Java分布式学习入门教程

Java分布式学习入门涵盖了分布式系统的基本概念、Java在网络环境中的应用、分布式系统的优势与挑战以及网络编程和数据一致性等内容。文章详细介绍了Java RMI、MapReduce、Apache Spark等关键技术，并探讨了分布式存储系统和消息队列的应用。通过丰富的示例代码，读者可以深入理解Java在分布式环境中的开发和实际应用。本文旨在为初学者提供全面的Java分布式系统入门指南。

分布式系统的基本概念

分布式系统是指一组通过网络相互连接的计算机系统，它们协同工作以共同完成一个或多个相关的任务。这些系统中的每个计算机都称为节点，它们通过网络协议进行通信和协调。分布式系统的目的是提高系统的可用性、可靠性、可扩展性和性能，同时降低单点故障的风险。

Java在分布式系统中的应用

Java是一种广泛使用的编程语言，它在分布式系统中有着重要的应用。Java平台提供了丰富的API和框架，支持在网络环境中进行各种分布式应用开发。例如，Java RMI（Remote Method Invocation）允许程序通过网络调用远程对象的方法，Java EE（Enterprise Edition）提供了诸如EJB（Enterprise JavaBeans）、JMS（Java Message Service）等组件，用于构建分布式企业应用。

分布式系统的优势与挑战

优势：

1. 可扩展性：分布式系统可以通过增加节点轻松扩展系统容量。
2. 可靠性：即使部分节点失效，整个系统仍可以正常运行。
3. 性能改进：通过任务的并行处理，可以显著提高性能。
4. 资源利用：更有效地利用资源，特别是在大规模系统中。

挑战：

1. 复杂性：系统的复杂性随着节点数量的增加而增加。
2. 一致性：保持数据的一致性是一个重要的挑战。
3. 通信延迟：网络延迟可能会影响系统的响应时间。
4. 安全性：分布式系统更容易受到安全攻击。

Java网络编程入门

Java提供了丰富的网络编程API，包括java.net包中的Socket和ServerSocket类，以及java.nio包中的非阻塞I/O支持，这些API可以用来构建基本的网络应用。

使用Socket进行基本的网络通信

Socket编程是Java网络编程的基础，它允许两个程序通过网络进行通信。下面是一个简单的示例，展示如何使用Socket建立客户端和服务器端的通信。

服务器端代码：

import java.io.*;
import java.net.*;

public class SimpleServer {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        ServerSocket serverSocket = new ServerSocket(9090);
        System.out.println("Server started on port 9090");

        while (true) {
            Socket clientSocket = serverSocket.accept();
            System.out.println("New client connected");
            newClientHandler(clientSocket);
        }
    }

    private static void newClientHandler(Socket clientSocket) {
        new Thread(() -> {
            try (BufferedReader in = new BufferedReader(new InputStreamReader(clientSocket.getInputStream()));
                 PrintWriter out = new PrintWriter(clientSocket.getOutputStream(), true)) {

                String inputLine;
                while ((inputLine = in.readLine()) != null) {
                    System.out.println("Received: " + inputLine);
                    out.println("Echo: " + inputLine);
                }
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }).start();
    }
}

客户端代码：

import java.io.*;
import java.net.*;

public class SimpleClient {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        Socket socket = new Socket("localhost", 9090);
        PrintWriter out = new PrintWriter(socket.getOutputStream(), true);
        BufferedReader in = new BufferedReader(new InputStreamReader(socket.getInputStream()));

