Apache Ignite 的服务（Services）功能

以下这段内容是关于 Apache Ignite 的“服务”（Services） 功能的全面介绍。这是一个非常强大的特性，允许你在 Ignite 集群中部署和管理可执行的、有状态的业务逻辑组件。

我们可以把 Ignite 服务理解为：在内存网格中运行的“微服务”或“后台任务”。

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🎯 一、一句话理解：什么是 Ignite Service？

Ignite Service 就是一个可以自动部署、高可用、负载均衡地运行在集群节点上的 Java 对象（或业务逻辑），它能在集群内部持续执行任务，比如计数器、定时器、数据聚合器等。

✅ 类比：

• 就像 Kubernetes 里的 Pod，可以部署一个应用实例到集群；
• 或者像数据库里的“存储过程”，但它是分布式的、常驻内存的；
• 也像 Spring Boot 的 @Service，但它可以跨节点部署和自动迁移。

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🧩 二、核心特性（四大支柱）

1️⃣ ✅ 负载均衡（Load Balancing）

• Ignite 会自动将服务实例均匀地分布在集群的所有节点上。
• 当你部署多个服务实例时，Ignite 确保每个节点上的服务数量大致相等。
• 如果某个节点宕机或新节点加入，Ignite 会自动重新分配服务，保持负载均衡。

📌 适用场景：需要并行处理的任务，如分片计算、并行数据加载。

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2️⃣ 🔁 高可用 / 容错（Fault Tolerance）

• 即使节点崩溃，Ignite 也会确保服务始终按照配置运行。
• 比如你配置了“集群单例”，那么即使运行它的节点挂了，Ignite 会自动在另一个健康节点上重新启动它。
• 这种“自动重启”机制对应用是透明的。

📌 适用场景：关键任务服务（如主控节点、状态监控器）。

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3️⃣ 🔥 热更新 / 热部署（Hot Redeployment）

• 你可以在不重启整个集群的情况下，更新服务的实现代码。
• 通过 DeploymentSpi 配置，Ignite 支持动态加载新的 JAR 包，替换旧的服务。
• 实现“零停机”升级。

📌 适用场景：生产环境需要平滑升级业务逻辑。

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4️⃣ 📦 可部署性（Deployable Units）

• 服务可以是：
  • 集群单例（Cluster Singleton）：整个集群只有一个实例。
  • 节点单例（Node Singleton）：每个节点运行一个实例。
  • 多实例（Multiple Instances）：指定总数或每节点数量。
  • 基于 Affinity 的单例：部署到某个缓存键（key）所在的主节点。

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🛠️ 三、如何实现一个 Service？

你需要实现 org.apache.ignite.services.Service 接口，它有三个核心方法：

public class MyCounterService implements Service {private long counter = 0;// 1. 初始化：部署前调用@Overridepublic void init(ServiceContext ctx) throws Exception {System.out.println("Counter service 初始化");}// 2. 执行：服务启动后调用，通常在这里写主逻辑@Overridepublic void execute(ServiceContext ctx) throws Exception {while (!ctx.isCancelled()) {counter++;System.out.println("计数: " + counter);Thread.sleep(1000);}}// 3. 取消：服务被取消时调用，用于清理资源@Overridepublic void cancel(ServiceContext ctx) {System.out.println("Counter service 被取消");}
}

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🚀 四、如何部署 Service？（四种方式）

方式一：运行时部署（Runtime Deployment）

在程序中动态部署。

1. 集群单例（Cluster Singleton）

Ignite ignite = Ignition.start();
IgniteServices services = ignite.services();// 部署一个集群中唯一的计数器服务
services.deployClusterSingleton("myCounter", new MyCounterService());

2. 节点单例（Node Singleton）

// 每个节点都运行一个实例
services.deployNodeSingleton("perNodeCounter", new MyCounterService());

3. 使用 ServiceConfiguration（更灵活）

ServiceConfiguration cfg = new ServiceConfiguration();
cfg.setName("myCounter");
cfg.setService(new MyCounterService());
cfg.setTotalCount(1);        // 总共1个实例
cfg.setMaxPerNodeCount(1);   // 每节点最多1个ignite.services().deploy(cfg);

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方式二：启动时部署（Node Startup）

在 IgniteConfiguration 中配置，集群启动时自动部署。

<bean class="org.apache.ignite.configuration.IgniteConfiguration"><property name="serviceConfiguration"><list><bean class="org.apache.ignite.services.ServiceConfiguration"><property name="name" value="myCounterService"/><property name="totalCount" value="1"/><property name="maxPerNodeCount" value="1"/><property name="service"><bean class="com.example.MyCounterService"/></property></bean></list></property>
</bean>

✅ 适合核心服务，随节点一起启动。

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方式三：部署到节点子集（Subset of Nodes）

