Apache Ignite 内存速度级的分布式数据库( 三 ) _Apache

Ignite内存存储层：这一层可以算是Ignite的核心层了。数据可以通过不同分区，复制模式分布在Ignite集群所有节点，部分节点或者本地节点。通过数据分区和复制，比如1主多备的方式，可以提高数据的可用性，即便主数据节点故障后，集群中的备数据节点可以切换为主节点继续提供读写服务。同时备节点也可以作为只读节点使用，提高数据读操作的吞吐量。Ignite还利用Java堆外内存存储数据和索引，减少了JVM的垃圾回收次数和时间，提供了更高效的操作。

API接口层：丰富多样的接口支撑Ignite向上提供了诸如分布式数据库，数据网格和计算网格的能力。Key/Value+transaction，可以把Ignite当做和redis,Memcached一样的缓存使用。而对SQL ANSI-99的兼容，有可以把Ignite当做一个分布式数据库来用。除了数据能力，Ignite还允许你通过Compute Grid的接口提交计算任务，充分利用集群的计算资源。Ignite还支持把计算任务部署在和计算数据所在的相同节点上，减少网络传输和数据的序列化开销，提高计算效率。流处理，机器学习网格，服务网格，消息队列等，Ignite也同时提供支持。

结论Apache Ignite 是一个专注于分布式内存计算的开源项目。Ignite 将数据存储在内存中，分布在提供快速数据访问的多个节点上。将数据异步传播到持久层的选项是一个额外的优势。此外，与各种数据库集成的能力也使 Ignite 成为开发人员使用它进行数据库缓存的简单选择。Apache Ignite整体来说，它基本把现在分布式的一些概念都集成了，包含分布式存储、分布式计算、分布式服务、流式计算等等。而且，它对Java语言的支持，与JDK能够很好的整合，能够很友好的兼容JDK的现有API，当你开启一个线程池，你不需要关系是本地线程池还是分布式线程池，只管提交任务就行。Apache Ignite在与RDBMS、Hadoop、Spark、Kafka等传统关系型数据库和主流大数据套件的集成，提供了非常灵活好用的组件API 。