        String userInput;
        BufferedReader stdIn = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
        String serverResponse;
        while ((userInput = stdIn.readLine()) != null) {
            out.println(userInput);
            serverResponse = in.readLine();
            System.out.println("Server Echo: " + serverResponse);
        }

        socket.close();
    }
}

使用java.nio实现非阻塞I/O

下面是一个使用java.nio包实现非阻塞I/O的简单示例。

服务器端代码：

import java.nio.ByteBuffer;
import java.nio.channels.SelectionKey;
import java.nio.channels.Selector;
import java.nio.channels.ServerSocketChannel;
import java.nio.channels.SocketChannel;
import java.util.Iterator;

public class NioServer {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Selector selector = Selector.open();
        ServerSocketChannel serverSocketChannel = ServerSocketChannel.open();
        serverSocketChannel.socket().bind(new InetSocketAddress(9090));
        serverSocketChannel.configureBlocking(false);
        serverSocketChannel.register(selector, SelectionKey.OP_ACCEPT);

        while (true) {
            selector.select();
            Iterator<SelectionKey> selectedKeys = selector.selectedKeys().iterator();
            while (selectedKeys.hasNext()) {
                SelectionKey selectionKey = selectedKeys.next();
                if (selectionKey.isAcceptable()) {
                    SocketChannel socketChannel = serverSocketChannel.accept();
                    socketChannel.configureBlocking(false);
                    socketChannel.register(selector, SelectionKey.OP_READ);
                } else if (selectionKey.isReadable()) {
                    SocketChannel socketChannel = (SocketChannel) selectionKey.channel();
                    ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(1024);
                    int read = socketChannel.read(buffer);
                    if (read == -1) {
                        socketChannel.close();
                    } else {
                        buffer.flip();
                        byte[] bytes = new byte[buffer.remaining()];
                        buffer.get(bytes);
                        String receivedMessage = new String(bytes);
                        System.out.println("Received: " + receivedMessage);
                        ByteBuffer responseBuffer = ByteBuffer.wrap("Echo: " + receivedMessage).array();
                        socketChannel.write(ByteBuffer.wrap(responseBuffer));
                    }
                }
                selectedKeys.remove();
            }
        }
    }
}

客户端代码：

import java.io.*;
import java.nio.ByteBuffer;
import java.nio.channels.SelectionKey;
import java.nio.channels.Selector;
import java.nio.channels.SocketChannel;
import java.util.Scanner;

public class NioClient {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Selector selector = Selector.open();
        SocketChannel socketChannel = SocketChannel.open(new InetSocketAddress("localhost", 9090));
        socketChannel.configureBlocking(false);
        socketChannel.register(selector, SelectionKey.OP_READ);

        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        while (true) {
            selector.select();
            Iterator<SelectionKey> selectedKeys = selector.selectedKeys().iterator();
            while (selectedKeys.hasNext()) {
                SelectionKey selectionKey = selectedKeys.next();
                if (selectionKey.isReadable()) {
                    SocketChannel socketChannel1 = (SocketChannel) selectionKey.channel();
                    ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(1024);
                    int read = socketChannel1.read(buffer);
                    if (read == -1) {
                        socketChannel.close();
                        break;
                    }
                    buffer.flip();
                    byte[] bytes = new byte[buffer.remaining()];
                    buffer.get(bytes);
                    String receivedMessage = new String(bytes);
                    System.out.println("Server Echo: " + receivedMessage);
                } else if (selectionKey.isWritable()) {
                    String userInput = scanner.nextLine();
                    ByteBuffer buffer = ByteBuffer.wrap(userInput.getBytes());
                    socketChannel.write(buffer);
                    socketChannel.register(selector, SelectionKey.OP_READ);
                }
                selectedKeys.remove();
            }
        }
    }
}

了解Java RMI（远程方法调用）

Java RMI（Remote Method Invocation）允许程序通过网络调用远程对象的方法。RMI是Java提供的一种分布计算模型，它支持在不同的Java虚拟机之间进行对象的远程调用。

RMI的基本概念：

• 远程对象：通过RMI在网络中公开的方法的对象。
• Stub和Skeleton：当客户端请求调用远程对象的方法时，RMI会创建一个Stub对象来代理远程对象的调用，并创建一个Skeleton对象来处理网络通信。
• Registry：RMI注册表用于存储远程对象的引用，客户端可以通过这个注册表来查找和调用远程对象的方法。

