有拷貝，第二份作爲備份數據(Backup)，用於容錯。
從整體上看，假設應用需要的Cache總內存爲 M，該模式將數據分散到N個節點上，每個JVM只佔用 M/N 的內存消耗，與複製緩存每節點消耗 M量的內存形成對比，它可以極大節省內存資源。
l 4 Near緩存 (NearCache)
分區緩存的改進版。分區緩存將數據全部存到Cache Node上，而Near緩存將緩存數據中使用頻率最高的數據(熱點數據Hotspot)放到應用的本地緩存（Local Cache）區域。由於本地內存訪問的高效性，它可以有效提升分區緩存的read性能
l 5 四種緩存類型的基本特點對比
幾個重要因素：
JVM數量(N): 即啓動的Node數量，每個節點爲一個JVM進程；
數據大小(M)：要緩存的數據總量的佔用空間大小，如10M，120M等；
冗餘度(R) ：緩存的secondary備份個數。分區緩存默認爲1，可以配置2，3，…
本地緩存大小(L)：(僅對Near緩存而言)應用所在的本地緩存的空間大小字節數。
幾種類型的對比：
Coherence數據管理模式
l Coherence4種數據管理模式：
Read-Through,
Write-Through,
Refresh-Ahead
Write-Behind
數據管理模式體現在CacheStore 接口的功能上。
CacheStore負責直接和數據源交互，進行增刪改查操作；並也負責和Coherence Cache交互，向其中寫數據(put)，讀數據(get)和刪除數據（remove）。CacheStore相當於 數據源和Cache間的橋樑。
對於不同的應用，由於數據源不同，如：DB，WebService ，FileSystem等， CacheStore有不同的實現。它一般作爲應用的一部分。Coherence也爲 Hibernate，Toplink等實現了一個CacheStore。
l 1 Read-Through：
Read-Through 的基本特點是同步讀取。步驟爲：
1）應用調用 CacheStore 查詢數據X；
2）CacheStore 去Cache中查詢，未發現數據時，向數據庫執行查詢操作，並將查詢結果放到 Cache中， 並將結果返回給應用；
3）如果發現Cache中有數據，則直接從Cache讀取，並返回給應用。
其特點體現在第二步，CacheStore調用 cache.get(X) 到 CacheStore 給應用返回數據，是同步操作。 也就是要在一個同步過程中先等待數據查詢，Cache被填充，才能獲得數據。 這種模式的性能比較低，不及 Refresh-Ahead。
l 2 Write-Through：
Write-Through 對應於數據修改操作，如 update，也具有同步的特點。
1）應用調用 CacheStore update數據X；
2）CacheStore 先update Cache中的數據，然後再向數據庫執行update操作；
這種模式在一個同步過程中，先改Cache，再改數據庫。因此性能也不是最理想的。
l 3 Refresh-Ahead：
與Read-Through相對，它是異步的。 Coherence在Cache數據過期前，有CacheStore自動重新從數據庫加載數據。而前臺應用在查詢數據時，CacheStore 僅調用Cache.get(X)。因此這種模式的效率明顯高於read-through。 自動重載數據的時間可以設定。
l 4 Write-behind：
與write-through相對，它是異步的。
應用調用CacheStore進行update時，CacheStore不去操作數據庫，直接返回結果。而Coherence集羣自動對操作進行排隊(queue)，在間隔一段時間後(interval), CacheStore在執行隊列中的 update 操作。 這樣，減少的同步操作數據庫的時間被節省，修改類功能的性能就能得到大幅提高。這也是Coherence的一大特色。
序列化選項
l 序列化選項：
因爲序列化通常是集羣數據管理中消費最大的，Coherence提供了下面的選項來序列化和反序列化數據：
1. com.tangosol.io.pof.PofSerializer-Portal Object Format （也可以引用POF）是一種和語言無關的二進制格式。POF的設計是用來在控件和時間上提高效率，在Coherence中是最常用的序列化選項。
2. java.io.Serializable 最簡單的，但是最慢的選項。
3. java.io.Externalizable-這要求開發人員手動實現序列化，但是能夠提供重大的性能提升。與java.io.Serizlizable比較，這個能夠用兩種或者兩種以上的因素截取序列化數據（在分佈式緩存中特別有用，因爲他們通常以序列化形式緩存數據）。最重要的，CPU使用率顯著的降低。
4. com.tangosol.io.ExternalizableLite-這和java.io.Externalizable十分相似，但是提供了更好的性能和更低的內存利用率，通過使用了一個更加高效的IO stream的實現。
5. com.tangosol.run.xml.XmlBean-ExternalizableLite的默認實現
Invocation服務
l Invocation服務
Coherence調用服務能夠部署運算代理到各個cluster的節點。這些代理既可以是excute-style（部署和異步監聽）有可以是query-style（部署和同步監聽）。 調用服務能夠通過com.tangosol.net.InvocationService接口來訪問，包含以下兩個方法：
public void execute(Invocable task, Set setMembers, InvocationObserver observer); public Map query(Invocable task, Set setMembers); 服務的實例可以從com.tangosol.net.CacheFactory 類來檢索。 Coherence爲以人物爲中心的處理實現WorkManager API。