基于Spring Cloud+Apache Ignite的Redis备用方案实例教程
作者 | 孙俊辉
Apache Ignite
简介
Apache Ignite是一个分布式数据库,支持以内存级的速度进行高性能计算。Ignite所支持的编程语言主要包括:Java、.NET、C#以及C++,其中Java版本的对应API是最丰富的。
应用场景
时下最主流的分布式数据库应当是Redis,然而某些情况下我们的项目可能无法使用Redis进行开发。例如:由于Redis的底层是使用C语言实现的,而Ignite的底层则是使用Java语言实现,因此如果我们所在公司的云环境不支持C语言环境那么就无法对Redis进行部署。此时,我们可以考虑使用Ignite作为Redis的取代方案。
与Redis相比,Ignite由于也是内存数据库因而同样具有很高的计算效率,且也支持Redis这种Key-Value的存储形式。Ignite中缓存的Key和Value都是Object类型的对象,相比Redis而言更加灵活,可以支持更多用户自定义的数据类型,而Redis则受限于其所提供的String、Hash、Set等数据类型。
除了具有相似的K-V缓存结构,Ignite还有很多优于Redis的特性,例如:Ignite完全兼容JCache缓存规范而Redis不支持、Ignite完全支持ACID事务而Redis只能提供部分支持、Ignite支持缓存数据的全复制而Redis不支持。
Ignite的简单部署
本章节以主流的Java Maven项目为例,对Ignite的简单部署和使用进行示例说明。
引入
Maven项目当中,Ignite的部署十分简单,不需要再单独下载安装包然后通过终端命令行的方式启动节点。只需要在项目的pom.xml中添加Ignite的依赖坐标,即可成功对其实现引入。
<!-- ignite的核心依赖 -->
<dependency>
<groupId>org.apache.ignite</groupId>
<artifactId>ignite-core</artifactId>
<version>2.12.0</version>
</dependency>
<!-- ignite和spring关联的相关依赖 -->
<dependency>
<groupId>org.apache.ignite</groupId>
<artifactId>ignite-spring</artifactId>
<version>2.12.0</version>
</dependency>
值得注意的是,如果项目或子项目的pom.xml文件中引用了h2内存数据库的相关依赖,那么必须将其版本覆盖为2.14.197,否则Ignite会报启动错误,这是因为Ignite的jar包中所引入的h2版本是2.14.197,因此如果不一致就会导致版本冲突,进而导致Ignite节点启动失败。
服务端代码
首先,在创建Ignite节点之前,我们需要创建一个IgniteConfiguration类型的Ignite配置对象,IgniteConfiguration可以对我们所创建的Ignite节点进行一些自定义的配置。
其中,最基本的配置就是设置当前Ignite服务器节点(自己)所连接的IP地址。Ignite节点之间的网络通信主要是通过TCP协议实现的,其默认端口是47500。
Ignite的服务发现机制(SPI)主要是通过 TcpDiscoverySpi这个类的对象实现的,我们通过调用其setIpFinder方法给TcpDiscoverySpi设置一个Ip发现器。
TcpDiscoveryVmIpFinder是静态的IP发现器,可以指定一组IP地址和端口,IP发现器将检查这些IP地址和端口以进行节点发现。一旦建立了与提供的任何IP地址的连接,Ignite就会自动发现所有其它节点。
Ignite节点的启动是通过Ignition.start方法触发的,在对Ignite的节点完成配置后就可以调用该方法启动一个Ignite节点。在启动时Ignite会将为节点分配为服务端节点或客户端节点,如果不进行设置,Ignite节点将自动作为服务端节点启动。
public class IgniteServerApplication {
public static void main(String[] args) {
// 1.创建一个Ignite配置
IgniteConfiguration cfg = new IgniteConfiguration();
// 2.创建一个基于TCP的发现其他Ignite实例的Spi对象
TcpDiscoverySpi discoverySpi = new TcpDiscoverySpi();
// 3.创建一个IP发现器
TcpDiscoveryVmIpFinder ipFinder = new TcpDiscoveryVmIpFinder();
ipFinder.setAddresses(Collections.singleton("127.0.0.1:47500"));//设置IP地址
discoverySpi.setIpFinder(ipFinder);//设置IP发现器
cfg.setDiscoverySpi(discoverySpi);//设置Spi
// 4.启动Ignite服务器
Ignition.start(cfg);
}
}
左右滑动查看完整代码
启动后,IDEA输出以下信息:
其中,“Ignite node started OK”表示Ignite节点成功启动。“servers=1, clients=0”表示当前存在1个服务端节点以及0个客户端节点。
客户端代码
Ignite客户端节点的启动和服务端节点的代码几乎完全一样,由于Ignite节点默认以服务端模式启动,因此只需要手动地将Ignite设置为客户端节点即可。
上图中,IgniteConfiguration的setClientMode(true)方法可以显式地让Ignite节点以客户端的模式启动。
上图中,“servers=1, clients=1”表示当前存在1个服务端节点以及1个客户端节点。
Ignite集群
在通过简单的Java程序实例对Ignite服务端节点和客户端节点的部署连接进行示例说明后,再简要地对Ignite的集群特性进行介绍。
Ignite节点
Ignite的节点可以分为服务端节点和客户端节点两种类型。服务端节点是Ignite集群的主体,主要的作用是存储数据、执行计算任务等,而客户端节点只是作为常规节点加入集群,但并不对数据进行存储。
Ignite节点间可以通过其配置的SPI(Service Provider Interface,服务发现机制)自动相互发现并组成集群。根据具体应用场景的不同,Ignite的SPI主要包括:TCP/IP发现以及ZooKeeper发现两种类型。通常使用较多的是TCP/IP机制,节点间通过DiscoverySpi相互发现。DiscoverySpi的默认实现是TcpDiscoverySpi,具体可以配置为基于组播的IP发现或者基于静态的IP发现模式(2.2和2.3节当中的TcpDiscoveryVmIpFinder)。
基于组播和静态的IP发现
和TcpDiscoveryVmIpFinder不同的是,TcpDiscoveryMulticastIpFinder使用组播来发现每个节点,这也是默认的IP发现器。见下图,两种IP发现方式在编码实现上几乎没有区别,只需要更改new的ipFinder类型。
TcpDiscoveryMulticastIpFinder还可以同时实现基于组播和静态的IP发现,通过setMulticastGroup方法接收来自组播的IP地址,同时通过setAddress处理预定义的静态IP地址。
基于JDBC的IP发现
通常情况下,本地开发时我们可以使用基于组播或静态的IP发现,但公司项目一般部署在云环境,IP地址并不能保证固定不变,可能会由于容器故障重启或其他不可控原因而动态变化,因此3.2节中的IP发现方式就会失效。Ignite为这种类似的应用场景提供了一种很便捷的SPI:基于JDBC数据库的IP发现机制。
下面通过一个简单的例子进行介绍,服务端程序和2.2、2.3节当中的服务端程序区别在于IpFinder的类型不再是TcpDiscoveryVmIpFinder(基于静态IP)或TcpDiscoveryMulticastIpFinder(基于组播IP),而是TcpDiscoveryJdbcIpFinder。
上图的Ignite服务端程序使用了基于JDBC的IP发现,此时ipFinder不再通过调用setAddress方法设置IP地址,而是通过setDataSource设置一个JDBC数据源。因此我们首先需要创建一个MysqlDataSource类的MySQL数据源对象,通过其setURL、setUser和setPassword方法分别设置数据源的URL地址、用户名和密码,再作为参数传递给TcpDiscoveryJdbcIpFinder.setDataSource。
客户端程序和服务端几乎是一模一样的,2.3节所述,区别仅在于客户端程序员需要显式地调用IgniteConfiguration.setClientMode(true)方法让Ignite节点以客户端的模式启动。
Ignite缓存
在对Ignite的简单部署和Ignite集群的相关特性有了简单了解后,我们通过一些简单的实例来对Ignite的缓存进行示例说明。
IgniteCache
Ignite的所有缓存都是IgniteCache类型的,其实K是缓存的键,V是缓存的值,分别对应Redis中的key和value。IgniteCache继承了javax包下的Cache接口,因此如前文所述,Ignite是支持JCache规范的。
创建缓存
前文中,由于只是简单地启动了Ignite节点,并未进行缓存操作,因此并未对Ignition.start的返回值进行获取。当我们要进行缓存相关操作时,需要获取start方法所返回的Ignite实例,通过对该实例对象的调用以实现缓存的相关操作。
如下图所示,可以通过creatCache或getOrCreateCache两种方式来获取IgniteCache类型的缓存对象。如方法名所示,creatCache是直接创建缓存,getOrCreateCache是先获取缓存,如果不存在则创建缓存。
调用createCache时,如果缓存已经存在则会创建失败,具体判断缓存是否存在是根据缓存的名字实现的,每个IgniteCache都有一个缓存名CacheName,我们所传入的字符串s会被当作cacheName进行创建缓存实例。
除了字符串外,创建缓存时的参数也可以是CacheConfiguration类型的对象,其K和V表示的是缓存的Key和Value的类型。CacheConfiguration的setName方法可以设置Ignite缓存的名称,效果等同于createCache(String s),因此如果像下图这样创建缓存就会创建失败,因为两个缓存的名称都叫做“name”。