RMI的简单示例：

服务端代码：

import java.rmi.Remote;
import java.rmi.RemoteException;
import java.rmi.registry.LocateRegistry;
import java.rmi.registry.Registry;

public interface MyRemote extends Remote {
    String sayHello() throws RemoteException;
}

public class MyRemoteImpl implements MyRemote {
    @Override
    public String sayHello() throws RemoteException {
        return "Hello from RMI server!";
    }
}

public class RmiServer {
    public static void main(String[] args) {
        try {
            MyRemoteImpl myRemoteImpl = new MyRemoteImpl();
            Registry registry = LocateRegistry.createRegistry(1099);
            registry.rebind("MyRemote", myRemoteImpl);
            System.out.println("RMI server is running...");
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

客户端代码：

import java.rmi.RemoteException;
import java.rmi.registry.LocateRegistry;
import java.rmi.registry.Registry;

public class RmiClient {
    public static void main(String[] args) {
        try {
            Registry registry = LocateRegistry.getRegistry(1099);
            MyRemote myRemote = (MyRemote) registry.lookup("MyRemote");
            String hello = myRemote.sayHello();
            System.out.println(hello);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

数据一致性

实现数据一致性的策略与工具介绍

实现数据一致性的策略包括：

• 两阶段提交：这是处理分布式事务的一种方法。
• 乐观锁：通过版本号来检查数据是否被其他事务修改。
• 悲观锁：通过锁定资源来防止数据被修改。

常用的工具包括：

• ZooKeeper：一个分布式协调服务，可以用于实现分布式锁。
• Etcd：一个可靠的分布式键值存储，常用于实现分布式锁和服务发现。

示例代码（使用ZooKeeper实现分布式锁）

import org.apache.zookeeper.CreateMode;
import org.apache.zookeeper.KeeperException;
import org.apache.zookeeper.ZooKeeper;
import org.apache.zookeeper.data.Stat;

import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;

public class ZooKeeperDistributedLock {
    private static final String ZK_ADDRESS = "localhost:2181";
    private static final String ZK_LOCK_PATH = "/distributedlock";
    private ZooKeeper zooKeeper;

    public ZooKeeperDistributedLock() throws IOException {
        zooKeeper = new ZooKeeper(ZK_ADDRESS, 5000, event -> {
            if (ZooKeeper.States.SyncConnected.equals(event.getState())) {
                ZooKeeperDistributedLock.this.connectLatch.countDown();
            }
        });
        connectLatch = new CountDownLatch(1);
        try {
            connectLatch.await();
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    private CountDownLatch connectLatch;

    public boolean lock() throws InterruptedException, KeeperException {
        String path = zooKeeper.create(ZK_LOCK_PATH + "/lock-", new byte[0], ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);
        Stat stat = null;
        while (true) {
            String[] children = zooKeeper.getChildren(ZK_LOCK_PATH, null);
            String currentLockName = new String(path).substring(ZK_LOCK_PATH.length() + 1);
            int currentLockIndex = Integer.parseInt(currentLockName);
            for (String child : children) {
                String lockName = new String(child).substring(ZK_LOCK_PATH.length() + 1);
                int lockIndex = Integer.parseInt(lockName);
                if (currentLockIndex > lockIndex) {
                    path = zooKeeper.create(ZK_LOCK_PATH + "/lock-", new byte[0], ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);
                } else if (lockIndex == currentLockIndex + 1) {
                    stat = zooKeeper.exists(ZK_LOCK_PATH + "/" + lockName, null);
                    if (stat == null) {
                        return true;
                    }
                }
            }
            Thread.sleep(1000);
        }
    }

    public void unlock() throws InterruptedException, KeeperException {
        zooKeeper.delete(path, -1);
    }
}

