Hazelcast是Hazelcast公司开源的一款分布式内存数据库产品，提供弹性可扩展、高性能的分布式内存计算。并通过提供诸如Map，Queue，ExecutorService，Lock和JCache等Java的许多开发人员友好的分布式实现。

了解Hazelcast
Hazelcast特性

简单易用
Hazelcast是用Java编写的，没有其他依赖关系。只需简单的把jar包引入项目的classpath即可创建集群。
无主从模式
与许多NoSQL解决方案不同，Hazelcast节点是点对点的。没有主从关系; 所有成员都存储相同数量的数据，并进行相等的处理,避免了单点故障。
弹性可扩展
Hazelcast旨在扩展成千上万的成员。新成员启动，将自动发现群集，并线性增加存储和处理能力。成员之间通过TCP保持连接和通讯。
读写快速高效
Hazelcast所有数据都存储在内存中，提供基于内存快速高效的读写能力。
Hazelcast部署拓扑
在Hazelcast官方提供两种方式部署集群（图片均来自官方文档）：
如需聚焦异步或高性能大批量任务的缓存服务，嵌入式方式是相对有优势的，最明显嵌入式方式访问数据延迟性低。
独立创建Hazelcast集群，统一管理，所有的应用程序如果需要访问缓存，可通过Hazelcast客户端（有java .NET C++的实现）或Memcache客户端或简单的REST客户端访问。后续demo示例以嵌入式为例。

Hazelcast数据分区
在Hazelcast分布式环境中，默认情况下，Hazelcast有271个分区。
当启动第一个成员的时候，成员1在集群中的分区如下图：
当在集群中新添加一个节点2时，分区图如下：
在图示中，黑色分区是主分区，蓝色分区是副本分区（备份）。第一个成员具有135个主分区（黑色），并且每个分区都备份在第二个成员（蓝色）中。同时，第一个成员还具有第二个成员的主分区的副本分区。

随着成员的增多，Hazelcast将一些主要和副本分区逐个移动到新成员，使所有成员相等和冗余。只有最小量的分区将被移动到扩展Hazelcast。以下是具有四个成员的Hazelcast集群中的分区图示如下：
Hazelcast在群集成员之间平均分配分区。Hazelcast创建分区的备份，并将其分配给成员之间进行冗余。

上述插图中的分区是为了方便描述。通常，Hazelcast分区不会按照顺序分配（如这些图所示），而是随机分布。Hazelcast在成员间平均分配了分区和备份。

Hazelcast优势

Hazelcast提供开源版本。
Hazelcast无需安装，只是个极小jar包。
Hazelcast提供开箱即用的分布式数据结构，如Map，Queue，MultiMap，Topic，Lock和Executor。
Hazelcast集群非传统主从关系，避免了单点故障；集群中所有成员共同分担集群功能。
Hazelcast集群提供弹性扩展，新成员在内存不足或负载过高时能动态加入集群。
Hazelcast集群中成员分担数据缓存的同时互相冗余备份其他成员数据，防止某成员离线后数据丢失。
Hazelcast提供SPI接口支持用户自定义分布式数据结构。
Hazelcast适用场景

频繁读写数据
需要高可用分布式缓存
内存行NoSql存储
分布式环境中弹性扩展
下面我们来使用Spring Boot集成Hazelcast实现分布式集群服务看看

Spring Boot集成Hazelcast实现分布式集群服务
首先新建一个Spring Boot的gradle项目，引入Hazelcast相关jar包：

dependencies {
compile 'com.hazelcast:hazelcast'
compile 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-web'
}
当Hazelcast包在classpath上，Spring Boot将通过下面两种方式之一为我们创建一个HazelcastInstance实例：

方式一，通过配置属性指定的Hazelcast.xml文件创建：
spring.hazelcast.config = classpath:hazelcast.xml
该方式需要编写一个hazelcast.xml文件，通过xml文件描述Hazelcast集群

方式二，通过提供一个com.hazelcast.config.Config javabean到Spring容器中（下面所有demo是基于java config方式）

@Bean
public Config hazelCastConfig() {
//如果有集群管理中心，可以配置
ManagementCenterConfig centerConfig = new ManagementCenterConfig();
centerConfig.setUrl("http://127.0.0.1:8200/mancenter");
centerConfig.setEnabled(true);
return new Config()
.setInstanceName("hazelcast-instance")
.setManagementCenterConfig(centerConfig)
.addMapConfig(
new MapConfig()
.setName("instruments")
.setMaxSizeConfig(new MaxSizeConfig(200, MaxSizeConfig.MaxSizePolicy.FREE_HEAP_SIZE))
.setEvictionPolicy(EvictionPolicy.LRU)
.setTimeToLiveSeconds(20000));
}
上面代码通过提供Config的bean时候，主要做了如下几个事：

