{"id":4641,"date":"2018-02-19T15:01:36","date_gmt":"2018-02-19T23:01:36","guid":{"rendered":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/?p=4641"},"modified":"2025-06-13T20:46:29","modified_gmt":"2025-06-14T03:46:29","slug":"couchbase-high-availability-disaster-recovery-java-multi-cluster-aware-client","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/couchbase-high-availability-disaster-recovery-java-multi-cluster-aware-client\/","title":{"rendered":"Introducci\u00f3n a Couchbase HA\/DR: Cliente Java Multi-Cluster Aware"},"content":{"rendered":"
\n

En este post, voy a echar un vistazo a una aplicaci\u00f3n de ejemplo que utiliza la funci\u00f3n Servidor Couchbase<\/a> Cliente Java Multi-Cluster Aware (MCA). Este cliente va de la mano con Couchbase's Cross-Data Center Replication (XDCR<\/a>).<\/p>\n<\/div>\n

\n

XDCR soporta la replicaci\u00f3n flexible de datos entre diferentes clusters. XDCR es una caracter\u00edstica importante para despliegues de centros de datos m\u00faltiples a gran escala. Las referencias a continuaci\u00f3n incluyen varias sobre XDCR. El cliente MCA puede redirigir autom\u00e1ticamente el tr\u00e1fico a estos cl\u00fasteres separados bas\u00e1ndose en la configuraci\u00f3n de la biblioteca, liberando al desarrollador de la aplicaci\u00f3n de la gesti\u00f3n de gran parte de la complejidad implicada.<\/p>\n<\/div>\n

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\u00c9stas y otras caracter\u00edsticas permiten que las implantaciones de Couchbase admitan una serie de fuertes alta disponibilidad<\/a> y estrategias de recuperaci\u00f3n en caso de cat\u00e1strofe. Para saber m\u00e1s antes de profundizar en los detalles de los clientes, eche un vistazo a estos recursos:<\/p>\n<\/div>\n

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Introducci\u00f3n a Couchbase HA\/DR - Documentaci\u00f3n sobre alta disponibilidad y recuperaci\u00f3n tras cat\u00e1strofes<\/a>
\nCouchbase XDCR - Documentaci\u00f3n XDCR<\/a>
\nSeminario web XDCR\/MCA (incluye demostraci\u00f3n t\u00e9cnica) - Seminario web HA\/DR<\/a>
\nTutorial del seminario web - Configuraci\u00f3n de clusters paso a paso, con XDCR<\/a>
\nUna mirada m\u00e1s profunda a XDCR - Profundizaci\u00f3n en la replicaci\u00f3n entre centros de datos (XDCR)<\/a> por Denis Rosa<\/a>
\nConfiguraci\u00f3n de XDCR mediante Docker - Replicar datos NoSQL entre centros de datos con Couchbase XDCR<\/a> por Nick Raboy<\/a>
\nV\u00eddeo corto sobre la configuraci\u00f3n de XDCR utilizando Docker - Usar XDCR para replicar datos NoSQL entre contenedores Couchbase Docker - Video Tutorial<\/a> por Nick Raboy<\/a><\/p>\n<\/div>\n

Detalles del cliente de MCA en breve<\/h2>\n
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El MCA Java SDK se basa en el est\u00e1ndar SDK Java de Couchbase<\/a>. La API b\u00e1sica imita en gran medida la del cliente est\u00e1ndar.<\/p>\n<\/div>\n

En la actualidad, el cliente MCA a\u00f1ade otros grupos de funciones, entre las que se incluyen:<\/div>\n
    \n
  1. La posibilidad de priorizar una lista de agrupaciones.<\/li>\n
  2. Formas de proporcionar normas sobre lo que constituye un fracaso.<\/li>\n
  3. API para coordinar las instancias cliente.<\/li>\n
  4. Una interfaz de gesti\u00f3n.<\/li>\n<\/ol>\n

    Discutiremos los dos primeros utilizando el ejemplo de c\u00f3digo. La gesti\u00f3n se realiza mediante programaci\u00f3n o a trav\u00e9s de una interfaz JMX. Esto permite a los administradores cambiar de cl\u00faster en la lista de prioridades. Queda fuera del alcance de este art\u00edculo.<\/p>\n

