Apache Ignite数据网格详解

前置知识

在学习本文之前，请确保您已经：

• 了解Ignite的基本概念
• 掌握了基本的缓存操作
• 熟悉Java集合框架

缓存配置

1. 基本配置

CacheConfiguration<String, User> cacheCfg = new CacheConfiguration<>();

// 设置缓存名称
cacheCfg.setName("userCache");

// 设置缓存模式
cacheCfg.setCacheMode(CacheMode.PARTITIONED);

// 设置原子性模式
cacheCfg.setAtomicityMode(CacheAtomicityMode.ATOMIC);

// 设置备份数
cacheCfg.setBackups(1);

2. 驱逐策略

// 配置驱逐策略
EvictionPolicy<String, User> evictionPlc = new LruEvictionPolicy<>();
evictionPlc.setMaxSize(1000);

cacheCfg.setEvictionPolicy(evictionPlc);
cacheCfg.setOnheapCacheEnabled(true);

数据操作

1. 批量操作

IgniteCache<Integer, String> cache = ignite.getOrCreateCache("myCache");

// 批量放入
Map<Integer, String> data = new HashMap<>();
data.put(1, "One");
data.put(2, "Two");
data.put(3, "Three");

cache.putAll(data);

// 批量获取
Set<Integer> keys = new HashSet<>(Arrays.asList(1, 2, 3));
Map<Integer, String> values = cache.getAll(keys);

2. 原子操作

IgniteCache<String, AtomicLong> cache = ignite.getOrCreateCache("atomicCache");

// 原子更新
cache.invoke("counter", (entry, args) -> {
    AtomicLong val = entry.getValue();
    if (val == null) {
        val = new AtomicLong();
    }
    val.incrementAndGet();
    entry.setValue(val);
    return null;
});

数据持久化

1. 持久化配置

// 配置持久化存储
DataStorageConfiguration storageCfg = new DataStorageConfiguration();

// 启用持久化
storageCfg.getDefaultDataRegionConfiguration()
    .setPersistenceEnabled(true);

// 设置存储路径
storageCfg.setStoragePath("ignite/persistence");

// 应用配置
IgniteConfiguration cfg = new IgniteConfiguration();
cfg.setDataStorageConfiguration(storageCfg);

2. 数据恢复

// 启动节点
Ignite ignite = Ignition.start(cfg);

// 激活持久化存储
ignite.cluster().active(true);

事务处理

1. 事务配置

CacheConfiguration<String, Integer> cacheCfg = new CacheConfiguration<>();
cacheCfg.setName("txCache");
cacheCfg.setAtomicityMode(CacheAtomicityMode.TRANSACTIONAL);

IgniteCache<String, Integer> cache = ignite.getOrCreateCache(cacheCfg);

2. 事务操作

IgniteTransactions transactions = ignite.transactions();

try (Transaction tx = transactions.txStart()) {
    // 执行事务操作
    cache.put("A", 1);
    cache.put("B", 2);
    
    // 提交事务
    tx.commit();
} catch (Exception e) {
    // 事务会自动回滚
}

数据加载器

1. 批量加载

IgniteDataStreamer<Integer, String> streamer = ignite.dataStreamer("myCache");

// 设置缓冲区大小
streamer.perNodeBufferSize(1024);

// 批量加载数据
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
    streamer.addData(i, "Value " + i);
}

// 关闭加载器
streamer.close();

最佳实践

性能建议

1. 使用数据加载器进行批量操作
2. 合理配置缓存大小和驱逐策略
3. 选择合适的持久化策略
4. 优化数据分区

注意事项

1. 避免大规模事务操作
2. 合理设置缓冲区大小
3. 注意内存使用
4. 定期清理过期数据

总结

本文详细介绍了Ignite数据网格的：

1. ✅ 缓存配置方法
2. ✅ 数据操作技巧
3. ✅ 持久化管理
4. ✅ 事务处理
5. ✅ 数据加载优化

下一步学习

• 了解分布式计算
• 学习SQL查询
• 探索高级特性

希望这篇文章对您有所帮助！如果您有任何问题，欢迎在评论区讨论。