Apache Ignite 的分布式队列（IgniteQueue）和分布式集合（IgniteSet）的介绍

以下的内容是关于 Apache Ignite 的分布式队列（IgniteQueue）和分布式集合（IgniteSet） 的介绍。它们是 Ignite 提供的分布式数据结构 ，让你可以在整个集群中像使用本地 BlockingQueue 或 Set 一样操作共享的数据。

下面我们一步步深入理解这些概念。

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🎯 一、一句话理解

Ignite 的 IgniteQueue 和 IgniteSet 是跨多个服务器节点的"共享队列"和"共享集合"，多个节点可以同时安全地向队列中添加任务、取出任务，或对集合进行增删查操作。

✅ 类比：

• IgniteQueue → 分布式版的 BlockingQueue，适合做任务分发、工作队列。
• IgniteSet → 分布式版的 HashSet，保证元素唯一性，适合做去重、白名单等。

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🧩 二、基本使用

✅ 1. 创建一个分布式队列（IgniteQueue）

Ignite ignite = Ignition.start();

IgniteQueue<String> queue = ignite.queue(
    "myQueue",           // 队列名称
    0,                   // 容量：0 表示无上限
    new CollectionConfiguration()  // 配置
);

• 支持标准 BlockingQueue 操作：

  queue.put("task1");        // 阻塞插入
  String task = queue.take(); // 阻塞取出
  queue.offer("task2", 5, TimeUnit.SECONDS); // 带超时插入

✅ 2. 创建一个分布式集合（IgniteSet）

IgniteSet<String> set = ignite.set("mySet", new CollectionConfiguration());

• 支持标准 Set 操作：

  set.add("item1");
  set.contains("item1"); // true
  set.remove("item1");

✅ 两者都实现了 java.util.Collection 接口，所以你可以用 size(), isEmpty(), iterator() 等方法。

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🔁 三、核心特性：Collocated vs. Non-Collocated（同地 vs. 非同地模式）

这是理解 Ignite 集合行为的关键！

模式	中文	说明
Collocated	同地模式	整个队列/集合的所有元素都存储在同一个节点上
Non-Collocated	非同地模式	队列/集合的数据被分片（partitioned） 到多个节点上

📌 什么时候用哪种？

场景	推荐模式	原因
有很多小队列（如每个用户一个队列）	✅ Collocated	减少每个队列的分布开销，提高性能
只有 1~2 个大队列（如全局任务池）	✅ Non-Collocated	数据均匀分布，避免单点压力
集合数据量很大（百万级）	✅ Non-Collocated	分布式存储，扩展性好
集合很小但数量多（成千上万个）	✅ Collocated	避免元数据过多，降低协调成本

🔧 如何设置？

CollectionConfiguration colCfg = new CollectionConfiguration();
colCfg.setCollocated(true); // 设置为同地模式

IgniteQueue<String> queue = ignite.queue("myQueue", 0, colCfg);

⚠️ 注意：

• Non-Collocated 模式仅支持 PARTITIONED 缓存模式。
• Collocated 模式下，虽然数据在一个节点，但会根据负载自动分配到不同节点（比如：队列1在NodeA，队列2在NodeB），实现负载均衡。

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🚚 四、Cache Queues 和 负载均衡（Load Balancing）

这是 IgniteQueue 的一个经典应用场景 ：分布式任务调度与负载均衡。

🎯 场景设想：

你想让集群中的多个节点协同处理一批任务，而且希望：

• 任务自动分发；
• 每个节点只处理自己能承受的任务量（避免过载）；
• 任务不重复消费。

✅ 解决方案：用 IgniteQueue.take() 实现"工作窃取"模型

// 生产者节点：提交任务
IgniteQueue<Runnable> queue = ignite.queue("tasks", 0, null);
queue.put(() -> System.out.println("Processing job on remote node"));

// 消费者节点（多个）：持续取任务执行
while (true) {
    try {
        Runnable job = queue.take(); // 阻塞等待任务
        job.run(); // 执行任务
    } catch (InterruptedException e) {
        break;
    }
}