    La aplicaci\u00f3n de ejemplo<\/h2>\n
    \n

    Para ilustrar el uso del cliente MCA, tenemos una aplicaci\u00f3n de ejemplo sencilla. La aplicaci\u00f3n ejecuta un n\u00famero configurable de hilos en grupos. Un grupo simplemente lee de la base de datos, otro escribe nuevos registros aleatorios, otro lee documentos, los modifica y luego los vuelve a escribir, y otro realiza un sencillo N1QL<\/a> consulta. La idea es proporcionar una variedad de cargas para aplicar contra un cl\u00faster. En este seminario<\/a>Hemos utilizado esta aplicaci\u00f3n para ilustrar un comportamiento sencillo de conmutaci\u00f3n por error entre cl\u00fasteres.<\/p>\n<\/div>\n

    \n

    Puedes encontrar el c\u00f3digo completo, junto con las instrucciones de construcci\u00f3n y otros materiales en GitHub<\/a>. A continuaci\u00f3n se muestra un ejemplo de invocaci\u00f3n ejecutada contra dos clusters de 3 nodos con 10 hilos actualizando documentos.<\/p>\n<\/div>\n

    java -jar mca-1.0.jar -c 172.23.123.4,172.23.123.5,172.23.123.6:172.23.122.55,172.23.122.56,172.23.122.57 -b my_bucket -i user -p password -u 10 -l statistics<\/pre>\n
    Ahora, repasemos las partes principales del c\u00f3digo.<\/p>\n
    Gu\u00eda de c\u00f3digos<\/h2>\n
    \n
    El c\u00f3digo de la aplicaci\u00f3n, en este caso, consiste en una clase principal y algunas clases simples de ayuda. Una vez que tenemos la instancia del cliente MCA, se utiliza casi exactamente igual que el cliente normal. Me centrar\u00e9, entonces, en la configuraci\u00f3n del cliente. El c\u00f3digo proviene de la clase\u00a0ClusterBasics<\/a> clase.<\/p>\n<\/div>\n
    \n
    Nodos de cl\u00faster y agrupaciones<\/h4>\n
    \n
    Los clusters se especifican en la l\u00ednea de comandos como grupos de nodos separados por dos puntos (:<\/code>). Dentro de cada grupo, los nombres de los nodos o las direcciones IP est\u00e1n separados por comas. Impl\u00edcitamente, los clusters se especifican por orden de prioridad. Este bloque de c\u00f3digo descompone ese formato simple en conjuntos y crea una especificaci\u00f3n de cl\u00faster para cada cl\u00faster. (Una especificaci\u00f3n de cluster puede incluir un id para facilitar la referencia. No era necesario aqu\u00ed, pero vale la pena se\u00f1alarlo).<\/p>\n<\/div>\n
    String[] clusters = options.stringValueOf(\"clusters\").split(\":\");\r\n\r\nList<ClusterSpec> specs = new ArrayList<>(clusters.length);\r\n\r\nfor (String cluster: clusters) {\r\n  Set<String> nodes = Arrays.stream(cluster.split(\",\")).collect(Collectors.toSet());\r\n  specs.add(ClusterSpec.create(nodes));\r\n}<\/pre>\n<\/div>\n
    Tipos de servicio Couchbase<\/h4>\n
    \n
    Hablaremos de la coordinaci\u00f3n y la monitorizaci\u00f3n de fallos en un momento. Puedes ajustar ambos por tipo de servicio. En este ejemplo, estamos utilizando la recuperaci\u00f3n directa de clave\/valor (TipoServicio.BINARY<\/code>) y las consultas N1QL (TipoServicio.QUERY<\/code>). Estas dos l\u00edneas siguientes preparan un conjunto de tipos de servicio para su uso posterior.<\/p>\n<\/div>\n
    serviceTypes.add(ServiceType.BINARY);\r\nserviceTypes.add(ServiceType.QUERY);<\/pre>\n
    Coordinaci\u00f3n entre clientes<\/h4>\n
    \n
    A continuaci\u00f3n empezamos a ver la verdadera diferencia de capacidades de este cliente. Coordinadores<\/code> gestionar la orquestaci\u00f3n del comportamiento a trav\u00e9s de instancias cliente. Actualmente, s\u00f3lo se han implementado coordinadores aislados, pero eso es apropiado para este caso de todos modos. Otros m\u00e1s sofisticados est\u00e1n previstos para el futuro. A\u00fan as\u00ed, mirando todas las opciones, puedes ver que incluso un coordinador aislado permite bastante control. He aqu\u00ed c\u00f3mo crear uno con algunas opciones no predeterminadas.<\/p>\n<\/div>\n