创建一个默认名为hazelcast-instance的HazelcastInstance实例；
使用默认的组播发现模式，组播传播地址默认为：224.2.2.3，如果想修改信息或修改为TCP模式可通过setNetworkConfig()接口设置相关信息；
创建一个名为dev，访问密码为dev-pass的group保障节点加入，如果想修改组，可通过setGroupConfig()接口设置相关信息；
创建了一个名为instruments的分布式map数据结构，并设置了该map的最大容量200／逐出策略LRU／有效期20000ms等信息，当集群启动后，我们可以在任一成员节点上通过HazelcastInstance读写该map。
完整代码：

@SpringBootApplication
public class StartUp {

private Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(StartUp.class);

public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(StartUp.class, args);
}

@Bean
public Config hazelCastConfig() {
//如果有集群管理中心，可以配置
ManagementCenterConfig centerConfig = new ManagementCenterConfig();
centerConfig.setUrl("http://127.0.0.1:8200/mancenter");
centerConfig.setEnabled(true);
return new Config()
.setInstanceName("hazelcast-instance")
.setManagementCenterConfig(centerConfig)
.addMapConfig(
new MapConfig()
.setName("instruments")
.setMaxSizeConfig(new MaxSizeConfig(200, MaxSizeConfig.MaxSizePolicy.FREE_HEAP_SIZE))
.setEvictionPolicy(EvictionPolicy.LRU)
.setTimeToLiveSeconds(20000));
}
}
下面我们通过修改server.port分别启动端口为8080和8081的成员服务
当启动完8080成员的时候，可以在8080控制台看到如下日志：

Members [1] {
Member [172.17.42.1]:5701 - 0d39dd66-d4fb-4af4-8ddb-e9f4c7bbe5a1 this
}
因我们使用的是组播传播模式，5701为节点在组播网络中分配的端口
当启动完8081成员的时候，可以在8081控制台看到如下日志：

Members [2] {
Member [172.17.42.1]:5701 - 0d39dd66-d4fb-4af4-8ddb-e9f4c7bbe5a1
Member [172.17.42.1]:5702 - a46ceeb4-e079-43a5-9c9d-c74265211bf7 this
}
回到8080控制台，发现多了一行日志：

Members [2] {
Member [172.17.42.1]:5701 - 0d39dd66-d4fb-4af4-8ddb-e9f4c7bbe5a1 this
Member [172.17.42.1]:5702 - a46ceeb4-e079-43a5-9c9d-c74265211bf7
}
发现8081成员也加入进来了。两个控制台都能看到成员列表。集群就已经搭建成功。

为了验证结果，上面我们在集群中已经创建了一个名为instruments的分布式map数据结构，现在我们通过写个接口证明：

@GetMapping("/greet")
public Object greet() {
Object value = Hazelcast.getHazelcastInstanceByName("hazelcast-instance").getMap("instruments").get("hello");
if (Objects.isNull(value)) {
Hazelcast.getHazelcastInstanceByName("hazelcast-instance").getMap("instruments").put("hello", "world!");

} LOGGER.info("从分布式缓存获取到 key=hello,value={}", value);
return value;
}
首先通过访问8080服务的/greet，第一次访问instruments中是没有key为hello的键值对，会往里面塞入{"helo":"world!"}，然后访问8081服务的/greet，这个时候应该是能取得改键值对的。

完整代码：

@RestController
@SpringBootApplication
public class StartUp {

private Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(StartUp.class);

public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(StartUp.class, args);
}

@Bean
public Config hazelCastConfig() {
//如果有集群管理中心，可以配置
ManagementCenterConfig centerConfig = new ManagementCenterConfig();
centerConfig.setUrl("http://127.0.0.1:8200/mancenter");
centerConfig.setEnabled(true);
return new Config()
.setInstanceName("hazelcast-instance")
.setManagementCenterConfig(centerConfig)
.addMapConfig(
new MapConfig()
.setName("instruments")
.setMaxSizeConfig(new MaxSizeConfig(200, MaxSizeConfig.MaxSizePolicy.FREE_HEAP_SIZE))
.setEvictionPolicy(EvictionPolicy.LRU)
.setTimeToLiveSeconds(20000));
}
@GetMapping("/greet")
public Object greet() {
Object value = Hazelcast.getHazelcastInstanceByName("hazelcast-instance").getMap("instruments").get("hello");
if (Objects.isNull(value)) {
Hazelcast.getHazelcastInstanceByName("hazelcast-instance").getMap("instruments").put("hello", "world!");

