Apache Ignite剖析

1.概述

　　Apache Ignite和Apache Arrow很类似，属于大数据范畴中的内存分布式管理系统。在《Apache Arrow 内存数据》中介绍了Arrow的相关内容，它统一了大数据领域各个生态系统的数据格式，避免了序列化和反序列化所带来的资源开销（能够节省80%左右的CPU资源）。今天来给大家剖析下Apache Ignite的相关内容。

2.内容

　　Apache Ignite是一个以内存为中心的数据平台，具有强一致性、高可用、强大的SQL、K/V以及其所对应的应用接口（API）。结构分布图如下所示：

　　在整个Ignite集群中的多个节点中，Ignite内存中的数据模式有三种，分别是LOCAL、REPLICATED和PARTITIONED。这样增加了Ignite的扩展性，Ignite可以自动化的控制数据如何分区，使用者也可以插入自定义的方法，或是为了提供效率将部分数据并存在一起。

　　Ignite和其他关系型数据库具有相似的行为，但是在处理约束和索引方面略有不同。Ignite支持一级和二级索引，但是只有一级索引支持唯一性。在持久化方面，Ignite固化内存在内存和磁盘中都能良好的工作，但是持久化到磁盘是可以禁用的，一般将Ignite作为一个内存数据库来使用。

　　由于Ignite是一个全功能的数据网格，它既可以用于纯内存模式，也可以带有Ignite的原生持久化。同时，它还可以与任何第三方的数据库集成，包含RDBMS和NoSQL。比如，在和Hadoop的HDFS、Kafka等，开发基于大数据平台下的SQL引擎，来操作HDFS、Kafka这类的大数据存储介质。

2.1 内存和磁盘

　　Apache Ignite是基于固化内存架构的，当Ignite持久化存储特性开启时，它可以在内存和磁盘中存储和处理数据和索引。在固化内存和Ignite持久化存储同时开启时，具有以下优势：

2.1.1 内存优势

• 对外内存
• 避免显著的GC暂停现象
• 自动化碎片清理
• 可预估的内存消耗
• 高SQL性能

2.1.2 磁盘优势

• 可选的持久化
• 支持SSD介质
• 分布式存储
• 支持事物
• 集群瞬时启动

2.2 持久化过程

　　Ignite的持久化存储时一个分布式的、支持ACID、兼容SQL的磁盘存储。它作为一个可选的磁盘层，可以将数据和索引存储到SSD这类磁盘介质，并且可以透明的与Ignite固化内存进行集成。Ignite的持久化存储具有以下优势：

• 可以在数据中执行SQL操作，不管数据在内存还是在磁盘中，这意味着Ignite可以作为一个经过内存优化的分布式SQL数据库
• 可以不用讲所有的数据和索引保持在内存中，持久化存储可以在磁盘上存储数据的大数据集合，然后只在内存中保持访问频繁的数据子集
• 集群是瞬时启动，如果整个集群宕机，不需要通过预加载数据来对内存进行数据“预热”，只需要将所有集群的节点都连接到一起，整个集群即可正常工作
• 数据和索引在内存和磁盘中以相似的格式进行存储，避免复杂的格式转化，数据集只是在内存和磁盘之间进行移动

　　持久化流程如下图所示：

2.3 分布式SQL内存数据库

　　在Apache Ignite中提供了分布式SQL数据库功能，这个内存数据库可以水平扩展、容错且兼容标准的SQL语法，它支持所有的SQL及DML命令，包含SELECT、INSERT、DELETE等SQL命令。依赖于固化内存架构，数据集和索引可以同时在内存和磁盘中进行存储，这样可以跨越不同的存储层执行分布式SQL操作，来获得可以固化到磁盘的内存级性能。可以使用Java、Python、C++等原生的API来操作SQL与Ignite进行数据交互，也可以使用Ignite的JDBC或者ODBC驱动，这样就具有了真正意义上的跨平台连接性。具体架构体系，如下图所示：

3.代码实践

　　了解Apache Ignite的作用后，下面我们可以通过模拟编写一个大数据SQL引擎，来实现对Kafka的Topic的查询。首先需要实现一个KafkaSqlFactory的类，具体实现代码如下所示：

/**
 * TODO
 * 
 * @author smartloli.
 *
 *         Created by Mar 9, 2018
 */
public class KafkaSqlFactory {

	private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(KafkaSqlFactory.class);

	private static Ignite ignite = null;

	private static void getInstance() {
		if (ignite == null) {
			ignite = Ignition.start();
		}
	}

	private static IgniteCache<Long, TopicX> processor(List<TopicX> collectors) {
		getInstance();
		CacheConfiguration<Long, TopicX> topicDataCacheCfg = new CacheConfiguration<Long, TopicX>();
		topicDataCacheCfg.setName(TopicCache.NAME);
		topicDataCacheCfg.setCacheMode(CacheMode.PARTITIONED);
		topicDataCacheCfg.setIndexedTypes(Long.class, TopicX.class);
		IgniteCache<Long, TopicX> topicDataCache = ignite.getOrCreateCache(topicDataCacheCfg);
		for (TopicX topic : collectors) {
			topicDataCache.put(topic.getOffsets(), topic);
		}
		return topicDataCache;
	}

	public static String sql(String sql, List<TopicX> collectors) {
		try {
			IgniteCache<Long, TopicX> topicDataCache = processor(collectors);
			SqlFieldsQuery qry = new SqlFieldsQuery(sql);
			QueryCursor<List<?>> cursor = topicDataCache.query(qry);
			for (List<?> row : cursor) {
				System.out.println(row.toString());
			}
		} catch (Exception ex) {
			LOG.error("Query kafka topic has error, msg is " + ex.getMessage());
		} finally {
			close();
		}
		return "";
	}

	private static void close() {
		try {
			if (ignite != null) {
				ignite.close();
			}
		} catch (Exception ex) {
			LOG.error("Close Ignite has error, msg is " + ex.getMessage());
		} finally {
			if (ignite != null) {
				ignite.close();
			}
		}
	}

}

　　然后，模拟编写一个生产者来生产数据，并查询数据集，实现代码如下所示：

public static void ignite(){
		List<TopicX> collectors = new ArrayList<>();
		int count = 0;
		for (int i = 0; i < 10; i++) {
			TopicX td = new TopicX();
			if (count > 3) {
				count = 0;
			}
			td.setPartitionId(count);
			td.setOffsets(i);
			td.setMessage("hello_" + i);
			td.setTopicName("test");
			collectors.add(td);
			count++;
		}

		String sql = "select offsets,message from TopicX where offsets>6 and partitionId in (0,1) limit 1";
		long stime = System.currentTimeMillis();
		KafkaSqlFactory.sql(sql, collectors);
		System.out.println("Cost time [" + (System.currentTimeMillis() - stime) / 1000.0 + "]ms");
	}

　　执行结果如下所示：

4.总结

　　Apache Ignite整体来说，它基本把现在分布式的一些概念都集成了，包含分布式存储、分布式计算、分布式服务、流式计算等等。而且，它对Java语言的支持，与JDK能够很好的整合，能够很友好的兼容JDK的现有API，当你开启一个线程池，你不需要关系是本地线程池还是分布式线程池，只管提交任务就行。Apache Ignite在与RDBMS、Hadoop、Spark、Kafka等传统关系型数据库和主流大数据套件的集成，提供了非常灵活好用的组件API。

5.结束语

　　这篇博客就和大家分享到这里，如果大家在研究学习的过程当中有什么问题，可以加群进行讨论或发送邮件给我，我会尽我所能为您解答，与君共勉！