    Coordinator coordinator = Coordinators.isolated(new IsolatedCoordinator.Options() \r\n  .clusterSpecs(specs) \r\n  .activeEntries(specs.size()) \r\n  .failoverNumNodes(2) \r\n  .gracePeriod(TIMEOUT) \r\n  .topologyBehavior(TopologyBehavior.WRAP_AT_END) \r\n  .serviceTypes(serviceTypes) \r\n);<\/pre>\n
    \n
    Notas de c\u00f3digo (por n\u00famero de l\u00ednea):<\/p>\n
      \n
    1. Create an `IsolatedCoordinator` instance with the configured options<\/li>\n
    2. Especifique los nodos para cada miembro de esta topolog\u00eda<\/li>\n
    3. Establece el n\u00famero de clusters que se considerar\u00e1n activos<\/li>\n
    4. Establece el n\u00famero de nodos individuales que fallan antes de que todo el cl\u00faster falle por completo.<\/li>\n
    5. Per\u00edodo de gracia tras el fallo antes de la conmutaci\u00f3n del cl\u00faster<\/li>\n
    6. Selecciona el comportamiento cuando se alcanza el final de una topolog\u00eda. Las alternativas incluyen permanecer en el cluster final, o retroceder a trav\u00e9s de la lista. La mejor opci\u00f3n depender\u00e1 de su escenario espec\u00edfico.<\/li>\n
    7. Asignar los servicios gobernados<\/li>\n<\/ol>\n
      Detecci\u00f3n de fallos<\/h4>\n
      \n
      El cliente puede monitorizar bastante informaci\u00f3n mientras funciona. Los detectores de fallos hacen uso de esta riqueza de informaci\u00f3n que ocurre bajo el cap\u00f3. La utilizan para enviar una se\u00f1al al coordinador. El coordinador puede entonces decidir c\u00f3mo responder.<\/p>\n<\/div>\n
      \n
      A TrafficMonitoringFailureDetector<\/code> observa las peticiones enviadas al servidor. Puedes configurar los tipos de errores (excepciones) a contar, el n\u00famero umbral de excepciones, el intervalo de tiempo en el que deben ocurrir y m\u00e1s. Yo suelo usar los valores por defecto y s\u00f3lo ajusto el recuento de operaciones fallidas y el intervalo.<\/p>\n<\/div>\n
      \n
      El cliente tambi\u00e9n tiene visibilidad de lo que ocurre con los nodos y el cl\u00faster directamente. Esto se captura utilizando un NodeHealthFailureDetector<\/code>. Hay algunos matices que es mejor dejar para la documentaci\u00f3n. Aqu\u00ed s\u00f3lo utilizo los valores predeterminados.<\/p>\n<\/div>\n
      \n
      Por \u00faltimo, puede construir combinaciones de condiciones complejas utilizando ConjunctionFailureDetector<\/code> y DisjunctionFailureDetector<\/code>. Piense que los detectores de conjunci\u00f3n realizan una \"y\" l\u00f3gica de los detectores constituyentes. La disyunci\u00f3n realiza una \"o\". Quiero que se dispare ante cualquier fallo, as\u00ed que conecto mi monitorizaci\u00f3n del tr\u00e1fico y de la salud a un DisjunctionFailureDetector<\/code> para obtener el objeto detector final que se entregar\u00e1 al cliente.<\/p>\n<\/div>\n
      TrafficMonitoringFailureDetector.Options trafficOptions = TrafficMonitoringFailureDetector.options() \r\n  .maxFailedOperations(5) \r\n  .failureInterval(60); \r\n\r\nFailureDetectorFactory<TrafficMonitoringFailureDetector> traffic = FailureDetectorFactories.trafficMonitoring(coordinator, trafficOptions); \r\n\r\nNodeHealthFailureDetector.Options healthOptions = NodeHealthFailureDetector.options();\r\n\r\nFailureDetectorFactory<NodeHealthFailureDetector> health = FailureDetectorFactories.nodeHealth(coordinator, healthOptions); \r\n\r\nDisjunctionFailureDetectorFactory detector = FailureDetectorFactories.disjunction(traffic, health);<\/pre>\n
      Notas de c\u00f3digo (por n\u00famero de l\u00ednea):<\/p>\n
        \n
      1. Instanciar y configurar el TrafficMonitoringFailureDetector<\/code> opciones<\/li>\n
      2. Fijar el n\u00famero de operaciones fallidas necesarias para indicar un problema<\/li>\n
      3. Establezca el intervalo de tiempo en el que se almacenar\u00e1n los fallos.<\/li>\n
      4. Crear un TrafficMonitoringFailureDetector<\/code> con acceso a la base de datos Coordinador<\/code> y nuestras opciones<\/li>\n