} LOGGER.info("从分布式缓存获取到 key=hello,value={}", value);
return value;
}
}
重启8080和8081服务
通过浏览器请求http://localhost:8080/greet
查看8080控制台日志：
2017-10-23 13:52:27.865 INFO 13848 --- [nio-8080-exec-1] com.hazelcast.StartUp: 从分布式缓存获取到 key=hello,value=nul

通过浏览器请求http://localhost:8081/greet
查看8081控制台日志：
2017-10-23 13:52:40.116 INFO 13860 --- [nio-8081-exec-2] com.hazelcast.StartUp: 从分布式缓存获取到 key=hello,value=world

Spring Boot为Hazelcast提供了明确的缓存支持。如果启用缓存， HazelcastInstance则会自动包含在CacheManager实现中。所以完全可以支持Spring Cache。

以往我们用Spring Cache都是基于Redis做存储后端，现在我们使用Hazelcast来尝试一下 首先在启动类上开启缓存
@EnableCaching

建立个service类，demo为了方便，写在一起
完整代码：

@EnableCaching
@RestController
@SpringBootApplication
public class StartUp {

private Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(StartUp.class);

public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(StartUp.class, args);
}

@Bean
public Config hazelCastConfig() {
//如果有集群管理中心，可以配置
ManagementCenterConfig centerConfig = new ManagementCenterConfig();
centerConfig.setUrl("http://127.0.0.1:8200/mancenter");
centerConfig.setEnabled(true);
return new Config()
.setInstanceName("hazelcast-instance")
.setManagementCenterConfig(centerConfig)
.addMapConfig(
new MapConfig()
.setName("instruments")
.setMaxSizeConfig(new MaxSizeConfig(200, MaxSizeConfig.MaxSizePolicy.FREE_HEAP_SIZE))
.setEvictionPolicy(EvictionPolicy.LRU)
.setTimeToLiveSeconds(20000));
}
@GetMapping("/greet")
public Object greet() {
Object value = Hazelcast.getHazelcastInstanceByName("hazelcast-instance").getMap("instruments").get("hello");
if (Objects.isNull(value)) {
Hazelcast.getHazelcastInstanceByName("hazelcast-instance").getMap("instruments").put("hello", "world!");

} LOGGER.info("从分布式缓存获取到 key=hello,value={}", value);
return value;
}

@Autowired
private DemoService demoService;

@GetMapping("/cache")
public Object cache() {
String value = demoService.greet("hello"); LOGGER.info("从分布式缓存获取到 key=hello,value={}", value);
return value;
}

}

@Service
@CacheConfig(cacheNames = "instruments")
class DemoService {

private Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(DemoService.class);

@Cacheable(key = "#key")
public String greet(String key) { LOGGER.info("缓存内没有取到key={}", key);
return "world！";
}

}
连续访问两次8080服务的/cache接口 第一次控制台输出日志：

2017-10-23 14:10:02.201 INFO 13069 --- [nio-8081-exec-1] com.hazelcast.DemoService: 缓存内没有取到key=hello
2017-10-23 14:10:02.202 INFO 13069 --- [nio-8081-exec-1] com.hazelcast.StartUp: 从分布式缓存获取到 key=hello,value=world！
第二次控制台输出日志：
2017-10-23 14:11:51.966 INFO 13069 --- [nio-8081-exec-3] com.hazelcast.StartUp: 从分布式缓存获取到 key=hello,value=world！

第二次比第一次相比少了执行service方法体内容，证明第二次是通过了缓存获取。

在Hazelcast官网上，有使用Hazelcast集群和Redis集群做缓存的对比
单只性能上来说，写入速度Hazelcast比Redis快44%，读取速度Hazelcast比Redis快56%
详情移步底下参考资料中链接
下面，我们再来一个尝试，既然有分布式缓存了，我们可以把我们的8080和8081服务做成一个web集群，web服务集群主要标志是前端负载均衡和session共享，我们来实现8080和8081的session共享。
Spring Session已经支持使用Hazelcast作为会话缓存后端，首先引入Spring Session jar包

dependencies {
compile 'com.hazelcast:hazelcast'
compile 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-web'
compile 'org.springframework.session:spring-session'
}
要启用Hazelcast作为集群会话缓存后端，有两种方式
第一种Spring Boot配置文件里面配置spring.session.*属性：
spring.session.store-type=hazelcast

