Apache Ignite自定义缓存存储(CacheStore)实现指南

Apache Ignite自定义缓存存储(CacheStore)实现指南

ignite Apache Ignite 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ignite16/ignite

理解CacheStore的核心作用

在分布式计算领域，Apache Ignite作为内存计算平台，提供了强大的缓存功能。CacheStore作为Ignite与持久化存储之间的桥梁，实现了缓存与底层数据库的双向同步机制。本文将深入探讨如何实现自定义CacheStore，以及相关的最佳实践。

CacheStore接口方法解析

CacheStore接口定义了与持久化存储交互的核心方法，主要分为两大类：

1. 批量操作方法

| 方法名称 | 对应缓存操作 | 功能描述 | |----------------|--------------|--------------------------------------------------------------------------| | loadCache() | loadCache() | 用于将数据从底层存储预加载到缓存中，在所有缓存节点上执行 | | loadAll() | getAll() | 批量读取多个键对应的数据，实现批量读穿透功能 | | writeAll() | putAll() | 批量写入多个键值对到持久层，实现批量写穿透功能 | | deleteAll() | removeAll() | 批量从持久层删除多个键对应的数据 |

2. 单条记录操作方法

| 方法名称 | 对应缓存操作 | 功能描述 | |-------------|--------------|--------------------------------------------| | load() | get() | 读取单个键对应的数据，实现读穿透功能 | | write() | put() | 写入单个键值对到持久层，实现写穿透功能 | | delete() | remove() | 从持久层删除单个键对应的数据 |

实用工具类：CacheStoreAdapter

对于初学者或简单场景，Apache Ignite提供了CacheStoreAdapter抽象类，它已经实现了批量操作方法，通过遍历集合并调用对应的单记录操作方法来完成批量操作。这种实现方式虽然简单，但在高性能场景下可能需要重写以实现真正的批量操作。

事务支持：CacheStoreSession

在需要事务支持的场景中，CacheStoreSession扮演着关键角色。它通过以下方式工作：

1. 使用@GridCacheStoreSessionResource注解将session注入到CacheStore实现中
2. 同一事务内的所有操作共享相同的数据库连接
3. 当事务提交时，连接也会被提交

这种机制确保了跨多个缓存操作的事务一致性。

实现示例：非事务性JDBC CacheStore

以下是一个基于JDBC的非事务性CacheStore实现示例，展示了基本的结构和方法实现：

public class JdbcPersonStore extends CacheStoreAdapter<Integer, Person> {
    // 数据源引用
    private DataSource dataSrc;
    
    // 初始化方法
    @Override
    public void start() throws IgniteException {
        // 初始化数据源
    }
    
    // 单记录加载
    @Override
    public Person load(Integer key) {
        try (Connection conn = dataSrc.getConnection();
             PreparedStatement stmt = conn.prepareStatement("SELECT * FROM PERSONS WHERE id=?")) {
            stmt.setInt(1, key);
            
            try (ResultSet rs = stmt.executeQuery()) {
                return rs.next() ? new Person(rs.getInt(1), rs.getString(2)) : null;
            }
        } catch (SQLException e) {
            throw new CacheLoaderException("Failed to load: " + key, e);
        }
    }
    
    // 单记录写入
    @Override
    public void write(Cache.Entry<? extends Integer, ? extends Person> entry) {
        // JDBC写入实现
    }
    
    // 单记录删除
    @Override
    public void delete(Object key) {
        // JDBC删除实现
    }
    
    // 缓存预加载
    @Override
    public void loadCache(IgniteBiInClosure<Integer, Person> clo, Object... args) {
        try (Connection conn = dataSrc.getConnection();
             Statement stmt = conn.createStatement();
             ResultSet rs = stmt.executeQuery("SELECT * FROM PERSONS")) {
            while (rs.next())
                clo.apply(rs.getInt(1), new Person(rs.getInt(1), rs.getString(2)));
        } catch (SQLException e) {
            throw new CacheLoaderException("Failed to load cache", e);
        }
    }
}

性能优化建议

1. 批量操作优化：对于loadAll、writeAll和deleteAll方法，应使用数据库的批量操作特性而非单条处理

2. 分区感知加载：在大数据量场景下，可以实现分区感知的数据加载，每个节点只加载属于自己分区的数据

3. 连接池管理：合理配置和管理数据库连接池，避免频繁创建和销毁连接

4. 异步操作：考虑使用异步方式执行持久化操作以提高吞吐量

总结

自定义CacheStore是Apache Ignite与现有持久层集成的重要方式。通过合理实现CacheStore接口，开发者可以灵活控制缓存与持久层之间的交互方式，实现包括读穿透、写穿透等高级特性。对于事务性场景，还需要特别注意CacheStoreSession的正确使用。在实际应用中，应根据具体需求选择合适的实现策略，并注意性能优化。

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