      5. Crear un NodeHealthFailureDetector<\/code> con opciones por defecto<\/li>\n
      6. Define la l\u00f3gica final utilizando un DisjunctionFailureDetector<\/code>de nuevo a trav\u00e9s de una f\u00e1brica<\/li>\n<\/ol>\n<\/div>\n
        Instanciaci\u00f3n del cliente<\/h4>\n
        \n
        Finalmente, instanciamos un cliente, y lo usamos para obtener una instancia de bucket. Para aquellos que no est\u00e9n familiarizados con Couchbase, los buckets son una abstracci\u00f3n organizativa de alto nivel. Puedes pensar en ellos como algo intermedio entre una tabla y una base de datos completa.<\/p>\n<\/div>\n
        \n
        El manejador del bucket es todo lo que necesitamos para ejecutar las cargas contra nuestros clusters. Un cliente bucket multi-cluster te permite especificar tiempos de espera para operaciones individuales. Para simplificar, he envuelto la interfaz en una fachada, aplicando s\u00f3lo un tiempo de espera fijo a cada operaci\u00f3n. Esto hace que la interfaz sea id\u00e9ntica a la est\u00e1ndar.<\/p>\n<\/div>\n
        MultiClusterClient client = new MultiClusterClient(coordinator, detector);\r\n\r\nclient.authenticate(options.stringValueOf(\"id\"), options.stringValueOf(\"password\"));\r\nbucket = new BucketFacade(client.openBucket(bucketName, null), TIMEOUT, TimeUnit.MILLISECONDS);<\/pre>\n
        Conclusi\u00f3n<\/h2>\n
        \n
        Eso es todo para los nuevos conceptos necesarios para arrancar con el cliente MCA. El resto del c\u00f3digo analiza las opciones, configura los hilos solicitados y los ejecuta en bucles. Hay algunas estad\u00edsticas. Hago llamadas para obtener los datos aleatorios para escribir y actualizar documentos, por lo que este c\u00f3digo no est\u00e1 optimizado para conducir la carga. Sin embargo, puede dar una idea del rendimiento que ofrece Couchbase.<\/p>\n<\/div>\n
        \n
        De nuevo, para ver todo esto en acci\u00f3n, junto con c\u00f3mo se comportan los clusters, echa un vistazo a la demostraci\u00f3n durante la segunda mitad de\u00a0este seminario<\/a>.<\/p>\n<\/div>\n
        \n
        Recientemente se ha publicado la versi\u00f3n 1.0 del cliente MCA. En el momento de redactar este art\u00edculo, se trata de una funci\u00f3n exclusiva de la edici\u00f3n Enterprise. Para obtener m\u00e1s informaci\u00f3n y acceso al cliente, habla con un representante de ventas de Couchbase (sales@couchbase.com<\/a>). Tambi\u00e9n puede ponerse en contacto conmigo para obtener m\u00e1s informaci\u00f3n, como se describe a continuaci\u00f3n.<\/p>\n<\/div>\n
        Posdata<\/h3>\n
        Couchbase es de c\u00f3digo abierto y se puede probar gratuitamente.<\/div>\n
        Empezar<\/strong> con c\u00f3digo de ejemplo, consultas de ejemplo, tutoriales y mucho m\u00e1s<\/a>.<\/div>\n
        M\u00e1s recursos en nuestra portal para desarrolladores.<\/a><\/div>\n
        S\u00edguenos en Twitter @CouchbaseDev<\/a>.<\/div>\n
        Puede enviar preguntas a nuestro foros<\/a>.<\/div>\n
        Y participamos activamente en Stack Overflow<\/a>.<\/div>\n
        Env\u00edame tus preguntas, comentarios, temas que te gustar\u00eda ver, etc. a Twitter. @HodGreeley<\/a><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
        In this post, I\u2019m going to take a look at a sample application that uses the Couchbase Server Multi-Cluster Aware (MCA) Java client. This client goes hand-in-hand with Couchbase\u2019s Cross-Data Center Replication (XDCR) capabilities. 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He has over two decades of experience as a software engineer and engineering manager. He has worked in a variety of software fields, including computational physics and chemistry, computer and network security, finance, and mobile. Prior to joining Couchbase in 2016, Hod led developer relations for mobile at Samsung. 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