Java分布式学习入门教程

概述

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。

Java分布式学习入门教程 Java分布式系统概述

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分布式开发基础

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。