1. 使用 ClusterGroup（推荐）

// 只在包含 "myCache" 缓存的节点上部署
ClusterGroup cacheNodes = ignite.cluster().forCacheNodes("myCache");
IgniteServices services = ignite.services(cacheNodes);services.deployClusterSingleton("cacheAwareService", new MyService());

2. 使用 Node Filter（节点过滤器）

public static class WestCoastFilter implements IgnitePredicate<ClusterNode> {@Overridepublic boolean apply(ClusterNode node) {// 只在有 "west.coast.node" 属性的服务器节点上部署return !node.isClient() && node.attributes().containsKey("west.coast.node");}
}// 配置服务使用该过滤器
ServiceConfiguration cfg = new ServiceConfiguration();
cfg.setNodeFilter(new WestCoastFilter());
cfg.setService(new MyService());
cfg.setName("westCoastService");ignite.services().deploy(cfg);

✅ 用于地理分布、角色划分等场景。

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方式四：基于 Affinity 的部署（Affinity-based）

将服务部署到某个缓存键（key）所在的主节点，实现“数据与计算共处一地”（Colocation），避免网络开销。

ServiceConfiguration cfg = new ServiceConfiguration();
cfg.setService(new MyService());
cfg.setName("affinityService");
cfg.setCacheName("personCache");     // 关联缓存
cfg.setAffinityKey(123);             // 指定 keyignite.services().deploy(cfg);
// 服务会被部署到 key=123 在 personCache 中的主节点上

✅ 适用于需要频繁访问某块数据的服务，如“订单状态监控器”。

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🔄 五、如何访问 Service？（Service Proxy）

服务运行在集群节点上，客户端如何调用它？使用 Service Proxy。

// 获取服务代理（非粘性，自动负载均衡）
MyCounterService proxy = ignite.services().serviceProxy("myCounter", MyCounterService.class, false // false = 非粘性，true = 粘性（固定节点）
);// 通过代理调用远程服务方法
proxy.increment();
long count = proxy.getCount();

• 粘性代理（Sticky）：每次都调用同一个节点（适合有状态会话）。
• 非粘性代理（Non-sticky）：自动负载均衡，调用任意实例。

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🧹 六、如何卸载/更新 Service？

1. 卸载（Undeploy）

ignite.services().cancel("myCounter");   // 取消单个服务
ignite.services().cancelAll();           // 取消所有服务

2. 热更新（Re-deploying）

1. 更新服务 JAR 包（通过 UriDeploymentSpi.uriList 指定路径）；
2. 客户端连接集群；
3. cancel() 停止旧服务；
4. deploy() 部署新服务；
5. 断开客户端。

✅ 整个过程无需重启集群！

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🏗️ 七、典型应用场景

场景	说明
🔢 分布式计数器	集群单例服务维护全局计数
⏰ 定时任务调度器	在某个节点运行定时 job（替代 Quartz 集群）
📊 实时数据聚合	每个节点运行一个聚合器，汇总本地数据
🔄 ETL 数据同步	后台服务监听缓存变化，同步到数据库
🌐 微服务网关	作为轻量级服务运行在内存网格中
📈 监控与告警	监控缓存状态，异常时发送通知

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✅ 八、最佳实践总结

项目	建议
🔹 实现 Service 接口	必须实现 init, execute, cancel
🔹 异常处理	execute() 中要捕获异常，避免线程退出
🔹 资源清理	cancel() 中关闭线程、连接等资源
🔹 高可用	关键服务使用 Cluster Singleton
🔹 性能优化	使用 Affinity 部署减少网络开销
🔹 访问方式	使用 Proxy 进行远程调用
🔹 升级策略	利用 DeploymentSpi 实现热更新

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🔄 九、与“连续查询”（Continuous Query）的区别？

特性	Service	Continuous Query
本质	可执行的业务逻辑	数据变更的监听器
用途	运行任务、维护状态	响应缓存更新事件
部署	显式部署	查询时启动
生命周期	长期运行	通常随 Cursor 结束
典型场景	计数器、定时器	缓存失效、日志记录

✅ 它们可以结合使用：Service 内部启动 Continuous Query 来监听数据变化并做出反应。

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✅ 总结

Ignite Service 是一个强大的分布式服务框架，让你可以在内存网格中：

• 🚀 部署长期运行的业务逻辑；
• 🔁 实现高可用和自动故障转移；
• ⚖️ 支持负载均衡和弹性伸缩；
• 🔥 支持热更新，无需停机；
• 📍 实现“计算靠近数据”（Affinity）；
• 🔄 通过 Proxy 远程调用。

它是构建基于 Ignite 的分布式系统、微服务架构、实时数据处理平台的核心组件之一。

如果你想了解：

• 如何实现一个“分布式锁管理器”作为 Service？
• 如何结合 Spring 使用 Ignite Service？
• 如何监控 Service 的运行状态？

欢迎继续提问！