ignite集群的启动

ignite缓存模式       

         Ignite提供了三种不同的缓存操作模式：PARTITIONED（分区）、REPLICATED（复制）、LOCAL（本地）。缓存模型可以整个集群配置，也可以细粒度到每个缓存上。

        PARTITIONED： 这是扩展性最好的分布式缓存模式，在这种械下，所有数据被均等地分布在分区中，所有的分区也被均等地拆分到相关的节点中。这个方式可以在所有节点上只要匹配总可用存储(内存和磁盘)就可以存储尽可能多的数据，只要有足够多的节点，就可以存储足够多的数据。与REPLICATED比较，分区模式更新比较廉价，对于每个键只需要更新一个主节点（可选择一个或者多个备份节点）；由于只有特定节点才持有缓存的数据，因此读取比较昂贵。为了避免额外的数据移动，总是访问恰好缓存有要访问的数据的节点是很重要的，这个方法叫做关联并置，当工作在分区化缓存时强烈建议使用。

分区化缓存适合于数据量很大而更新频繁的场合，即写多读少

        REPLICATED：复制模式，有数据再平衡过程，主节点数据与分区模式的一致，只是复制模式默认备份了除主节点数据外的其余数据。复制模式适合存储数据量小，增长不快的数据。

        LOCAL：本地模式，数据都存储在本地，无数据再平衡，类似常见的存储服务。

模式	优点	缺点
PARTITIONED	能存储海量数据，频繁更新对其影响不大	查询缓存涉及到数据移动，对查询性能有影响
REPLICATED	适合存储数据量不大的数据，数据查询性能稳定	频繁更新对其影响较大

基线拓扑   

        基线拓扑：基线拓扑是一组Ignite服务端节点，目的是同时在内存以及原生持久化中存储数据。基线拓扑中的节点在功能方面不受限制，并且作为数据和计算的容器，在行为上也和普通的服务端节点一样。

        另外，部分节点不属于基线拓扑，也是可以的，比如：

• 服务端节点要么在内存中存储数据，要么在第三方数据库，比如RDBMS或者NoSQL中持久化数据；
• 客户端节点也不在基线拓扑中，因为它们不持有共享数据。

        基线拓扑的目的是：

• 如果节点重启，避免不必要的数据再平衡。比如，每个节点重启都会触发两个再平衡事件，一个是节点停止，一个是节点重新加入集群，这会导致集群资源的无效利用；
• 集群重启后，如果基线拓扑中的所有节点都已经加入，那么集群会被自动激活。

注意事项  ：

• 基线拓扑是实现分布式存储持久化数据的必要操作，而partition的缓存模式只是决定了内存数据在各个节点中的分布存放
• 第一次启动集群时，要等相关节点都单独启动完成之后，再激活集群，才能将这些节点加入到基线拓扑中

ignite.cluster().setBaselineTopology(nodes);

        基线拓扑自动调整

        启用后集群将监控其服务端节点的状态，并在集群拓扑稳定一段可配置的时间后自动设置当前拓扑的基线。当集群中的节点集发生变更时，将发生以下情况：

• Ignite会等待一个可配置的时间（默认为5分钟）；
• 如果在此期间拓扑中没有其他变更，则Ignite会将基线拓扑设置为当前节点集；
• 如果在此期间节点集发生更改，则会更新超时时间。

        这些节点集的每个变更都会重置自动调整的超时时间。当超时过期且当前节点集与基线拓扑不同（例如存在新节点或一些旧节点离开）时，Ignite将更改基线拓扑以匹配当前节点集，这也会触发数据再平衡。当然，只有集群处于激活状态时，基线拓扑才会自动调整。

//开启自动适配集群
 ignite.cluster().baselineAutoAdjustEnabled(true);
 ignite.cluster().baselineAutoAdjustTimeout(300000);

 Ignite数据平衡分布的实践场景

        内存缓存模式CacheMode使用PARTITIONED，保证数据在各个节点的内存中缓存起来。

• 第一次环境部署，所有节点要单独启动，所有节点启动完成之后调用激活集群接口，ignite自动将所有节点集群，并且初始化基线拓扑，把所有节点都在基线拓扑变为上线状态。

• 集群中所有节点挂掉，即所有节点在基线拓扑中处于下线状态，这时候启动其中一个节点会自动从原先的基线拓扑中变为上线状态，后续其他节点也是，然后触发数据平衡。

• 集群中单个节点挂掉，即在基线拓扑中处于下线状态，那直接启动这个节点就行，会自动从原先的基线拓扑中上线然后数据平衡

• 要把新节点加入到已激活的集群，并且加入到集群中的基线拓扑中的话，要调用激活集群接口（接口ip是当前节点或者是集群中任意一个节点的都可以）加入集群的基线拓扑后，集群会把部分数据分布到新节点中去

• 要把下线节点从集群中删去，并确认不再需要这个节点，也不需要这个节点里面的数据，则把当前节点shutdown掉，然后重新调用激活集群接口即可，同时该节点也无法持有旧数据重新加入集群中。（危险操作）

日志示例

加入新节点前

 加入新节点

 此时集群还未激活

激活集群,当所有节点启动ok后，任意节点上执行激活cluster.active(true) 即可实现集群的激活，集群激活后，可以监听eventType:EVT_CLUSTER_ACTIVATED  140。

注意

集群激活之后，除非手工冻结或者所有节点停止，否则会一直处于激活状态，单节点的退出不会影响整个集群的可用性。