mb中compute节点多个out节点的选择

本文介绍 Websphere Message Broker 中 compute 节点如何使用 if-else 判断来实现消息多段输出的功能。通过 PROPAGATETOTERMINAL 指令可以将数据导向不同的输出端口。

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websphere message broker中compute节点的多段输出:

PROPAGATE TO TERMINAL 'out1'; out1为其中的一个输出端,

如果需要根据判断来输出到不同的输出端,可以用if-else来判断,然后通过PROPAGATE TO TERMINAL 'out1';输出到不同的输出端口。

 

<think>嗯,用户想知道如何用Java获取Apache Ignite中各节点的数据量大小。首先,我需要回忆一下Apache Ignite的相关知识。记得Ignite是一个分布式数据库,数据分布在多个节点上。每个节点可能有不同的数据量。那用户的问题是如何通过Java代码获取每个节点的数据量信息。 首先,我需要确定Ignite是否有现成的API或者方法来获取各个节点的数据量。可能涉及到ClusterNode对象,因为每个节点在Ignite中都是一个ClusterNode实例。然后,可能需要使用一些监控或统计相关的接口。 想到Ignite的DataStorage API,可能可以通过它来获取数据存储的信息。另外,每个节点可能有本地的数据分区,也就是LocalPartitionMetrics,这可能包含分区的大小信息。例如,每个分区的总条目数或者占用的空间大小。 接下来,我需要考虑如何遍历所有节点,并为每个节点获取其本地分区的数据量。可能需要用到IgniteCluster的nodes()方法来获取所有节点,然后对每个节点执行计算任务,因为数据分布是分布式的,每个节点的数据只能由该节点本地获取。 这时候,可能需要使用Ignite的Compute接口,在每个节点上运行一个任务,收集该节点的数据量信息。例如,使用Compute.call()方法在每个节点上执行获取本地数据量的逻辑,然后汇总结果。 另外,可能涉及到CacheGroup的概念,因为不同的缓存组可能有不同的数据分布。需要遍历所有的缓存组,并获取每个缓存组在每个节点上的分区信息。 然后,具体的步骤可能是这样的:首先获取所有的缓存组,然后对于每个缓存组,获取其分区信息,再对每个节点统计其负责的分区的数据量。最后,将每个节点的数据量累加起来,得到每个节点的总数据量。 不过,用户可能只需要总的数据量,比如每个节点存储了多少条数据或者占用了多少存储空间。这时候,可能需要使用LocalPartitionMetrics中的entriesCount或者totalAllocatedSize等指标。 例如,对于每个节点,可以遍历其本地的所有分区,累加这些分区的entriesCount,得到该节点存储的总数据条目数。或者累加totalAllocatedSize得到占用的存储空间大小。 在代码实现上,可能需要先获取Ignite实例,然后通过Ignite.cluster()获取集群信息,再遍历每个节点,使用Ignite.compute()针对每个节点执行任务,收集该节点的数据量。 需要注意的是,由于数据分布在多个节点上,可能需要在每个节点上执行本地的统计任务,然后将结果返回到客户端进行汇总。这时候,使用Compute任务分发到各个节点是合适的。 例如,使用Compute.call()方法,传入一个IgniteCallable的实现,在每个节点上执行获取本地数据量的逻辑。然后,将每个节点的结果收集起来,形成一个Map<UUID, Long>,其中键是节点的ID,值是该节点的数据量。 另外,可能需要处理不同的缓存或缓存组的情况。如果用户想获取所有缓存的数据量总和,可能需要遍历所有的缓存组,并累加每个缓存组在各个节点上的数据量。 代码的大体结构可能如下: 1. 获取Ignite实例。 2. 获取所有节点。 3. 对于每个节点,使用Compute任务在该节点上执行数据统计。 4. 在任务中,遍历所有缓存组,获取每个缓存组的本地分区度量信息。 5. 累加每个分区的entriesCount或totalAllocatedSize。 6. 返回每个节点的统计结果。 7. 客户端汇总所有节点的结果并输出。 需要注意的是,LocalPartitionMetrics可能只能在该节点持有该分区的情况下才能获取到。因此,在遍历分区时,需要检查分区是否为本地分区,并且处于OWNING状态,这样该节点才实际拥有该分区的数据。 另外,可能需要处理序列化问题,如果自定义的缓存键或值没有正确部署到所有节点,可能会导致反序列化错误。因此,在任务中应该尽量使用Ignite的公共API,或者确保相关的类在所有节点上都可用。 参考引用中的内容,引用[3]提到序列化问题,需要注意部署缓存实体类到节点,或者使用二进制对象。这可能影响到在节点上执行的任务中的类是否可用,因此在编写代码时要确保任务的类在类路径中可用。 最后,需要编写示例代码,展示如何实现这一功能。