测试方法很简单主要是下面几点： 不作参数优化，默认配置进行测试 在一台linux服务器上部署Ignite服务端，然后自己的笔记本作客户端 按1，10，20，50，100，200线程进行测试 测试环境说明...; import org.apache.ignite.IgniteCache; import org.apache.ignite.Ignition; import org.apache.ignite.cache.CacheMode...从这个数据可以看出来，在这种都是服务端的模式下，写入性能基本稳定，在达到200线程时出现衰减；而读取则基本是线性的，到100线程差不多也就到顶了。...ignite本身含有这么多功能按理性能肯定是比不上才对，而且ignite组成集群后是需要进行数据分块存取和备份的，而测试环境中redis则是单实例情况，这让我没太想明白啊。。还望有高手指点。。...看网上许多人测试的数据redis少点的4万+，据说可以到10万+。但我自己的测试环境差了点反正最多也没过3万，这到底会是什么原因呢？
在openfire中使用的集群解决方案是代理+分布式内存。所谓代理便是通过一个入口转发请求到多个服务实例。而分布式内存就是解决服务实例间数据共享问题。通过这两步就可以搭建出一套水平扩展的集群系统。...Ignite是apache基金的一个开源项目，功能与hazelcast非常类似： Apache Ignite内存数据组织是高性能的、集成化的以及分布式的内存平台，他可以实时地在大数据集中执行事务和计算...特性: 可以将Ignite视为一个独立的、易于集成的内存组件的集合，目的是改进应用程序的性能和可扩展性，部分组件包括： 高级的集群化 数据网格（JCache） 流计算和CEP 计算网格 服务网格 Ignite...启动一个Ignite吧 只要少量的代码我们就可以将Ignite应用到自己的系统中，比如我需要做一个缓存。...在工程中通过Maven引入 Ignte的最小引入包就是一个ignite-core.jar包依赖 org.apache.ignite</groupId
请注意，Hadoop 在商品硬件上运行的想法就是一个谎言。大多数 Hadoop 的流程都是 I/O 密集型的，需要多部同环境的服务器还有中介服务器配合工作才能实现良好的性能。...此执行环境由一组 Java 虚拟机构成，而集群中的每台服务器都会有一个这样的虚拟机。如上图所示，JVM 会形成 Ignite MapReduce 引擎。...另外，内存中的 Ignite 数据单元可以自动部署所有必需的可执行程序或类库，以便在整个内存单元中执行 MapReduce，从而大大缩短了启动时间，甚至能缩短到毫秒级别。 现在我们已经了解了基础知识。...解压 Apache Ignite 发行包 将 Apache Ignite 的发行包解压到开发环境中的某个位置，并将路径 IGNITE_- HOME 添加到安装的根目录中。...注意在默认情况下，所有的事件都会处于禁用状态而不会触发。只有在启用了上述事件之后，才可以在 Ignite Visor 中使用命令 “tasks” 来获取有关任务执行的统计信息。
尽管Redis在Linux（推荐的部署平台）和OS X上进行了开发和测试，但Redis还可在其他POSIX系统（例如* BSD）中运行，而无需任何外部依赖。...Ignite Apache Ignite是一个免费的开源、易于扩展的分布式键值存储，缓存和多模型数据库系统，它提供了强大的处理API，可用于在分布式数据上进行计算。...它也是一个内存中的数据网格，可以在内存中使用，也可以与Ignite本机持久性一起使用。它可以在类似UNIX的系统（例如Linux和Windows）上运行。...它可以在所有现代Linux，FreeBSD和Solaris（仅x86）平台上运行。...它是一个出色的缓存引擎和内容加速器，您可以将其部署在Web服务器（例如NGINX，Apache和许多其他服务器）的前面，以侦听默认的HTTP端口，以接收客户端请求并将其转发到Web服务器，并交付Web服务器响应客户端
MXNet的规模和性能让开发人员在MXNet中训练这些系统的速度明显更快。对于流行的图像识别网络 Resnet，MXNet的吞吐量是其他引擎的两倍，在一半时间内就能训练等效模型。...Apache基金会宣布，Apache Brooklyn现在是一个顶级项目（TLP），这“表示该项目的社区和产品已根据ASF的精英过程和原则得到了良好的管理。...Ignite。ASF已经宣布，Apache Ignite将成为一个顶级项目。...Apache Ignite旨在驱动使用经济实惠的硬件，在分布式、大规模并行架构中运行的现有和新的应用程序。 Tajo。...Apache称Tajo能够从Hadoop部署、第三方数据库和商业情报工具中快速提取更多的信息。
