Apache Ignite 学习笔记(一): Ignite介绍、部署安装和REST/SQL客户端使用

Apache Ignite 介绍

Ignite是什么呢？先引用一段官网关于Ignite的描述：

Ignite is memory-centric distributed database, caching, and processing platform for transactional, analytical, and streaming workloads delivering in-memory speeds at petabyte scale

直接翻译就是，Ignite是以内存为中心的分布式的数据库，缓存和处理平台。它可以在数据量达到PB级别，依然为事务性处理，数据分析和流式任务提供了内存级的操作速度。再从官网借用一张架构图，从下面这张图也可以看出来Ignite提供了哪些能力：

图中红色部分属于Ignite提供的组件，我们依次从下往上看：

持久化层：Ignite同时支持原生持久化和用第三方存储做持久化，比如RMDBMS，HDFS等。虽然Ignite有以内存为中心的存储，但是毕竟内存中数据在节点出现故障的时候都有丢失的可能性。因此持久化层为Ignite提供了故障恢复的能力。另外有了持久化能力，可以让冷热数据更合理使用内存。比如在内存足够情况下，数据可以全部加载到内存中。而当内存紧张时，可以只加载热数据至内存中，冷数据就留在硬盘上。
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。

以上只是简单罗列了目前我所了解的Ignite的特性，如果还想了解更多关于Ignite基本概念和资料，可以参阅官方文档, 英文不好的同学可以看看李玉珏翻译的中文官方文档。光从文档量上看，Ignite的特性相当繁杂，而且有些例子还是需要实际跑跑代码才能弄清楚如何使用，后面我会根据自己的学习进度，更新Ignite的学习笔记，把自己对Ignite的理解和小伙伴分享。

Ignite 集群安装部署和启动

Ignite有多种安装方式，比如源码安装，docker，RPM包等，个人认为二进制包的安装方式最简单，开箱即用。下面我们看看如何通过二级制包来安装部署Ignite。

1.首先我们需要从官网下载二进制压缩包。在我写这篇博客时候，最新版本为2.6.0。

2.下载后我们需要解压缩二进制包，然后设置好环境变量IGNITE_HOME，指向刚刚解压好的目录。

3.然后我们可以通过IGNITE_HOME/bin/ignite.sh脚本启动我们的第一个Ignite节点：

$cd IGNITE_HOME

$bin/ignite.sh

4.节点启动过程，会在终端上打印日志信息，当看到下面类似日志时就代表节点启动成功了：

[23:41:41] Ignite node started OK (id=e935ab3a)

[23:41:41] Topology snapshot [ver=1, servers=1, clients=0, CPUs=2, offheap=1.6GB, heap=1.0GB]

我们先来简单看看最后那一行日志都提供了哪些信息：

“ver=1”代表Ignite集群topology版本是1。关于什么是topology，我会在介绍Ignite原生持久化能力的时候讨论到。
“servers=1”代表现在集群里面就一个server节点，“clients=0”代表集群里没有client节点。 client/server节点在作为数据节点和计算节点时时有区别的，我会在后面介绍。现在可以简单的理解为server节点总是存放数据，client节点不存放数据，数据的访问总是通过server节点。
“CPUs=2”代表当前节点的CPU数量。
“offheap=1.6GB”代表当前节点可以使用的Java堆外内存是1.6GB。堆外内存是个很重要的概念，我会在介绍Ignite内存架构的时候再详细解释Ignite是如何使用堆外内存。现在只要记住Ignite用堆外用来存储数据和索引来减少GC。默认配置下Ignite能使用的堆外内存为节点内存大小的20%。我启动Ignite的虚拟机只有8G内存，因此堆外内存为8GB*20%=1.6GB。
“heap=1.0GB”这个就是Ignite能使用的Java堆内存了。这个值的大小也是可以调整的，如果你没有配置JAVA_OPTS,在ignite.sh脚本中启动JVM时用的最小/最大堆都是1GB。

就是这么简单，开箱即用。到目前为止我们已经成功在一个节点上启动了一个Ignite实例。我们还可以在同一个节点上或者多个节点上用相同的办法启动多个Ignite实例。在新的Ignite实例启动后，新老节点会互相发现自动的形成一个集群。比如我在相同的虚拟机上在启动一个实例，在第一个和第二个实例的日志中有这么一行：

[00:24:27] Topology snapshot [ver=2, servers=2, clients=0, CPUs=2, offheap=3.1GB, heap=2.0GB]

