Ignite3 怎么变成一个分布式数据库了?
这个问题问得非常好。
Apache Ignite 3(正式名:Apache Ignite 3.x)之所以被称为“分布式数据库”,而不仅仅是 Ignite 2 那样的“内存数据网格 (IMDG)”,是因为它在架构、存储层、事务模型、SQL 层和一致性模型上都进行了深度重构,从缓存系统演化成了一个真正具备数据库语义的系统。
我们可以从以下几个方面看它是如何变成分布式数据库的:
一、从「数据网格」到「存储系统」
Ignite 2.x:
- 核心是内存分布式缓存 + 可选的持久化层(Persistence Store)。
- 持久化只是“可选缓存后端”,而非数据库主存储。
- 元数据(schema)与 SQL 解析层都比较轻量,偏向数据计算引擎而非数据库。
Ignite 3.x:
- 引入了 可持久化的分布式存储层(Distributed Storage Engine),基于 LSM-tree 设计。
- 所有数据(包括索引)都能持久化到磁盘,不再依赖外部存储。
- 数据分区与副本之间具备真正的 数据一致性、恢复、重平衡 功能。
👉 这意味着 Ignite 3 本身就是一个持久的分布式数据存储系统,而不是缓存别的数据库的数据。
二、统一的分布式 SQL 层
Ignite 3 的 SQL 层基于 Apache Calcite 重写:
- 完整支持 ANSI SQL-2011。
- 分布式查询执行计划可跨节点优化与调度。
- 提供 Schema-on-write(即真正的关系型表定义与约束)。
- SQL 查询不再只是对缓存的语法糖,而是直接操作分布式表。
👉 这让 Ignite 3 拥有类似 分布式 PostgreSQL 或 CockroachDB 的语义。
三、强一致性事务
Ignite 2 的事务模型偏弱(主要基于悲观锁或 MVCC,但实现不彻底)。
Ignite 3 重新实现了一套 可线性化的分布式事务协议:
- 事务管理基于 Raft 共识协议,而非简单消息协调。
- 每个数据分区都有独立的 Raft group。
- 支持 ACID 事务,跨分区分布式提交时具备原子性。
👉 这部分设计类似 FoundationDB、TiDB、CockroachDB。
四、独立的存储层与计算层解耦
-
Ignite 2:节点既负责存储又负责计算。
-
Ignite 3:引入 “Storage Engine SPI” 和 “Compute Engine SPI” 的分层接口。
- 存储层负责持久化与复制。
- 计算层负责执行分布式查询、索引和事务调度。
-
这种解耦让 Ignite 3 可以像 TiDB 那样分为 “stateless SQL 层” + “stateful Storage 层”。
五、Schema 和元数据管理中心化
- Ignite 3 引入 Meta Storage(基于 RAFT),保证集群元数据一致。
- DDL(如 CREATE TABLE)操作不再广播,而是经共识提交。
- 保证集群 schema 在分布式环境下的一致性与可恢复性。
六、整体目标定位的变化
Ignite 版本 | 主要定位 | 核心特征 |
---|---|---|
Ignite 2.x | 分布式缓存 / 数据网格 | IMDG + 可选持久化 |
Ignite 3.x | 分布式关系型数据库 | 分布式事务 + SQL + 存储引擎 |
七、总结一句话
Ignite 3 不再是 “缓存”,而是 “有缓存能力的分布式数据库”。
它类似于:
- TiDB(分布式 SQL 层 + 存储层)
- CockroachDB(共识复制 + 分布式事务)
- 但仍保留了 Ignite 原有的 “内存优先 + 可计算” 特性。
是否希望我画一张对比图(Ignite 2 vs Ignite 3 的架构层次对照图)?