第二种使用java注解开启：
@EnableHazelcastHttpSession

这里选择第二种方式，要证明集群会话共享，我们定一个简单接口打印一下sessionId，通过同一浏览器访问8080和8081服务的该接口，看看不同服务请求的时候sessionId是否一致，完整代码如下：

@EnableCaching
@RestController
@EnableHazelcastHttpSession
@SpringBootApplication
public class StartUp {

private Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(StartUp.class);

public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(StartUp.class, args);
}

@Bean
public Config hazelCastConfig() {
//如果有集群管理中心，可以配置
ManagementCenterConfig centerConfig = new ManagementCenterConfig();
centerConfig.setUrl("http://127.0.0.1:8200/mancenter");
centerConfig.setEnabled(true);
return new Config()
.setInstanceName("hazelcast-instance")
.setManagementCenterConfig(centerConfig)
.addMapConfig(
new MapConfig()
.setName("instruments")
.setMaxSizeConfig(new MaxSizeConfig(200, MaxSizeConfig.MaxSizePolicy.FREE_HEAP_SIZE))
.setEvictionPolicy(EvictionPolicy.LRU)
.setTimeToLiveSeconds(20000));
}
@GetMapping("/greet")
public Object greet() {
Object value = Hazelcast.getHazelcastInstanceByName("hazelcast-instance").getMap("instruments").get("hello");
if (Objects.isNull(value)) {
Hazelcast.getHazelcastInstanceByName("hazelcast-instance").getMap("instruments").put("hello", "world!");

} LOGGER.info("从分布式缓存获取到 key=hello,value={}", value);
return value;
}

@Autowired
private DemoService demoService;

@GetMapping("/cache")
public Object cache() {
String value = demoService.greet("hello"); LOGGER.info("从分布式缓存获取到 key=hello,value={}", value);
return value;
}

@GetMapping("/session")
public Object session(HttpSession session) {
String sessionId = session.getId(); LOGGER.info("当前请求的sessionId={}", sessionId);
return sessionId;
}
}

@Service
@CacheConfig(cacheNames = "instruments")
class DemoService {

private Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(DemoService.class);

@Cacheable(key = "#key")
public String greet(String key) { LOGGER.info("缓存内没有取到key={}", key);
return "world！";
}

}
访问8080服务/session接口，控制台日志如下：
2017-10-23 14:28:41.991 INFO 14140 --- [nio-8080-exec-2] com.hazelcast.StartUp: 当前请求的sessionId=e75ffc53-90bc-41cd-8de9-e9ddb9c2a5ee

访问8081服务/session接口，控制台日志如下：
2017-10-23 14:28:45.615 INFO 14152 --- [nio-8081-exec-1] com.hazelcast.StartUp: 当前请求的sessionId=e75ffc53-90bc-41cd-8de9-e9ddb9c2a5ee
集群会话共享生效。

集群管理界面
在上面的demo中，在创建Config的时候，设置了一个ManagementCenterConfig配置，该配置是指向一个Hazelcast集群管理平台，比如demo中表示在本地启动了一个管理平台服务。该功能也是相对其他NoSql服务的一个优势。

要部署ManagementCenter管理平台有多种方式
比如通过https://download.hazelcast.com/management-center/management-center-3.8.3.zip地址下载，解压后启动；
sh ./startManCenter.sh 8200 /mancenter

如果有docker环境，直接可以docker部署：
docker run -ti -p 8200:8080 hazelcast/management-center:latest

部署成功后，访问http://ip:8200/mancenter，首次访问会让你配置个用户名密码，进入后 ：
在左侧菜单栏，能看到现有支持的分布式数据格式，比如Maps下面名为instruments的是我们前面demo自己创建的，名为spring:session:sessions是我们用了Hazelcast做集群会话同步的时候Spring为我们创建的。

中间区域能看到所有节点成员的系统相关实时使用率，随便点击一个节点进去，能看到当前节点的系统实时使用率：
红圈里面的即是上面提到的节点数据分区数，通过左侧菜单栏的数据结构进去，能看到当前对应的数据结构的详细信息和实时吞吐量：
更多内容请参考下方参考资料。
示例代码可以通过https://github.com/zggg/hazelcast-in-spring-boot下载。