细心的小伙伴应该会发现ver, servers, offheap, heap值都改变了，这说明Ignite集群加入了新的节点，所以topology的版本号变了，集群内server数量也变成2。

Ignite REST和SQL客户端

server节点启动后，我们就可以用客户端连接上进行操作了。目前Ignite支持的客户端有REST, SQL, Java/.NET客户端。其中Java/.NET客户端都需要自己写代码连接到服务器上，所以这里我们先介绍使用REST和SQL客户端，下一篇文章再分享如何写一个简单的Java程序连接Ignite server节点。

REST 客户端使用

注意：为了启用REST连接，必须保证ignite-rest-http模块在启动JVM的classpath中。如果你下载了二进制包，可以在$IGNITE_HOME/libs/optional中找到ignite-rest-http模块，只要将它拷贝到$IGNITE_HOME/libs目录中就可以了。

Ignite启动后，默认会自动监听8080端口，我们就可以通过以下curl命令查看server节点版本(192.168.0.110是我的Ignite server节点启动的ip地址)：

$curl 'http://192.168.0.110:8080/ignite?cmd=version'

{"successStatus":0,"sessionToken":null,"error":null,"response":"2.6.0"}

目前我们的Ignite集群里没有任何的cache，让我们试着用REST命令创建一个新的cache:

$curl 'http://192.168.0.110:8080/ignite?cmd=getorcreate&cacheName=myfirstcache'

{"successStatus":0,"sessionToken":null,"error":null,"response":null}

然后我们就可以往这个cache里添加数据了：

$curl 'http://192.168.0.110:8080/ignite?cmd=put&key=Toronto&val=Ontario&cacheName=myfirstcache'

{"successStatus":0,"affinityNodeId":"370c1554-03f4-4fa2-9c45-880e40288467","sessionToken":null,"error":null,"response":true}

$curl 'http://192.168.0.110:8080/ignite?cmd=put&key=Edmonton&val=Alberta&cacheName=myfirstcache'

{"successStatus":0,"affinityNodeId":"370c1554-03f4-4fa2-9c45-880e40288467","sessionToken":null,"error":null,"response":true}

我们往cache里写了两条关于加拿大城市和所在省份的数据，第一条key是Toronto市，value值是Ontario省。第二条key是Edmonton市，value值是Alberta省。然后再让我们试着读取cache里的数据：

$curl 'http://192.168.0.110:8080/ignite?cmd=get&key=Toronto&cacheName=myfirstcache'

{"successStatus":0,"affinityNodeId":"370c1554-03f4-4fa2-9c45-880e40288467","sessionToken":null,"error":null,"response":"Ontario"}

$curl 'http://192.168.0.110:8080/ignite?cmd=get&key=Edmonton&cacheName=myfirstcache'

{"successStatus":0,"affinityNodeId":"370c1554-03f4-4fa2-9c45-880e40288467","sessionToken":null,"error":null,"response":"Alberta"}

$curl 'http://192.168.0.110:8080/ignite?cmd=get&key=Ottawa&cacheName=myfirstcache'

{"successStatus":0,"affinityNodeId":"370c1554-03f4-4fa2-9c45-880e40288467","sessionToken":null,"error":null,"response":null}

当我们查询Toronto和Edmonton时，返回的省份名称和我们之前写入的一样。当我们查询Ottawa时，因为我们的cache没有这组数据，所以返回值是null。

或许有小伙伴已经注意到默认情况下REST API会把key/value当做String来处理，包括存储在集群里的格式也是String。当然在用put/get命令的时候也你可以用keyType/valueType将key/value其他Ignite支持的类型，比如整型，布尔型，浮点型，日期等类型，但这些类型也仅限于Java内置类型。如果你想通过REST API来存储一个复杂对象，可能就需要你自己先把对象序列化为一个string，然后读取的时候再反序列化回一个对象。所以个人觉得REST API还不能发挥出Ignite全部的实力，只能支持一些简单的缓存使用场景，对复杂的操作可能还是SQL或者用代码更方便。

更多的REST API和具体的使用参数可以查看官方的REST API文档。

SQL 客户端使用

还记得在官方介绍Ignite的描述中，把Ignite描述为一个以内存为中心的分布式数据，同时Ignite兼容SQL ANSI-99标准，所以可以像使用一个数据库一样使用Ignite，这个特性倒是目前其他内存缓存所不具备的。

