Java 点火放vs数据流

我有大量的

IgniteRunnable

，我将使用

IgniteCompute

执行这些。它们如下所示：

public class MyIgniteRunnable implements IgniteRunnable{

    private Sting value;
    private String key;

    public MyIgniteRunnable(String key, String value){
         this.key = key;
         this.value = value;
    }

    public void run{

        IgniteCache<String, String> cache = Ignition.localIgnite().getOrCreateCache("cache");
        String previous = cache.get(key);
        String result;
        //process previous and value
        cache.put(key, result); //<------ Here

    }

}

Ignite ignite;
String key;
String value;
//...
IgniteCompute compute = ignite.compute();
compute.affinityRun("cache", key, new MyIgniteRunnable(key, value));

但是我不确定在任务中使用

put

是否正确。我认为由于我使用

affinityRun

和

键

每个任务都将在“right”节点上执行，因此

put

是可以的，因为没有额外的序列化/网络成本

这种方法是正确的还是有更有效的方法

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我没有使用流式处理，因为每个任务中只有一个元素要放入缓存。

如果需要根据缓存的值执行一些逻辑，那么您的方法是正确的，可能是最简单的。执行逻辑的最佳方式是在存储密钥的节点上。因为您使用的是affinityRun（…），所以缓存放置操作将是本地的，并且不会有冗余的网络流量

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另一方面，您也可以使用DataStreamer，它应该提供更好的性能，但是对于必须在服务器端执行某些并置逻辑的情况来说，它要复杂一些。看看这里记录的StreamReceiver、StreamTransformer和StreamVisitor：

在这种情况下，我不确定dataStreamers的性能。我知道流变形金刚。为了执行一些逻辑，我需要获取cache元素。所以我只想通过网络将任务发送一次到正确的节点，然后获取、处理和放置（所有操作都是本地的）。或者流接收器已经在正确的节点上执行，所以没有额外的网络流量和序列化成本？