它还为在系统中运行的查询提供了查询历史记录和分析统计功能，另外提供了查询生命周期管理。”...它旨在可以轻松支持成本合理、基于行业标准的硬件上的分布式大规模并行架构中的新旧应用程序。”...据Brooklyn宣布声称：“由于现代应用程序由许多组件构成，微服务架构日前受到关注，部署应用程序和已部署应用程序的日常改进成了一个越来越难的问题。...Apache Brooklyn的蓝图提供了一种清晰简洁的方式，可以在部署到公共云或私有基础设施之前，明确应用程序、组件、配置以及组件之间的关系。...基于策略的管理建立在自主计算理论这个基础上，不断评估运行中的应用程序，并对它进行改动，让应用程序保持顺畅运行，并且针对成本和响应能力等度量指标进行优化。” Brooklyn现用于一些知名企业组织。
Apache Ignite是一个高性能、可扩展的分布式内存计算和数据存储平台，它允许开发者在内存中处理大规模数据集，实现高速的实时计算和事务处理。...利用Ignite的事务隔离级别和并发控制机制，平衡性能与数据一致性。 如何使用Apache Ignite 快速入门示例 首先，确保项目中已添加Apache Ignite依赖。...> 2.13.0 接下来，是一个简单的Ignite使用示例，展示如何创建Ignite实例并使用其内存缓存功能： import org.apache.ignite.Ignition...通过避免上述常见问题与易错点，合理规划和配置Ignite集群，开发者可以充分利用Ignite的强大功能，构建高性能、高可扩展性的应用系统。...实践过程中，不断监控和优化Ignite配置，是提升系统性能的关键。
Ignite 提供任何规模的实时性能和线性水平可扩展性，无论是部署在本地、公共或私有云中，还是在混合环境中。...从介绍描述看，两个技术是可以互补，即是IgniteRDD, IgniteRDD是一个SparkRDD抽象的实现，实现 RDD 在Ignite与 Spark 中互认互通。...IgniteRDD 作为 Ignite 分布式缓存的视图，既可以在 Spark 作业执行进程中部署，也可以在 Spark 工作节点中部署，也可以在它自己的集群中部署。...Ignite 能够独立运行，能够组成集群，能够运行于 Kubernetes 和 Docker 容器中，也能够运行在 Apache Mesos 以及 Hadoop Yarn 上，能够运行于虚拟机和云环境，...也能够运行于物理机，从技术上来讲，集群部署在哪里，是没有限制的。
“ 消息 ”是在两台计算机间传送的数据单位。消息可以非常简单，例如只包含文本字符串；也可以更复杂，可能包含嵌入对象。消息被发送到队列中，“ 消息队列 ”是在消息的传输过程中保存消息的容器 。...3 数据分区 Ignite支持分区缓存，类似于一个分布式哈希，集群中的每个节点都存储数据的一部分，在拓扑发生变化的情况下，Ignite会自动进行数据的再平衡。...5 原生对象 Ignite允许用户使用自己的领域对象模型并且提供对任何Java/Scala, C++和.NET/C#数据类型(对象)的原生支持，用户可以在Ignite缓存中轻易的存储任何程序和领域对象。...Redis提供客户端基于键的事件通知的支持，但是他不提供服务器端的过滤器，因此造成了在客户端和服务器端中更新通知网络流量的显著增加。...，理论上支持任意时长任务的运行； I.23 Salt stack 一种全新的基础设施管理方式，部署轻松，在几分钟内可运行起来，扩展性好，很容易管理上万台服务器，速度够快，服务器之间秒级通讯。
本文的宗旨在于通过简单干净实践的方式，向读者介绍一款基于内存的分布式SQL数据库Apache Ignite的部署、使用和性能测试。...那有了Redis这样优秀的NoSql数据库，为啥还会用到Apache Ignite呢？ 不知道你是否有想过一个事情，就是Redis这样的内存数据库，如果能支持SQL语句，是不是就更牛了。...Apache Ignite是一个兼容ANSI-99、水平可扩展以及容错的分布式SQL数据库，作为一个SQL数据库，Ignite支持所有的DML指令，包括SELECT、UPDATE、INSERT和DELETE...Ignite 的中文站点 管理工具：DBeaver - 安装最新版，直接可以连接 Ignite 数据库 一、案例说明 本案例中为了对比MySQL和Ignite的性能差异，以及如何同时使用两套数据库，这里小傅哥会在一个工程中分别配置出不同的数据库对应数据源的创建和...如果说你做过小傅哥的 DB-Router 组件开发，那么也可以在组件中添加对Ignite内存数据库的路由配置。这样的使用会更加方便，也可以自动的通过注解来切换数据源的使用。