我们可以使用DBeaver工具像连接其他数据库一样连接Ignite。按照官方文档配置完JDBC驱动用到的类，URL连接模板，端口号以及需要使用到的Ignite的jar包，就可以连接到Ignite上了。这个时候Ignite集群里还没有任何数据，所以在DBeaver里是看不到任何表的：

现在让我们用SQL语句创建两张表，在执行完SQL语句后，在左边的Tables选项下就可以看见刚刚创建的两张表了，点开任意一张表，我们就可以在Dbeaver里看到表的schema定义了。:

然后我们在对这两张表用省的名字和市的名字分别建立索引:

同样，在执行完SQL语句后，我们就在indexes选项下看到新建的表索引了。接着，我们可以往表格里插入一些数据，并做简单的查询:

对就是这么简单，和使用其他的数据库没什么区别。而且如果你的Ignite集群包含多个节点，Ignite已经根据你建表时的配置(注意我们在建表的时候with之后有诸如template=replicated, backup=1，affinityKey=province_id关键字，这些配置会在后面进行介绍)，自动帮你把表数据复制到不同的节点上去了，你不用关心你的数据是如何分布的，一切就交给Ignite做管理吧，即便是有些节点发生故障，也不用担心数据会丢失。

除了Dbeaver外，Ignite也自带了一个SQL命令行工具，叫做SQLLine，也可以用来连接Ignite执行SQL语句。在$IGNITE_HOME/bin下可以找到这个工具，使用下面的命令启动SQLLine并连接到Ignite集群中：

$cd $IGNITE_HOME/bin

$./sqlline.sh --verbose=true -u jdbc:ignite:thin://192.168.0.110/

连接成功后，我们可以查看Ignite中所有的表(!tables)，表结构(!columns)，还可以用SQL语句修改/查询数据(!sql SQL Statement)：

0: jdbc:ignite:thin://192.168.0.110/> !tables

+--------------------------------+--------------------------------+--------------------------------+--------------------------------+--+

|           TABLE_CAT            |          TABLE_SCHEM           |           TABLE_NAME           |           TABLE_TYPE           |  |

+--------------------------------+--------------------------------+--------------------------------+--------------------------------+--+

|                                | PUBLIC                         | CITY                           | TABLE                          |  |

|                                | PUBLIC                         | PROVINCE                       | TABLE                          |  |

+--------------------------------+--------------------------------+--------------------------------+--------------------------------+--+

0: jdbc:ignite:thin://192.168.0.110/> !columns

+--------------------------------+--------------------------------+--------------------------------+--------------------------------+--+

|           TABLE_CAT            |          TABLE_SCHEM           |           TABLE_NAME           |          COLUMN_NAME           |  |

+--------------------------------+--------------------------------+--------------------------------+--------------------------------+--+

|                                | PUBLIC                         | CITY                           | ID                             |  |

|                                | PUBLIC                         | CITY                           | NAME                           |  |

|                                | PUBLIC                         | CITY                           | PROVINCE_ID                    |  |

|                                | PUBLIC                         | PROVINCE                       | ID                             |  |

|                                | PUBLIC                         | PROVINCE                       | NAME                           |  |

+--------------------------------+--------------------------------+--------------------------------+--------------------------------+--+

0: jdbc:ignite:thin://192.168.0.110/> !sql SELECT p.name, c.name FROM PROVINCE p, CITY c WHERE p.id=c.province_id;

+--------------------------------+--------------------------------+

|              NAME              |              NAME              |

+--------------------------------+--------------------------------+

| Alberta                        | Edmonton                       |

| Alberta                        | Calgary                        |

| Ontario                        | Toronto                        |

| Quebec                         | Montreal                       |

+--------------------------------+--------------------------------+

更多SQLLine使用的方法和命令，可以看这里。

Ignite Visor 命令行工具

在启动了Ignite集群后，Ignite也提供了一个简单的命令行工具，Visor Command Line Interface，通过这个工具可以查询集群的状态，检测缓存的使用情况，控制节点等。同样，在$IGNITE_HOME/bin下可以找到Visor命令行工具并启动：

$cd $IGNITE_HOME/bin

$ ./ignitevisorcmd.sh

...

ADMIN CONSOLE

2018 Copyright(C) Apache Software Foundation

+-------------------------------------+

| Status               | Disconnected |

| Ignite instance name | <n/a>        |

| Config path          | <n/a>        |

| Uptime               | <n/a>        |

+-------------------------------------+

Type 'help' for more information.

Type 'open' to join the grid.

