持久性和分裂大腦場景

Question

1.如何在聚集模式下處理裂腦場景？

2. putAll的情況下，它是否打到每個條目的持久性存儲或一切都立刻被放入存儲？

3.如果我們設置批量大小，putAll將如何處理持久性商店？

4.如果使用備份分區，數據移動的順序是什麼？ primary-> backup-> persistence或primary-> backup同時異步進入持久化？

5.如果一個更新的持久存儲做，什麼必須做，以反映它在緩存中沒有重裝？（如何處理後端更新）

6.On在後臺做的更新並且如果我們使用loadCache重載緩存來反映緩存中的變化，那麼這些變化不會在緩存中更新，或者如果我們直接使用get（），那麼更新也不會反映出來。只有在清除一次緩存然後調用loadcache或獲取api後纔會反映更新。這是重新加載緩存的正確方法嗎？

Person p1 = new Person(1, "Benakaraj", "KS", 11, 26, 1000); 
    Person p2 = new Person(2, "Ashwin", "Konale", 13, 26, 10000); 
    Connection con = null; 
    Statement stmt = null; 

    con = ds.getConnection(); 
    stmt = con.createStatement(); 
    String sql = 
     "create table Person(per_id int,name varchar(20),last_name varchar(20),org_id int,age int,salary REAL,primary key(per_id))"; 
    stmt.executeUpdate(sql); 

    ROCCacheConfiguration<Integer, Person> pesonConfig = new ROCCacheConfiguration<>(); 
    pesonConfig.setName("bkendupdtCache"); 
    pesonConfig.setCacheMode(CacheMode.PARTITIONED); 
    JdbcType jdbcType = new JdbcType(); 

    jdbcType.setCacheName("bkendupdtCache"); 
    jdbcType.setDatabaseSchema("ROC4Test"); 
    jdbcType.setDatabaseTable("Person"); 
    jdbcType.setKeyType(Integer.class); 
    jdbcType.setValueType(Person.class); 
    // Key fields for PERSON. 

    Collection<JdbcTypeField> keys = new ArrayList<>(); 
    keys.add(new JdbcTypeField(Types.INTEGER, "per_id", int.class, "perId")); 
    jdbcType.setKeyFields(keys.toArray(new JdbcTypeField[keys.size()])); 

    // Value fields for PERSON. 
    Collection<JdbcTypeField> vals = new ArrayList<>(); 
    vals.add(new JdbcTypeField(Types.INTEGER, "per_id", int.class, "perId")); 
    vals.add(new JdbcTypeField(Types.VARCHAR, "name", String.class, "name")); 
    vals.add(new JdbcTypeField(Types.VARCHAR, "last_name", String.class, "lastName")); 
    vals.add(new JdbcTypeField(Types.INTEGER, "org_id", int.class, "orgId")); 
    vals.add(new JdbcTypeField(Types.INTEGER, "age", int.class, "age")); 
    vals.add(new JdbcTypeField(Types.FLOAT, "salary", Float.class, "salary")); 
    jdbcType.setValueFields(vals.toArray(new JdbcTypeField[vals.size()])); 

    Collection<JdbcType> jdbcTypes = new ArrayList<>(); 

    jdbcTypes.add(jdbcType); 

    CacheJdbcPojoStoreFactory<Integer, Organization> cacheJdbcdPojoStorefactory4 = 
     context.getBean(CacheJdbcPojoStoreFactory.class); 
    cacheJdbcdPojoStorefactory4.setTypes(jdbcTypes.toArray(new JdbcType[jdbcTypes.size()])); 

    pesonConfig.setCacheStoreFactory((Factory<? extends CacheStore<Integer, Person>>) cacheJdbcdPojoStorefactory4); 
    pesonConfig.setReadThrough(true); 
    pesonConfig.setWriteThrough(true); 
    ROCCache<Integer, Person> personCache2 = rocCachemanager.createCache(pesonConfig); 
    personCache2.put(1, p1); 
    personCache2.put(2, p2); 
    assertEquals(personCache2.get(2).getName(), "Ashwin"); 
    sql = assertEquals(personCache2.get(2).getName(), "Abhi"); 

"update Person set name='Abhi' where per_id=2"; 
     stmt.execute(sql); 

     //fails and asks for assertion with the stale value 
     personCache.loadcache(null); 
     assertEquals(personCache2.get(2).getName(), "Abhi"); 

     //works fine 
     personCache2.clear(2); 
     assertEquals(personCache2.get(2).getName(), "Abhi"); 

     //works fine 
     personCache2.clear(); 
     personCache2.loadcache(null); 
     assertEquals(personCache2.get(2).getName(), "Abhi"); 

     sql = "drop table Person"; 
     stmt.executeUpdate(sql); 
     con.close(); 
     stmt.close(); 
     rocCachemanager.destroyCache("bkendupdtCache"); 

Answer 1

1. 默認情況下，你會得到兩個獨立的集羣，將不會再加入對方（否則數據不一致是可能的）。您將不得不手動停止其中一個羣集，並在網絡恢復後重新啓動。但是，自動解析可以作爲插件來實現。例如，GridGain開箱即用地提供了這種功能：https://gridgain.readme.io/docs/network-segmentation

2. 點亮嘗試儘可能減少持久性存儲調用。如果您的存儲支持批量讀取和寫入，則在實施loadAll，writeAll和removeAll方法時利用此優勢是個好主意。

3. 批量更新操作將根據節點映射拆分批處理。該批次的每個部分將立即在對應的主節點上保存。

4. 存儲與主節點自動更新（如果寫入存儲失敗，緩存不更新，反之亦然）。缺省情況下，備份在後臺異步更新。

5. 如果可能，您應該避免這種情況，並將Ignite作爲主數據存儲，並在後端使用可選存儲（即始終通過Ignite API訪問數據）。沒有簡單的方法將數據庫更新傳播到Ignite。

6. 您可以使用clear/clearAll方法使條目無效，或使用loadAll方法重新加載它們。另一種選擇是使用過期：後面連商店異步更新https://apacheignite.readme.io/docs/expiry-policies