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[大数据]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
????????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。
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:
????????基线拓扑的目的是:
????????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:
????????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。
?Ignite数据平衡分布的实践场景????????内存缓存模式
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。
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