分布式计算框架

MapReduce原理与应用

MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行处理。它将复杂的任务分解成多个更小的任务，这些任务可以并行执行。MapReduce框架可以运行在各种分布式计算环境中，如Hadoop和Spark。

MapReduce流程：

1. Map阶段：将输入数据分成多个块，每个块由一个Mapper处理。
2. Shuffle阶段：Mapper将结果分组，并将它们发送到Reducer。
3. Reduce阶段：Reducer处理所有的分组数据，并最终输出结果。

示例代码（使用Hadoop MapReduce）：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import java.io.IOException;

public class WordCount {
    public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {
        private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
        private Text word = new Text();

        public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            String[] words = value.toString().split("\\s+");
            for (String w : words) {
                word.set(w);
                context.write(word, one);
            }
        }
    }

    public static class IntSumReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
        private IntWritable result = new IntWritable();

        public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            int sum = 0;
            for (IntWritable val : values) {
                sum += val.get();
            }
            result.set(sum);
            context.write(key, result);
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
        job.setJarByClass(WordCount.class);
        job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
        job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

示例代码（使用其他输入输出格式）

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.SequenceFileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.SequenceFileOutputFormat;

import java.io.IOException;

public class SequenceFileWordCount {
    public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {
        private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
        private Text word = new Text();

        public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            String[] words = value.toString().split("\\s+");
            for (String w : words) {
                word.set(w);
                context.write(word, one);
            }
        }
    }

    public static class IntSumReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
        private IntWritable result = new IntWritable();

        public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            int sum = 0;
            for (IntWritable val : values) {
                sum += val.get();
            }
            result.set(sum);
            context.write(key, result);
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "sequence file word count");
        job.setJarByClass(SequenceFileWordCount.class);
        job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
        job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        job.setInputFormatClass(SequenceFileInputFormat.class);
        job.setOutputFormatClass(SequenceFileOutputFormat.class);
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

Apache Spark简介及其简单使用

Apache Spark是一个快速、通用的分布式计算系统，它支持大规模数据集的处理。Spark提供了丰富的API，支持多种编程语言如Java、Scala等，可以用于构建各种数据处理应用。

Spark的基本概念：

• RDD（Resilient Distributed Dataset）：是Spark的核心抽象，它是不可变的、分区的、容错的数据集。
• Transformation：转换操作，如map、filter等，它们会生成新的RDD。
• Action：动作操作，如reduce、collect等，它们会触发计算并返回结果。

示例代码（使用Java API）：

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.Function;

import java.util.Arrays;

public class SimpleSpark {
    public static void main(String[] args) {
        SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("Simple App").setMaster("local");
        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);

        JavaRDD<String> lines = sc.textFile("input.txt");
        JavaRDD<String> words = lines.flatMap((Function<String, Iterable<String>>) line -> Arrays.asList(line.split("\\s+")).iterator());
        JavaRDD<Integer> lengths = words.map(String::length);
        int totalLength = lengths.reduce((a, b) -> a + b);
        System.out.println(totalLength);
    }
}

示例代码（使用其他输入输出格式）

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction;
import org.apache.spark.api.java.function.Function2;
import scala.Tuple2;

import java.util.Arrays;

public class SparkWordCount {
    public static void main(String[] args) {
        SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("Spark Word Count").setMaster("local");
        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);

        JavaPairRDD<String, Integer> counts = sc.textFile("input.txt")
            .flatMap((FlatMapFunction<String, String>) line -> Arrays.asList(line.split("\\s+")).iterator())
            .mapToPair((Function<String, Tuple2<String, Integer>>) word -> new Tuple2<>(word, 1))
            .reduceByKey((Function2<Integer, Integer, Integer>) (a, b) -> a + b);

        counts.saveAsTextFile("output");
    }
}

分布式存储系统

分布式文件系统（如HDFS）

分布式文件系统（DFS）是一种文件系统，它将数据分布在多个节点上，以提高系统的容错性和可扩展性。Hadoop Distributed File System（HDFS）是Hadoop生态系统中的分布式文件系统，它提供了高吞吐量的数据访问，适用于大规模数据集的分布式存储和处理。