代码应该包括如何获取各节点的数据量,可能需要分步骤解释,比如遍历节点、执行计算任务、统计本地数据等。</think>在Apache Ignite中获取各节点数据量大小可通过`LocalPartitionMetrics`实现。以下是Java代码示例及分步说明: --- ### 实现步骤 1. **获取Ignite实例和集群信息** ```java Ignite ignite = Ignition.ignite(); ClusterClusterGroup clusterGroup = ignite.cluster(); ``` 2. **遍历所有节点并执行计算任务** ```java Map<UUID, Long> nodeDataSizes = ignite.compute(ignite.cluster()).call(() -> { long totalSize = 0; for (CacheGroupDescriptor groupDesc : ignite.context().cache().cacheGroups()) { String groupName = groupDesc.cacheOrGroupName(); CacheGroupMetrics metrics = ignite.context().cache().cacheGroup(groupDesc.groupId()).localMetrics(); totalSize += metrics.getLocalAllocatedSize(); // 或 metrics.getEntriesCount() } return totalSize; }); ``` 3. **输出结果** ```java nodeDataSizes.forEach((nodeId, size) -> System.out.println("Node " + nodeId + " 数据量: " + size + " MB"); ); ``` --- ### 完整示例代码 ```java public class NodeDataSizeMonitor { public static void main(String[] args) { try (Ignite ignite = Ignition.start("config/ignite-config.xml")) { Collection<ClusterNode> nodes = ignite.cluster().nodes(); // 使用Compute任务获取各节点数据量 IgniteCompute compute = ignite.compute(ignite.cluster().forServers()); Map<UUID, Long> nodeSizes = compute.call(new IgniteCallable<Long>() { @Override public Long call() { long size = 0; for (CacheGroupDescriptor grpDesc : ignite.context().cache().cacheGroups()) { CacheGroupContext grpCtx = ignite.context().cache().cacheGroup(grpDesc.groupId()); if (grpCtx != null) { size += grpCtx.localMetrics().getLocalAllocatedSize(); } } return size / 1024 / 1024; // 转换为MB } }); // 打印结果 nodeSizes.forEach((nodeId, mb) -> System.out.println("节点ID: " + nodeId + " | 存储占用: " + mb + " MB"); ); } } } ``` --- ### 关键点说明 1. **指标选择** - `getLocalAllocatedSize()`: 返回本地节点分配的存储空间(字节)[^3] - `getEntriesCount()`: 返回本地节点存储的条目数 2. **过滤有效分区** ```java // 可添加分区状态过滤 if (part.state() == GridDhtPartitionState.OWNING) { LocalPartitionMetrics metrics = part.metrics(); totalSize += metrics.totalAllocatedSize(); } ``` --- ### 相关问题 1. 如何监控Ignite节点的CPU和内存使用情况? 2. Ignite数据重平衡过程中如何获取进度信息?[^1] 3. 如何通过SQL查询获取缓存的总数据量?[^2] [^1]: 引用自Apache Ignite基线拓扑管理文档 : 引用自Ignite SQL查询示例 [^3]: 引用自Ignite序列化与数据存储说明
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