✅ 这种方式的优点：

特性	说明
✅ 自动负载均衡	处理快的节点会取更多任务，慢的节点取少一些
✅ 高可用	某个消费者宕机，任务不会丢失（仍在队列中）
✅ 不重复消费	take() 是原子操作，确保一个任务只被一个节点取走
✅ 弹性伸缩	新节点加入后，自动开始消费任务

💡 这类似于 RabbitMQ + Worker 模式，但无需外部消息中间件！

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⚙️ 五、CollectionConfiguration 配置详解

这是创建队列/集合时的高级配置项：

方法	说明	默认值
setCollocated(boolean)	是否启用同地模式	false
setCacheMode(CacheMode)	底层缓存模式： - PARTITIONED（分片） - REPLICATED（全复制） - LOCAL（本地）	PARTITIONED
setAtomicityMode(CacheAtomicityMode)	原子性模式： - ATOMIC（高性能） - TRANSACTIONAL（支持事务）	ATOMIC
setOffHeapMaxMemory(long)	堆外内存最大使用量（字节）	0（不限）
setBackups(int)	数据备份份数（高可用）	0（无备份）
setNodeFilter(IgnitePredicate<ClusterNode>)	自定义节点过滤器，决定数据存在哪些节点上	null

🌰 示例：创建一个带备份的事务型队列

CollectionConfiguration cfg = new CollectionConfiguration();
cfg.setCollocated(false);
cfg.setCacheMode(CacheMode.PARTITIONED);
cfg.setAtomicityMode(CacheAtomicityMode.TRANSACTIONAL);
cfg.setBackups(1); // 每个数据有1个备份

IgniteQueue<String> queue = ignite.queue("safeQueue", 0, cfg);

✅ 这样即使一个节点宕机，队列中的任务也不会丢失。

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🧪 六、实际应用场景

场景	使用方式
🔧 分布式任务调度	把 Runnable 或任务描述放入 IgniteQueue，Worker 节点 take() 执行
📦 消息广播/通知	用 IgniteSet 存储已处理事件ID，防止重复处理
🧹 去重处理	IgniteSet.add() 天然去重，适合爬虫URL去重、日志去重
📊 分布式计数器管理	用 IgniteSet 存储活跃会话ID，统计在线用户数
🔄 工作流引擎	用多个队列表示不同阶段的任务流（待处理 → 处理中 → 完成）

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⚠️ 七、注意事项

1. 序列化 ：放入队列的对象必须可序列化（实现 Serializable）。
2. 性能 ：take() 是阻塞调用，适合长期运行的消费者线程。
3. 容量限制：虽然可以设为无界（0），但在生产环境建议设置上限，防止内存溢出。
4. 持久化：默认在内存中，如需持久化需开启 Ignite 的原生持久化（Native Persistence）。
5. 监控：可通过 Ignite Visor 或 JMX 监控队列长度、消费速度等。

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✅ 总结：一句话掌握精髓

Ignite 的 IgniteQueue 和 IgniteSet 是内建于内存数据网格的分布式集合，既能像本地集合一样使用，又能自动实现跨节点的数据共享、负载均衡和高可用，特别适合作为"轻量级任务队列"或"全局去重集合"使用。

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🔄 对比其他技术

技术	优点	缺点	适用场景
IgniteQueue	内嵌、低延迟、无需外部依赖	功能较简单	轻量级任务分发
Kafka	高吞吐、持久化、多订阅者	复杂、延迟较高	日志、事件流
RabbitMQ	功能丰富（路由、重试）	需独立部署	企业级消息系统
Redis List + BRPOP	快、常用	单点风险（除非集群）	简单任务队列

✅ 如果你已经在使用 Ignite 作为缓存或计算网格，直接用 IgniteQueue 是最自然的选择。

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如果你想实现一个"分布式爬虫任务队列"或"在线用户统计系统"，我可以为你提供完整的代码示例！欢迎继续提问。