Dani Traphagen 谈使用 Apache Ignite 的分布式系统

来自 GridGain 的 Dani Traphagen 在 OSCON 2017 大会上谈了 Apache Ignite 平台。她谈到将磁盘视为瓶颈 & 内存成本日益降低所带来的模式转换。她谈到如何针对缓存进行优化，以及借助开源项目 Apache Ignite 将其用于微服务架构。

Apache Ignite 是一个分布式内存缓存和查询引擎，构建它是为了实时操作数据集。它还可以同其他系统集成，如关系型数据库、类似 Cassandra 这样的 NoSQL 数据库、Spark 和 Hadoop。该平台包含多种组件，如：

• 数据网格是该平台的基础。这是一个分布式键值数据存储，可以缓存分布式集群中的内存数据。它提供了两种数据缓存：分区缓存（包括主节点和备份节点）和副本缓存（数据在整个集群中复制）。数据网格还提供了一致性、数据本地化和形态（每个客户端可以决定它属于哪个节点）。
• SQL 网格是 Ignite 的内存 SQL 组件，兼容 ANSI-99，支持 SQL 和 DML 指令以及分布式 SQL 关联、索引和 ACID 事务。
• 计算网格可以用于分布式计算、机器学习、风险分析、使用类似 MapReduce 和 Fork/Join 这样的模式进行网格计算。
• 服务网格是基于微服务的架构的基础，提供了可扩展的中间件，可以用于部署用户定义的微服务，而且可以管理服务的生命周期，启动、维护及杀死服务。在这个架构模型中，服务节点连接到数据节点，而后者又连接到类似关系型数据库、Cassandra 和 Hadoop 这样的持久化数据存储。

服务网格包含四个主要的方面，分别是数据节点、服务节点、通信及内部 & 外部应用、持久化。它还提供了负载均衡（粘结 vs. 非粘结）和容错功能。部署是通过“节点筛选器（Node Filter）”完成的，这是一个让你可以指定服务运行节点的类。

数据节点是以分布式方式存储数据& 接受查询（和/ 或计算）的服务器节点。服务节点是可以用作服务部署目标的服务器或客户端节点。根据选择的持久化存储不同，持久化存储可以是“通读（read-thru）”、“通写（write-thru）”和事务性的。

如果你想要开始使用Apache Ignite 平台，请访问 GridGain Web Console 网站，上面还提供了一个演示程序项目。

查看英文原文： Dani Traphagen on Next Phase of Distributed Systems with Apache Ignite