Netflix最近推出了Hollow，一款Java庫和工具包，旨在有效緩存不屬於“大數據”的數據集。這些數據集可能是電子商務和搜索引擎的元數據，或者是Netflix電影和電視節目的元數據。處理這種數據集的傳統方法包括數據存儲或串行化，但這可能會有可靠性和延遲問題。Hollow的入門指南中總結了核心概念和命名方法：
Hollow管理由單個生產者構建的數據集，並向一個或多個消費者傳送以用於只讀訪問。數據集會隨著時間而改變。改變的數據集的時間線可以分為離散的數據狀態，每個狀態都是那個特定時間點數據的完整快照。
生產者和消費者通過在數據狀態之間轉換的狀態引擎來處理數據集。生產者使用寫狀態引擎，而消費者使用讀狀態引擎。
Hollow取代了Netflix原先的內存數據集框架Zeno。數據集現在用緊湊的、固定長度的、強類型的數據編碼表示。這種編碼最小化了數據集占用的空間，並將編碼記錄“打包在JVM堆上合並的可重用內存條中，以避免影響繁忙的服務器上的GC行為。”
入門
要開始使用Hollow示例，請參考以下POJO：
public class Movie {
long id;
String title;
int releaseYear;
public Movie(long id,String title,int releaseYear) {
this.id = id;
this.title = title;
this.releaseYear = releaseYear;
}
}
上述POJO上簡單的數據集可以這樣填充：
List<Movie> movies = Arrays.asList(
new Movie(1,"The Matrix",1999),
new Movie(2,"Beasts of No Nation",2015),
new Movie(3,"Goodfellas",1990),
new Movie(4,"Inception",2010)
);
Hollow將這樣的movies列表轉換為新的編碼形式，如下所示：
有關編碼的更多詳細信息，請參閱Hollow網站的高級主題章節。
生產者
生產者的第一個示例發布了數據集（本例中的電影）的初始數據狀態，並通知消費者在哪裡找到該數據集。對數據集的後續更改會系統地發布並傳送給消費者。
生產者使用HollowWriteStateEngine作為數據集的句柄：
HollowWriteStateEngine writeEngine = new HollowWriteStateEngine();
HollowObjectMapper填充HollowWriteStateEngine：
HollowObjectMapper objectMapper = new HollowObjectMapper(writeEngine);
for(Movie movie : movies) {
objectMapper.addObject(movie);
}
HollowObjectMapper是線程安全的，也可以並行執行。
生產者將數據集（也稱blob）寫入定義的輸出流：
OutputStream os = new BufferedOutputStream(new FileOutputStream(snapshotFile));
HollowBlobWriter writer = new HollowBlobWriter(writeEngine);
writer.writeSnapshot(os);
為消費者生成API
客戶端API基於數據模型生成必要的Java文件，並且必須在寫入初始的消費者源代碼前執行：
HollowAPIGenerator codeGenerator = new HollowAPIGenerator(
"MovieAPI", // a name for the API
"org.redlich.hollow.consumer.api.generated", // the path for generated API files
stateEngine); // the state engine
codeGenerator.generateFiles(apiCodeFolder);
消費者
一旦通知消費者已發布的數據集，消費者使用HollowWriteReadEngine作為數據集的句柄：
HollowReadStateEngine readEngine = new HollowReadStateEngine();
HollowBlobReader將blob從生產者消費到HollowReadStateEngine：
HollowBlobReader reader = new HollowBlobReader(readEngine);
InputStream is = new BufferedInputStream(new FileInputStream(snapshotFile));
reader.readSnapshot(is);
通過生成的API可以訪問到數據集中的數據：
MovieAPI movieAPI = consumer.getAPI();
for(MovieHollow movie : movieAPI.getAllMovieHollow()) {
System.out.println(movie._getId() + ", " +
movie._getTitle()._getValue() + ", " +
movie._getReleaseYear());
}
這將打出結果輸出：
1, "The Matrix", 1999
2, "Beasts of No Nation", 2015
3, "Goodfellas", 1990
4,"Inception", 2010
完整的Hollow項目可以在GitHub上找到。
InfoQ最近和Netflix高級軟件工程師及Hollow主要貢獻者Drew Koszewnik進行了詳細的訪談，討論了Hollow的具體實現細節。
查看英文原文：Netflix Introduces Hollow, a Java Library for Processing In-Memory Datasets
