Hazelcast分布式计算的demo

下面是一个使用Java实现的Hazelcast分布式计算的示例代码：

import com.hazelcast.core.Hazelcast;
import com.hazelcast.core.HazelcastInstance;
import com.hazelcast.core.IExecutorService;
import com.hazelcast.core.Member;
import java.io.Serializable;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.Callable;
import java.util.concurrent.Future;

public class DistributedComputingDemo {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建Hazelcast实例
        HazelcastInstance hazelcastInstance = Hazelcast.newHazelcastInstance();

        // 获取分布式ExecutorService
        IExecutorService executorService = hazelcastInstance.getExecutorService("myExecutor");

        // 提交任务并获取结果
        List<Future<Integer>> futures = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            SquareTask task = new SquareTask(i);
            Future<Integer> future = executorService.submit(task);
            futures.add(future);
        }

        // 输出每个任务的执行结果
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            Future<Integer> future = futures.get(i);
            int result = future.get();
            System.out.println("Task " + i + " 的平方值：" + result);
        }

        // 输出集群中的成员信息
        List<Member> members = new ArrayList<>(hazelcastInstance.getCluster().getMembers());
        System.out.println("集群中的成员信息：");
        for (Member member : members) {
            System.out.println(member);
        }

        // 关闭Hazelcast实例
        hazelcastInstance.shutdown();
    }

    // 自定义任务，计算给定数字的平方值
    static class SquareTask implements Callable<Integer>, Serializable {
        private int number;

        public SquareTask(int number) {
            this.number = number;
        }

        @Override
        public Integer call() throws Exception {
            return number * number;
        }
    }
}

这个示例演示了如何使用Hazelcast进行分布式计算。它创建了一个Hazelcast实例，获取了分布式ExecutorService，并提交了10个计算平方值的任务。然后，它获取每个任务的执行结果并进行输出。最后，它还展示了如何获取集群中的成员信息并关闭Hazelcast实例。

您可以运行上述示例代码，观察任务在集群中的分布执行，并获取每个任务的执行结果。您还可以尝试添加更多的任务，或在集群中添加更多的节点，以观察分布式计算的效果。