基于Spring Cloud+Apache Ignite的Redis备用方案实例教程

1.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。

2.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。

二、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。

1.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。

<dependency>
    <groupId>org.apache.ignitegroupId>
    <artifactId>ignite-coreartifactId>
    <version>2.12.0version>
dependency>


<dependency>
    <groupId>org.apache.ignitegroupId>
    <artifactId>ignite-springartifactId>
    <version>2.12.0version>
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。

2.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);
   }
  
}

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。

3.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。

三、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。

1.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）。

2.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。

3.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。

四、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。

1.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。

2.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。

3.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。

4.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：

IDEA控制台输出结果如下：

5.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。

6.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：

五、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。

1.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

2.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

（2）获取单个数据hget key field

（3）获取全部数据hgetall key

（4）删除数据hdel key field1 field2 ...

（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

3.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

（3）获取指定范围的数据lrange key start end

（4）获取指定位置的数据lindex key index

（5）获取数据个数llen key

四、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

5.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。

6.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。

7.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

在url输入：localhost:8080/ignite/hash进行测试，观察浏览器输出：

IDEA控制台输出：

（3）List类型的测试

在url输入：localhost:8080/ignite/list进行测试，观察浏览器输出：

IDEA控制台输出：

（4）Set类型的测试

在url输入：localhost:8080/ignite/set进行测试，观察浏览器输出：

IDEA控制台输出：

以上为Apache Ignite的简单入门案例，感谢阅读。

作者介绍

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。​