Kylin是一个开源的分布式分析引擎，旨在提供在Apache Hadoop之上SQL接口的多维分析引擎（OLAP），可支持超大数据集。它已广泛在eBay和其他一些组织中被采用。...它的设计使现有的以及各种新的应用可以轻松的部署在一个价格适宜的行业标准的大规模并行架构的硬件上。” Brooklyn ASF宣布Apache Brooklyn已成为一个TLP（顶级项目）。...Brooklyn 宣称：“随着现代应用程序正在由更多个部件组成，微服务架构又逐渐兴起，部署以及已部署应用的演化越来越成为一个难题。...Apache Brooklyn的蓝图提供了一个清晰简洁的方式，在部署到公共云或私有基础设施之前，来规范应用，及它的组件、配置和组件之间的关联性。...这种建立在自主计算理论的基础上的策略管理，会不断地评估运行应用程序，修改以保持它的运行健康和指标优化，例如成本和响应能力。” Brooklyn已经在一些知名企业中应用。
集群发现机制 在Ignite中的集群号称是无中心的，而且支持命令行启动和嵌入应用启动，所以按理说很简单。而且集群有自动发现机制感觉对于懒人开发来说太好了，抱着试一试的心态测试一下吧。...在Apache Ignite中有三种自有的发现机制：组播、静态IP、组播+静态IP。下面就这几种来试一试吧。...具体的配置与方法可以参考《Apache Ignite高性能分布式网格框架-初探》。...集群发现机制测试-组播模式 按照Ignite的手册组播是不需要做太多的配置的，默认即可，我在本机搭建两个tomcat发现确实是可以实现自动发现的，启动后确实完成用户登录，关闭其中一台tomcat发现用户登录状态还是保持了...这说明客户端模式的节点不保存数据。 测试一下静态IP指定 在之前的测试中静态IP是指定了全部的机器，那么如果只指定一个IP会如何呢？对节点启动顺序是否有影响。
Kylin是一个开源的分布式分析引擎，旨在提供在Apache Hadoop之上SQL接口的多维分析引擎（OLAP），可支持超大数据集。它已广泛在eBay和其他一些组织中被采用。...它的设计使现有的以及各种新的应用可以轻松的部署在一个价格适宜的行业标准的大规模并行架构的硬件上。” 4Brooklyn ASF宣布Apache Brooklyn已成为一个TLP（顶级项目）。...Brooklyn 宣称：“随着现代应用程序正在由更多个部件组成，微服务架构又逐渐兴起，部署以及已部署应用的演化越来越成为一个难题。...Apache Brooklyn的蓝图提供了一个清晰简洁的方式，在部署到公共云或私有基础设施之前，来规范应用，及它的组件、配置和组件之间的关联性。...这种建立在自主计算理论的基础上的策略管理，会不断地评估运行应用程序，修改以保持它的运行健康和指标优化，例如成本和响应能力。” Brooklyn已经在一些知名企业中应用。
如果客户的数据需要上传到 SAAS 厂商的服务器，那么 SAAS 厂商只需要对相应的数据设置用户组，并对这个用户组设置相应的权限，就可以将该用户组的权限，发给客户，客户就可以根据自己的实际需求来修改、扩展相应的功能...客户只需要将自己的数据根据 SAAS 厂商提供的表格式部署到 DawnSql中，同时设置好用户组权限，SAAS厂商就可以使用这个用户组来访问数据，用户直接使用 SAAS厂商提供的服务即可。...DawnSql 例子 所有的例子来自于，NorthWind 实例数据库。...-- 不设置则不启动这个服务，具体代码可以参看开源的例子 --> <!...例如： 由于要插入的数据比较多，所以这里只做实例，具体的数据，我们放在文档后面的下载链接中。
Ignite™是一个以内存为中心的分布式数据库，缓存和处理平台事务性，分析性和流式工作负载，以PB级的速度提供内存速度....使用Ignite™内存数据网格和缓存功能加速现有的Relational和NoSQL数据库 NoSQL Scale的SQL .使用Ignite™分布式SQL实现水平可伸缩性，强一致性和高可用性 主要特点...跨分布式数据集实施完全ACID合规性 并置处理.通过向群集节点发送计算来避免数据噪声 机器学习.培训和部署分布式机器学习模型 IGNITE和其他软件比较 产品功能 Apache Ignite以内存为中心的数据库和缓存平台包含以下一组组件...： 主要特点 分布式SQL 分布式键值 ACID交易 并置处理 机器学习 多语言 扩展功能 服务网格 流 RDBMS集成 数据结构 消息和事件 GA(Genetic Algorithms)网格 架构 集群和部署...以内存为中心的存储 持久化 Hadoop和Spark支持 用于Spark的内存存储 内存文件系统 内存中的MapReduce Apache Ignite用例 作为一个平台，Apache Ignite用于各种用例
