Ignite缓存大小管理

Ignite使用计算机内存存储缓存数据，达到提升缓存读写性能的。但是计算机内存往往是有限的，我们必须合理管理Ignite对内存的使用。

Ignite可以使用JVM堆外内存和堆内内存。使用堆外内存基本上会对JVM垃圾回收造成影响，也不会对JVM中的其他进程数据造成影响。但是使用堆内内存性能更高。

一般来说，开发人员应该设置一个比较大的堆外缓存和一个小一些的堆内缓存，并配置合理的缓存失效策略。

堆外缓存，堆内缓存，缓存失效策略配置十分简单，直接看代码（使用Ignite 2.0版本）

package com.coshaho.learn.ignite.offheap;

import javax.cache.expiry.CreatedExpiryPolicy;
import javax.cache.expiry.Duration;

import org.apache.ignite.Ignite;
import org.apache.ignite.IgniteCache;
import org.apache.ignite.Ignition;
import org.apache.ignite.configuration.CacheConfiguration;
import org.apache.ignite.configuration.DataPageEvictionMode;
import org.apache.ignite.configuration.IgniteConfiguration;
import org.apache.ignite.configuration.MemoryConfiguration;
import org.apache.ignite.configuration.MemoryPolicyConfiguration;

/**
 *
 * IgniteMemoryManager.java Create on 2017年6月15日 下午2:42:52
 *
 * 类功能说明:   ignite 2.0 缓存管理策略
 *
 * Copyright: Copyright(c) 2013
 * Company: COSHAHO
 * @Version 1.0
 * @Author coshaho
 */
public class IgniteMemoryManager
{
    public static void main(String[] args)
    {
        // 堆外缓存参数配置
        MemoryPolicyConfiguration memPlc = new MemoryPolicyConfiguration();
        memPlc.setName("10M_offheap_memory");
        // 堆外缓存最小必须10M
        memPlc.setInitialSize(10 * 1024 * 1024);
        memPlc.setMaxSize(10 * 1024 * 1024);
        // 堆外缓存最久未被访问删除策略
        memPlc.setPageEvictionMode(DataPageEvictionMode.RANDOM_LRU);
        MemoryConfiguration memCfg = new MemoryConfiguration();
        memCfg.setMemoryPolicies(memPlc);

        IgniteConfiguration cfg=new IgniteConfiguration();
        cfg.setMemoryConfiguration(memCfg);
        Ignite ignite =Ignition.start(cfg);

        // 缓存配置
        CacheConfiguration<Integer, String> cacheCfg = new CacheConfiguration<Integer, String>();
        cacheCfg.setName("myCache");
        // 使用堆外缓存
        cacheCfg.setMemoryPolicyName("10M_offheap_memory");

        // 堆内缓存是否开启
        cacheCfg.setOnheapCacheEnabled(false);
        // 堆内缓存先进先出删除策略，参数1000表示堆内最多存储1000条记录
        // cacheCfg.setEvictionPolicy(new FifoEvictionPolicy(1000));

        // 设置缓存过期时间
        cacheCfg.setExpiryPolicyFactory(CreatedExpiryPolicy.factoryOf(Duration.FIVE_MINUTES));

        IgniteCache<Integer, String> cache = ignite.getOrCreateCache(cacheCfg);
        for(int i = 0; i < 10; i++)
        {
            StringBuffer str = new StringBuffer();
            for(int j = 0; j < 10000; j++)
            {
                str.append("100+byte:abcdefghijklmnopqrstuvwxyzabcdefghijklmnopqrstuvwxyz"
                    + "abcdefghijklmnopqrstuvwxyzabcdefghijklmnopqrstuvwxyz");
            }
            cache.put(i, str.append(i).toString());
            System.out.println("frist get cache" + i +": " + cache.get(i).substring(0, 8));
        }

        for(int i = 0; i < 10; i++)
        {
            if(null == cache.get(i))
            {
                System.out.println("second get cache" + i +": null");
            }
            else
            {
                System.out.println("second get cache" + i +": " + cache.get(i).substring(0, 8));
            }
        }
    }
}

上述代码配置了一个10M的堆外缓存，并且关闭堆内缓存，配置的堆外缓存失效策略为最久未被访问删除策略，所以运行代码后，由于放入缓存的数据超过10M，所以会舍弃ID靠前的缓存，运行结果完全符合预期

[14:46:44] Ignite node started OK (id=dd2c004c)
[14:46:44] Topology snapshot [ver=1, servers=1, clients=0, CPUs=4, heap=0.88GB]
frist get cache0: 100+byte
frist get cache1: 100+byte
frist get cache2: 100+byte
frist get cache3: 100+byte
frist get cache4: 100+byte
frist get cache5: 100+byte
frist get cache6: 100+byte
frist get cache7: 100+byte
frist get cache8: 100+byte
frist get cache9: 100+byte
second get cache0: null
second get cache1: null
second get cache2: null
second get cache3: null
second get cache4: null
second get cache5: 100+byte
second get cache6: 100+byte
second get cache7: 100+byte
second get cache8: 100+byte
second get cache9: 100+byte