启动Ignite客户端程序,IDEA控制台输出如下错误,可见Ignite是通过缓存的name字段判断缓存是否冲突的。
获取缓存
获取缓存主要有两种方法:Ignite.cache和4.2节中的Ignite.getOrCreateCache。其中cache(String s)方法的参数是缓存的名称,getOrCreateCache的参数可以是String类型的缓存名称,也可以是CacheConfiguration的缓存配置。值得注意的是,必须保证缓存是已经存在的,否则会导致异常。
Java示例代码:
IDEA控制台输出结果如下,图中我们也可以得知,此时IgniteCache接口的具体实现类是GatewayProtectedCacheProxy类型的实例对象。
销毁缓存
Ignite缓存的销毁也有两种方式,通过Ignite的destoryCache或IgniteCache的destory方法实现。
Java示例代码:
向缓存中写数据
Ignite缓存的写入主要通过put方法实现,键值均是Object类对象,既可以是Java原生对象,也可以是自定义的类对象。除此之外,也可以通过putAll一次性存入多个键值对。带Async后缀的方法则是异步实现,带IfAbsent的方法表示不存在时存入数据,getAndPut则会获取所写入的缓存数据。
从缓存中读数据
Ignite缓存的读取主要通过get方法实现,通过传入key来获取value。除此之外,也可以通过getAll传入一个key的Set集合,一次性获取Set集合中所有key多对应的多个key-value键值对。
Java示例代码:
IDEA控制台输出如下:
基于Spring Cloud的实例教学
在对Ignite的部署、集群、缓存基本操作有了一定程度的了解后,我们通过Spring Cloud微服务来实现一个Ignite模拟Redis的小项目案例,加深读者对Ignite的应用理解。
由于Ignite缓存是Object类型,因此我们通过定义一个常量类型作为缓存名来对
缓存进行分类,例如String类型的缓存所传入的缓存名称则为String,Hash类的
缓存所传入的cacheName则为Hash。
Redis-String缓存的模拟
对于String类型的数据结构,Redis的主要方法和对应命令如下:
(1)添加/修改数据 set key value
(2)获取数据get key
(3)删除数据del key
(4)添加/修改多个数据mset key1 value1 key2 value2 ...
(5)获取多个数据mget key1 key2 ...
(6)获取数据字符个数(字符串长度)strlen key
(7)追加信息到尾部(不存在则新建)append key value
Redis-Hash缓存的模拟
对于Hash类型的数据结构,Redis的主要方法和对应命令如下:
(1)添加/修改数据 hset key field value
(3)获取全部数据hgetall key
(5)添加/修改多个数据hmset key field1 value1 field2 value2 ...
(6)获取多个数据hmget key field1 field2 ...
(7)获取哈希表中字段的数量hlen key
(8)获取哈希表中是否存在指定的字段hexists key field
Redis-List缓存的模拟
对于List类型的数据结构,Redis的主要方法和对应命令如下:
(1)添加数据lpush/rpush key value1 value2 ...
(2)获取并移除数据lpop/rpop key
(4)获取指定位置的数据lindex key index
(5)获取数据个数llen key
Redis-Set缓存的模拟
对于Set类型的数据结构,Redis的主要方法和对应命令如下:
(1)添加数据sadd key member1 member2 ...
(2)获取全部数据smembers key
(3)删除数据srem key member1 member2 ...
(4)获取集合数据总量scard key
(5)判断集合中是否包含指定数据sismember key member
服务端程序
不需要以微服务的注册,只需要以普通Java类main方法调用的形式进行启动。
客户端程序
首先,我们需要在客户端程序创建一个DataSource的配置Bean作为Ignite客户端节点通过JDBC进行连接时所需的构造参数。
其次,创建一个Controller,并通过init方法用于初始化Ignite客户端,在容器启动时自动创建Ignite实例并作为一个Bean注入上述5.1-5.4节中的Ignite工具类Bean。
测试
最后,我们写几个简单的测试方法进行测试。
(1)String类型的测试
启动Ignite服务端程序、EurekaServer和EurekaConsumer后,在url输入:localhost:8080/ignite/string进行测试,观察浏览器输出:
IDEA控制台输出:
(2)Hash类型的测试
(3)List类型的测试
(4)Set类型的测试
孙俊辉,中国农业银行股份有限公司研发中心软件研发工程师,擅长Java开发领域。
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