参考资料

为什么选Hazelcast：https://hazelcast.com/why-hazelcast/imdg/
Hazelcast官方文档：http://docs.hazelcast.org/docs/3.8.6/manual/html-single/index.html
Redis对比：https://hazelcast.com/use-cases/nosql/redis-replacement/
Redis 3.2.8 vs Hazelcast 3.8 集群基准测试对比：https://hazelcast.com/resources/benchmark-redis-vs-hazelcast/

来源： https://www.cnblogs.com/heishao/p/9951421.html

--------------------

Hazelcast与Spring集成问题

<bean id="hazelcast" class="com.hazelcast.core.Hazelcast"
       factory-method="newHazelcastInstance">
       <constructor-arg>
           <bean class="com.hazelcast.config.Config">
               <property name="port" value="5701" />
               <property name="portAutoIncrement" value="true" />
               <property name="groupConfig">
                   <bean class="com.hazelcast.config.GroupConfig">
                       <property name="name" value="dev" />
                       <property name="password" value="pwd" />
                   </bean>
               </property>
               <property name="networkConfig">
                   <bean class="com.hazelcast.config.NetworkConfig">
                       <property name="join">
                           <bean class="com.hazelcast.config.Join">
                               <property name="multicastConfig">
                                   <bean class="com.hazelcast.config.MulticastConfig">
                                       <property name="enabled" value="false" />
                                       <property name="multicastGroup" value="224.2.2.3" />
                                       <property name="multicastPort" value="54327" />
                                   </bean>
                               </property>
                               <property name="tcpIpConfig">
                                   <bean class="com.hazelcast.config.TcpIpConfig">
                                       <property name="enabled" value="true" />
                                       <property name="members">
                                           <list>
                                               <value>10.2.108.194</value>
                                               <value>10.253.73.24</value>
                                           </list>
                                       </property>
                                   </bean>
                               </property>
                           </bean>
                       </property>
                   </bean>
               </property>
           </bean>
       </constructor-arg>
   </bean>

---------------

<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" 
       xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
       xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
       xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans                       

http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-3.0.xsd


http://www.springframework.org/schema/context

                           http://www.springframework.org/schema/context/spring-context-3.0.xsd">
    <bean id="instance" class="com.hazelcast.core.Hazelcast" factory-method="newHazelcastInstance"></bean>
    <bean name="multiMap" factory-bean="instance" factory-method="getMultiMap">
        <constructor-arg value="userSession"/>
    </bean>
</beans>

@Autowired
private MultiMap<String, Object> multiMap;

一。 hazelcast介绍

Hazelcast是一个高度可扩展的数据分发和集群平台，可用于实现分布式数据存储、数据缓存。特性包括：

import com.hazelcast.config.Config;
import com.hazelcast.core.Hazelcast;
import com.hazelcast.core.HazelcastInstance;

自从2009年初始发布以来，Redis受到了巨大的欢迎并且成为拥有大型社区的部署数据存储平台之一。

Hazelcast 是一个开源的可嵌入式数据网格（社区版免费，企业版收费）。你可以把它看做是内存数据库，不过它与 Redis 等内存数据库又有些不同。项目地址：http://hazelcast.org/

Hazelcast 使得 Java 程序员更容易开发分布式计算系统，提供了很多 Java 接口的分布式实现，如：Map, Queue, ExecutorService, Lock, 以及 JCache。它以一个 JAR 包的形式提供服务，只依赖于 Java，并且提供 Java, C/C++, .NET 以及 REST 客户端，因此十分容易使用。

  1 import com.hazelcast.config.Config;
  2 import com.hazelcast.core.Hazelcast;
  3 import com.hazelcast.core.HazelcastInstance;
  4 
  5 import java.util.concurrent.ConcurrentMap;
  6 
  7 public class DistributedMap {
  8     public static void main(String[] args) {
  9         Config config = new Config();
 10         HazelcastInstance h = Hazelcast.newHazelcastInstance(config);
 11         ConcurrentMap<String, String> map = h.getMap("my-distributed-map");
 12         map.put("key", "value");
 13         map.get("key");
 14 
 15         //Concurrent Map methods
 16         map.putIfAbsent("somekey", "somevalue");
 17         map.replace("key", "value", "newvalue");
 18     }
 19 }
 20