HDFS的基本概念：

• NameNode：负责管理文件系统的命名空间和客户端对文件的访问。
• DataNode：存储实际的数据块。

HDFS的简单使用示例：

# 启动NameNode和DataNode
hdfs namenode -format
hdfs namenode &
hdfs datanode &
# 创建HDFS目录
hadoop fs -mkdir /user
hadoop fs -mkdir /user/username
# 从本地文件上传到HDFS
hadoop fs -put localfile /user/username/
# 从HDFS下载文件到本地
hadoop fs -get /user/username/localfile localfile

示例代码（使用Java API访问HDFS）

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;

import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;

public class HdfsExample {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        Configuration conf = new Configuration();
        FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

        // 从HDFS读取文件
        Path hdfsPath = new Path("/user/username/localfile");
        FileInputStream fis = new FileInputStream(hdfsPath.toString());
        FileOutputStream fos = new FileOutputStream("localfile");
        IOUtils.copyBytes(fis, fos, 1024, false);

        // 将文件上传到HDFS
        Path localPath = new Path("localfile");
        fs.copyFromLocalFile(false, localPath, hdfsPath);
    }
}

分布式数据库（如Cassandra、HBase）

分布式数据库是分布式系统中用于存储和管理数据的数据库系统。常见的分布式数据库包括Cassandra和HBase。

Cassandra的优点：

• 高可用性：没有单点故障。
• 弹性伸缩：可以水平扩展。
• 数据分区：数据可以分布在多个节点上。

HBase的优点：

• 列存储：适用于稀疏数据。
• 实时读写：支持实时读写操作。
• 强大的扩展性：支持水平扩展。

示例代码（使用Java API访问HBase）

import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.TableName;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Connection;
import org.apache.hadoop.hbase.client.ConnectionFactory;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Put;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Table;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;

import java.io.IOException;
import java.util.Properties;

public class HBaseExample {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        Properties props = HBaseConfiguration.create();
        props.setProperty("hbase.zookeeper.quorum", "localhost");
        props.setProperty("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181");
        Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(props);
        Table table = connection.getTable(TableName.valueOf("mytable"));
        Put put = new Put(Bytes.toBytes("row1"));
        put.addColumn(Bytes.toBytes("family"), Bytes.toBytes("qualifier"), Bytes.toBytes("value"));
        table.put(put);
    }
}

示例代码（使用Java API访问Cassandra）

import com.datastax.driver.core.Cluster;
import com.datastax.driver.core.Session;

import java.util.UUID;

public class CassandraExample {
    public static void main(String[] args) {
        Cluster cluster = Cluster.builder().addContactPoint("127.0.0.1").build();
        Session session = cluster.connect("mykeyspace");

        session.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (id UUID PRIMARY KEY, name text, age int)");
        session.execute("INSERT INTO users (id, name, age) VALUES (?, ?, ?)", UUID.randomUUID(), "John Doe", 30);

        String cql = "SELECT * FROM users";
        for (com.datastax.driver.core.Row row : session.execute(cql)) {
            System.out.printf("User ID: %s  Name: %s  Age: %d\n",
                row.getUUID("id"), row.getString("name"), row.getInt("age"));
        }

        cluster.close();
    }
}

存储系统的设计与实现基础

设计分布式存储系统时，需要考虑的因素包括：

• 数据分布：如何将数据分布在各个节点上。
• 数据冗余：如何保证数据的可靠性，通常通过数据冗余来实现。
• 读写一致性：如何保证数据的一致性。
• 容错性：如何处理节点故障。
• 扩展性：如何支持系统规模的扩展。