同时通过 PaaS 平台对资源进行的统一管理、调度，BOSS 系统的应用全部运行在 PaaS 平台上，部署、更新使用平台提供的运维工具，有效提升了整体的资源利用率。...如： 在消息消费的场景下，消息已投递到消费者并完成业务处理，当消费者给 Pulsar Broker 端反馈应答的时候网络闪断。...核心就是在 Pulsar 消费者接收到消息之后，根据话单构建的唯一标识在 Ignite 中查重，如果已经消费过，则直接提交偏移量；如果没有，则进行业务操作，并在业务处理成功之后将话单唯一标识写入 Ignite...同时，存储在 Ingite 中的缓存数据，可以直接利用 Ignite 的 TTL 特性实现数据的自动清理，释放内存库资源。...在计费系统的所有环节中集成 Pulsar 的生产者和消费者，在启动模块的应用程序时，使用 Skywalking 的 JavaAgent 探针埋入 Java 程序中，用于收集应用程序和 Topic 中话单消息的指标数据
Aurora 跟阿里云的 PolarDB 类似，是存算分离的架构，涂鸦在 Aurora 上稳定运行了三年，在前三年使用中 Aurora 完全满足需求。...Apache Ignite 于是涂鸦开始尝试使用 Apache Ignite，也是一个分布式的 KV 系统，类似于 PingCAP 的 TiKV，它是基于JAVA 架构进行数据分片的，其分片比较大，1G...TiDB 3.0 和 4.0 在 2019 年涂鸦在尝试替换掉 Ignite Cluster 的时候，美国区的存储设备已经达到 12 台节点。...之后我们在全球各个地区都上线了 TiDB 4.0，经过一年的测试，运行正常没有发现什么问题，原本需要 12 台机器，同等配置下现在只要 3 台机器就能搞定了，也就是说硬件成本只有原本的四分之一。...新的挑战：跨区域部署 但是我们没有高兴多久就遇到了新的挑战，因为 AWS 部署的时候是三个可用区的部署，比如法兰克福一部署就是 ABC 三个区域，三个副本之间通讯是要消耗流量，而流量是要收费的，而且涂鸦所有的应用也是部署在三个区
在内存数据库中，不是所有的数据都需要存储在内存中，有些数据仍然能够存储在Disk上，硬盘表（Disk-Based Table，简称DBT）是传统的表存储结构，每个Page是8KB，在查询和更新DBT时，...Apache Ignite Apache Ignite是一个内存数据组织是高性能的、集成化的以及分布式的内存平台，他可以实时地在大数据集中执行事务和计算，和传统的基于磁盘或者闪存的技术相比，性能有数量级的提升...汇总一下，Apache Ignite的功能特性： 分布式键值存储：Ignite数据网格是一个内存内的键值存储，分布式的分区化的哈希，集群中每个节点都持有所有数据的一部分，这意味着集群内节点越多，就可以缓存的数据越多...Ignite通过可插拔的哈选算法来决定数据的位置，每个客户端都可以通过插入一个自定义的哈希函数来决定一个键属于那个节点，并不需要任何特殊的映射服务或者命名节点。 ...FastDB的特点： FastDB不支持client-server架构因而所有使用FastDB的应用程序必须运行在同一主机上； fastdb假定整个数据库存在于RAM中，并且依据这个假定优化了查询算法和接口
然后，我们部署采用的是 k8s 部署，同一个虚拟机上面可能会跑很多微服务的 pod。...在某些情况下，同一个微服务的多个 pod 可能会跑到同一个虚拟机 Node 上，这个可以从pod 的 ip 网段上看出来：例如某个微服务有如下 7 个实例：10.238.13.12:8181,10.238.13.24...针对以上问题的优化方案 我们针对上面三个问题，提出了一种优化后的解决方案： 针对每次请求，记录： 本次请求已经调用过哪些实例 -> 请求调用过的实例缓存 调用的实例，当前有多少请求在处理中 -> 实例运行请求数...共享缓存的可选方案包括将这些数据记录放入 Redis，或者是 Apache Ignite 这样的内存网格中。...如果用同一个缓存 Key 记录 A 所有的实例调用 B 这个实例的数据，显然是不准确的。 每个微服务使用本地缓存，记录自己调用其他实例的数据，在我们这里看来，不仅是更容易实现，也是更准确的做法。
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