Apache Ignite中通过JCache API启用原生持久化功能的技术指南
2025-06-10 03:35:23作者:滑思眉Philip
背景与概念解析
Apache Ignite作为内存计算平台,其原生持久化(Persistence)功能允许将内存中的数据持久化到磁盘,实现数据的可靠存储。当开发者通过JCache(JSR-107)标准API使用Ignite时,仍可充分利用这一企业级特性。
核心配置方法
要在JCache实现中启用Ignite原生持久化,需要通过CacheConfiguration进行深度定制。以下是关键配置步骤:
- 创建Ignite配置实例
IgniteConfiguration cfg = new IgniteConfiguration();
- 配置持久化存储参数
// 启用持久化
DataStorageConfiguration storageCfg = new DataStorageConfiguration();
storageCfg.getDefaultDataRegionConfiguration().setPersistenceEnabled(true);
cfg.setDataStorageConfiguration(storageCfg);
- 通过JCache Provider创建缓存
CachingProvider provider = Caching.getCachingProvider();
CacheManager cacheManager = provider.getCacheManager();
// 创建Ignite特定的缓存配置
CacheConfiguration<Integer, String> cacheCfg = new CacheConfiguration<>("persistentCache");
cacheCfg.setWriteThrough(true); // 启用写穿透
cacheCfg.setReadThrough(true); // 启用读穿透
// 创建持久化缓存
Cache<Integer, String> cache = cacheManager.createCache("persistentCache",
new MutableConfiguration<Integer, String>()
.setStoreByValue(false)
.setStatisticsEnabled(true)
.setTypes(Integer.class, String.class));
高级配置选项
- 数据区域调优 可配置不同的数据区域(Data Region),为每个区域单独设置:
- 持久化开关
- 初始/最大内存大小
- 淘汰策略
- 页面替换算法
- WAL(预写日志)配置 通过DataStorageConfiguration可调整:
- WAL模式(FULL, LOG_ONLY等)
- WAL归档路径
- 自动清理阈值
- 检查点配置 优化检查点相关参数:
- 检查点频率
- 并行写入线程数
- 缓冲区大小
使用注意事项
- 首次启动要求 首次启用持久化时需格式化持久化文件,可通过以下方式实现:
Ignition.start(cfg).cluster().active(true);
- 性能考量
- 持久化会带来约10-15%的性能开销
- 建议SSD存储介质
- 合理配置WAL和检查点参数以平衡性能与可靠性
- 集群部署
- 确保各节点持久化配置一致
- 推荐配置相同的持久化路径
- 注意磁盘空间监控
典型应用场景
- 金融交易系统
- 保证交易数据不丢失
- 快速故障恢复
- 物联网数据处理
- 处理设备高频数据
- 断电数据保护
- 实时分析平台
- 内存级处理性能
- 数据持久化保障
通过合理配置,开发者可以在标准JCache API下充分利用Ignite的原生持久化能力,构建高性能且可靠的数据处理系统。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C088
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python057
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0137
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
OpenSSL 3.3.0资源下载指南:新一代加密库的全面解析与部署教程 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 中兴e读zedx.zed文档阅读器V4.11轻量版:专业通信设备文档阅读解决方案 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
473
3.5 K
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
218
88
暂无简介
Dart
720
174
Ascend Extension for PyTorch
Python
278
315
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
286
334
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
848
435
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.27 K
696
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
10
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19