分布式消息队列与缓存

消息队列的作用及应用场景

消息队列（MQ）用于在分布式系统中传递消息，它能够异步地处理数据，从而提高系统的响应速度和可靠性。消息队列的应用场景包括：

• 异步处理：将耗时的操作从主线程中分离出来，提高系统的响应速度。
• 解耦：将不同的服务解耦，使得服务之间可以独立开发和部署。
• 削峰填谷：在系统负载高峰期，通过消息队列积累请求，达到削峰填谷的效果。
• 可靠传输：保证消息的可靠传输。

缓存机制的重要性及其在分布式系统中的应用

缓存机制可以在分布式系统中提高性能和响应速度。常见的缓存机制包括：

• 内存缓存：如Redis、Memcached等，将数据存储在内存中，提供快速的访问。
• 分布式缓存：如Apache Ignite、Caffeine等，将缓存分布在多个节点上，提高系统的可用性和可靠性。

示例代码（使用Redis作为缓存）

import redis.clients.jedis.Jedis;

public class RedisCacheExample {
    public static void main(String[] args) {
        Jedis jedis = new Jedis("localhost");
        jedis.set("key", "value");
        String value = jedis.get("key");
        System.out.println(value);  // 输出 "value"
        jedis.close();
    }
}

示例代码（使用Apache Ignite作为分布式缓存）

import org.apache.ignite.Ignition;
import org.apache.ignite.cache.CacheMode;
import org.apache.ignite.configuration.CacheConfiguration;
import org.apache.ignite.configuration.IgniteConfiguration;

import java.util.Properties;

public class IgniteExample {
    public static void main(String[] args) {
        IgniteConfiguration igniteConf = new IgniteConfiguration();
        CacheConfiguration<String, String> cacheCfg = new CacheConfiguration<>();
        cacheCfg.setCacheMode(CacheMode.PARTITIONED);
        cacheCfg.setName("myCache");

        igniteConf.setCacheConfiguration(cacheCfg);
        igniteConf.setClientMode(true);

        Ignition.setClientMode(true);
        try (org.apache.ignite.Ignite ignite = Ignition.start(igniteConf)) {
            ignite.getOrCreateCache(cacheCfg).put("key", "value");
            System.out.println(ignite.getOrCreateCache(cacheCfg).get("key"));
        }
    }
}

常见消息队列与缓存系统（如Kafka、Redis）的简单使用

Kafka简介及其简单使用

Kafka是一种高吞吐量的消息队列系统，它广泛应用于日志聚合、流处理等场景。

示例代码（使用Java API访问Kafka）

import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;

import java.util.Properties;

public class KafkaProducerExample {
    public static void main(String[] args) {
        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
        props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

        KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
        ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>("my-topic", "key", "value");
        producer.send(record);
        producer.close();
    }
}

示例代码（使用Java API消费Kafka消息）

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRebalanceListener;
import org.apache.kafka.clients.consumer.OffsetAndMetadata;
import org.apache.kafka.common.TopicPartition;

import java.time.Duration;
import java.util.Collections;
import java.util.Properties;

public class KafkaConsumerExample {
    public static void main(String[] args) {
        Properties props = new Properties();
        props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
        props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test-group");
        props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");

        KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
        consumer.subscribe(Collections.singletonList("my-topic"), new ConsumerRebalanceListener() {
            @Override
            public void onPartitionsRevoked(Collection<TopicPartition> partitions) {
            }

            @Override
            public void onPartitionsAssigned(Collection<TopicPartition> partitions) {
            }
        });

        while (true) {
            ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
            for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
                System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s\n", record.offset(), record.key(), record.value());
            }
        }
    }
}

以上是Java分布式学习入门教程的详细内容，涵盖了分布式系统的基本概念、Java网络编程、数据一致性、分布式计算框架、分布式存储系统以及消息队列与缓存的相关知识。通过这些概念和示例代码，希望读者能够对Java分布式系统有一个全面的理解。