那样可以清晰看到它如何“从缓存到数据库”一步步演变。
那它之前的分布式锁和分布式Map呢
非常好的问题。
这正好触及到 Ignite 3 的一个核心变化:它不再是一个分布式缓存框架(data structure API)为中心的系统,而是转型为一个以表(table)与事务为中心的数据库。
因此,像 Ignite 2 那样的分布式 Lock
、AtomicLong
、DistributedMap
等 API,在 Ignite 3 里要么被删掉,要么被彻底换成“数据库语义”的替代机制。
我们可以详细拆开来看:
一、Ignite 2 时代的 “分布式数据结构”
在 Ignite 2.x 时代,它本质是个 分布式内存网格 (IMDG),所以提供了一整套 类似 java.util.concurrent
的分布式集合与锁:
类型 | Ignite 2 功能 |
---|---|
IgniteCache<K, V> |
分布式 Map(带 near-cache、分区、备份) |
IgniteLock |
分布式锁 |
IgniteAtomicLong , IgniteAtomicReference |
分布式原子计数/引用 |
IgniteQueue , IgniteSet |
分布式队列与集合 |
IgniteCompute |
分布式任务执行 |
这些接口让它更像 一个内存分布式容器库(有点像 Hazelcast)。
二、Ignite 3 时代的架构转型
Ignite 3 彻底抛弃了“数据结构 API”这一层,转向更清晰的数据库模型。
在 Ignite 3 中,数据访问全部通过:
- Table API(行级 API)
- SQL API
- 事务 API(Transactional API)
也就是说:
你不再操作 “Map” 或 “Lock”,而是操作 “表”和“事务”。
三、那么分布式锁和 Map 现在怎么办?
🔹 1. 分布式 Map → Table API
IgniteCache<K,V>
被替代为 Table
:
Table table = ignite.tables().table("person");RecordView<Person> view = table.recordView(Person.class);
view.upsert(tx, new Person(1, "Alice"));
Person p = view.get(tx, new Key(1));
这其实就是一个带 schema 的分布式 Map,只不过:
- 它是 持久化的;
- 支持 SQL 索引和查询;
- 具有 分布式事务一致性;
- 不能直接像 Java Map 一样随意使用(必须通过事务或 SQL)。
👉 所以 “分布式 Map” 功能仍然存在,只是语义升级成 “分布式表”。
🔹 2. 分布式锁 → 事务 + 共识机制
IgniteLock
已经被移除。原因是:
- Ignite 3 采用 分布式事务 (ACID) + Raft 共识协议;
- 锁的语义由 事务的隔离级别(Serializable / Repeatable Read) 保证;
- 不再提供显式的可重入分布式锁对象。
想要“锁”的效果,现在有两种方法:
方式 A:通过事务实现
try (Transaction tx = ignite.transactions().begin()) {Person p = view.get(tx, new Key(1));// 修改数据,相当于获得写锁p.name = "Bob";view.upsert(tx, p);tx.commit();
}
此操作在 Serializable 级别下相当于“悲观锁 + 原子提交”。
方式 B:通过表模拟锁(推荐)
建一个表 locks(resource_id TEXT PRIMARY KEY)
,用行存在性来表示锁状态:
CREATE TABLE locks (resource_id VARCHAR PRIMARY KEY
);
INSERT INTO locks VALUES ('my_resource')
→ 尝试加锁DELETE FROM locks WHERE resource_id='my_resource'
→ 释放锁- 插入冲突说明锁被占用(可重试)
这种方式在分布式数据库中非常常见,比如 CockroachDB、TiDB 都推荐这种模式。
🔹 3. 分布式 AtomicLong / Counter
IgniteAtomicLong
等结构也被移除。
替代方法是使用表加事务:
CREATE TABLE counters (name VARCHAR PRIMARY KEY,value BIGINT
);
然后:
UPDATE counters SET value = value + 1 WHERE name = 'hits';
或通过 Java API:
view.invoke(tx, key, old -> old.value + 1);
利用事务保证原子性。
四、这样做的好处
- 所有分布式一致性都通过 统一事务层 保证;
- 不再有一堆不一致的 “锁”、“原子值”、“缓存” API;
- 语义清晰:Ignite 3 = 分布式数据库,不是分布式内存容器;
- 减少了开发者混用缓存语义与数据库语义的歧义。
五、总结对比
特性 | Ignite 2.x | Ignite 3.x |
---|---|---|
分布式 Map | IgniteCache |
Table / RecordView |
分布式锁 | IgniteLock |
事务 / 表模拟 |
原子计数器 | IgniteAtomicLong |
表 + UPDATE / invoke |
队列 / 集合 | IgniteQueue , IgniteSet |
暂无直接替代(需自行建表) |
一致性 | 基于节点消息 / MVCC | 基于 Raft 共识协议 |
语义层 | Cache / DataGrid | Database / Transactional SQL |
如果你想继续使用 “分布式 Map 式的编程模型”,可以在 Ignite 3 的 Table API 上包一层仿旧接口的封装。
我可以给你写一个示例适配层,让你用类似 Ignite 2 的风格写,但底层用 Ignite 3 的表与事务,要吗?