Type 'quit' to quit form Visor console.

visor> open

启动成功后, 再通过open命令连接到当前使用的Ignite集群上，我们就可以查询集群的topology信息：

visor> top

Hosts: 1

+=========================================================================================================================+

|   Int./Ext. IPs    |   Node ID8(@)    | Node Type |              OS               | CPUs |       MACs        | CPU Load |

+=========================================================================================================================+

| 0:0:0:0:0:0:0:1%lo | 1: 134F0292(@n0) | Server    | Linux amd64 3.13.0-32-generic | 2    | 08:00:27:8F:07:76 | 10.17 %  |

| 127.0.0.1          | 2: B677DAF2(@n1) | Server    |                               |      |                   |          |

| 192.168.0.110      |                  |           |                               |      |                   |          |

+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+

Summary:

+--------------------------------------+

| Active         | true                |

| Total hosts    | 1                   |

| Total nodes    | 2                   |

| Total CPUs     | 2                   |

| Avg. CPU load  | 10.17 %             |

| Avg. free heap | 81.00 %             |

| Avg. Up time   | 00:28:14            |

| Snapshot time  | 2018-10-11 00:52:24 |

+--------------------------------------+

从上面的输出可以看到，目前我的集群里有1台主机，2个Ignite server节点，这两个节点都跑在同一台机器上的。我们还可以查看下目前集群里的缓存数据：

visor> cache

Time of the snapshot: 2018-10-11 01:04:59

+============================================================================================================================+

|         Name(@)          |    Mode     | Nodes | Entries (Heap / Off-heap) |   Hits    |  Misses   |   Reads   |  Writes   |

+============================================================================================================================+

| myfirstcache(@c0)        | PARTITIONED | 2     | min: 1 (0 / 1)            | min: 0    | min: 0    | min: 0    | min: 0    |

|                          |             |       | avg: 1.00 (0.00 / 1.00)   | avg: 0.00 | avg: 0.00 | avg: 0.00 | avg: 0.00 |

|                          |             |       | max: 1 (0 / 1)            | max: 0    | max: 0    | max: 0    | max: 0    |

+--------------------------+-------------+-------+---------------------------+-----------+-----------+-----------+-----------+

| SQL_PUBLIC_CITY(@c1)     | PARTITIONED | 2     | min: 2 (0 / 2)            | min: 0    | min: 0    | min: 0    | min: 0    |

|                          |             |       | avg: 2.00 (0.00 / 2.00)   | avg: 0.00 | avg: 0.00 | avg: 0.00 | avg: 0.00 |

|                          |             |       | max: 2 (0 / 2)            | max: 0    | max: 0    | max: 0    | max: 0    |

+--------------------------+-------------+-------+---------------------------+-----------+-----------+-----------+-----------+

| SQL_PUBLIC_PROVINCE(@c2) | REPLICATED  | 2     | min: 1 (0 / 1)            | min: 0    | min: 0    | min: 0    | min: 0    |

|                          |             |       | avg: 1.50 (0.00 / 1.50)   | avg: 0.00 | avg: 0.00 | avg: 0.00 | avg: 0.00 |

|                          |             |       | max: 2 (0 / 2)            | max: 0    | max: 0    | max: 0    | max: 0    |

+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+

可以看到目前我们集群里面有3个缓存，一个是我们通过REST API建立的myfirstcache缓存，剩下两个是我们在DBeaver里面创建的两张数据库表。同时我们还可以看到每个缓存的统计信息，比如缓存是REPLICATED还是PARTITIONED模式，缓存中有多少条目，读写次数，命中率等。

Visor的命令行工具就简单介绍到这，更多命令的使用说明通过"help CMD" 或者 “？ CMD”命令输出命令的帮助文档供查阅。

总结

简单的介绍了Apache Ignite的特性，Ignite可以当做缓存使用，也可以当做分布式数据库使用，还可以用来做计算节点和服务网格等。详细的特性介绍会在随后的文章详细展开。
Ignite的二进制包安装十分简单，一个命令就可以用默认的配置启动一个Ignite实例，属于开箱即用。
Ignite支持REST, SQL, Java/.NET客户端连接。使用REST, SQL客户端(Dbeaver和SQLLine)，可以不用写一行代码快速体验Ignite的缓存和分布式数据库能力。
Ignite自带的Visor Command Line Interface提供了基本的集群查询/管理能力。

下一篇，让我们看看如何写Java代码来连接Ignite集群，并解锁更多Ignite的特性。