如何存储数据

Hazelcast 服务之间是端对端的，没有主从之分，因此也不存在单点故障。集群中所有的节点都存储等量的数据以及进行等量的计算。

Hazelcast 缺省情况下把数据分为 271 个区。这个值可配置于系统属性 hazelcast.partition.count。 对于一个给定的键，在经过序列号、哈希并对分区总数取模之后能得到此键对应的分区号。所有的分区等量的分布与集群中所有的节点中，每个分区对应的备份也同样分布在集群中。

下例是拥有2个节点的 Hazelcast 集群：

黑色字体表示分区，蓝色字体表示备份。节点1存储了1到135分区，这些分区同时备份在节点2中。节点2存储了136到271分区，并备份在节点1中。

此时如果添加2个节点到集群中，Hazelcast 一个一个的移动分区和备份到新的节点，使得集群数据分布平衡。

注意实际中分区并不是有顺序的分布，而是随机分布，上面的示例只是为了方便理解。重要的是理解 Hazelcast 平均分布分区以及备份。

Hazelcast 使用哈希算法进行数据分区。对于一个给定的键（如Map）或者对象名称（如topic和list）：

• 序列化此键或对象名称，得到一个byte数组。
• 对byte数组进行哈希。
• 取模后的值即为分区号。

每个节点维护一个分区表，存储着分区号与节点之间的对应关系。这样每个节点都知道如何获取数据。

重分区

集群中最老的节点（或者说最先启动）负责定时发送分区表到其他节点。这样如果有节点加入或者离开集群，所有的节点也能更新分区表。

 注意: 如果最老的节点挂了，次老节点会接手这个任务。

这个定时任务时间间隔可配置系统属性 hazelcast.partition.table.send.interval。 缺省值为15秒。

重分区发生在：

• 节点加入集群。
• 节点离开集群。

此时最老节点会更新分区表，分发，接着集群开始移动分区，或者从备份恢复分区。

使用方式

有两种方式：嵌入式和客户端服务器。

• 嵌入式，Hazelcast 服务器的 jar 包被导入宿主应用程序，服务器启动并存在于各个宿主应用中。优点是可以更低延迟的数据访问。

• 客户端服务器，Hazelcast 客户端的 jar 包被导入宿主应用程序，服务器 jar 包独立运行于 JVM 中。优点是更容易调试以及更可靠的性能，最重要的是更好的扩展性。

    <group>
        <name>test</name>
        <password>test</password>
    </group>

<management-center enabled="true">http://10.1.4.97:8080/mancenter</management-center>

        <port auto-increment="true" port-count="100">5701</port>

        <join>
            <multicast enabled="false">
                <multicast-group>224.2.2.3</multicast-group>
                <multicast-port>54327</multicast-port>
            </multicast>
            <tcp-ip enabled="true">
                <interface>10.10.10.10</interface>
                <member-list>
                    <member>10.10.10.10</member>
                </member-list>
            </tcp-ip>
            <aws enabled="false">
                <access-key>my-access-key</access-key>
                <secret-key>my-secret-key</secret-key>
                <!--optional, default is us-east-1 -->
                <region>us-west-1</region>
                <!--optional, default is ec2.amazonaws.com. If set, region shouldn't be set as it will override this property -->
                <host-header>ec2.amazonaws.com</host-header>
                <!-- optional, only instances belonging to this group will be discovered, default will try all running instances -->
                <security-group-name>hazelcast-sg</security-group-name>
                <tag-key>type</tag-key>
                <tag-value>hz-nodes</tag-value>
            </aws>
        </join>

        <symmetric-encryption enabled="false">
            <!--
               encryption algorithm such as
               DES/ECB/PKCS5Padding,
               PBEWithMD5AndDES,
               AES/CBC/PKCS5Padding,
               Blowfish,
               DESede
            -->
            <algorithm>PBEWithMD5AndDES</algorithm>
            <!-- salt value to use when generating the secret key -->
            <salt>thesalt</salt>
            <!-- pass phrase to use when generating the secret key -->
            <password>thepass</password>
            <!-- iteration count to use when generating the secret key -->
            <iteration-count>19</iteration-count>
        </symmetric-encryption>

    <executor-service name="default">
        <pool-size>16</pool-size>
        <!--Queue capacity. 0 means Integer.MAX_VALUE.-->
        <queue-capacity>0</queue-capacity>
    </executor-service>