Question

1.如何在群集模式下点燃处理裂脑情景？

2. putAll的内容，它是否针对每个条目点击持久存储或者一次性存入所有内容？

3.如果我们设置批量大小，那么就所有关于持久性商店的工作如何？

4.如果使用备份进行分区，数据的移动顺序是什么？ primary-＆gt; backup-＆gt;持久性或主要＆gt;备份同时异步进入持久性？

5.如果在持久性存储中进行了更新，必须采取哪些措施才能在不重新加载的情况下将其反映在缓存中？（如何处理后端更新）

6.如果我们使用loadCache重新加载缓存，则在后端进行更新并反映缓存中的更改，更改不会在缓存中更新，或者如果我们直接使用get（），则不会反映更新。只有在清除缓存一次然后调用loadcache或获取api后才会反映更新。这是重新加载缓存的正确方法吗？

 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

默认情况下，您将获得两个永远不会再次相互连接的独立群集（否则可能会出现数据不一致）。您必须手动停止其中一个群集，并在网络恢复后重新启动。但是，自动解决方案可以作为插件实现。例如，GridGain提供了开箱即用的功能：https://gridgain.readme.io/docs/network-segmentation
Ignites尝试尽可能地减少持久性存储调用。如果您的存储支持批量读取和写入，则在实施loadAll，writeAll和removeAll方法时利用此功能是个好主意。
批量更新操作将根据节点映射拆分批次。批处理的每个部分将在相应的主节点上一次保留。
使用主节点以原子方式更新存储（如果写入存储失败，则不更新缓存，反之亦然）。默认情况下，备份在后台异步更新。
如果可能，您应该避免这种情况，并将Ignite视为主数据存储，并在后端使用可选存储（即始终通过Ignite API访问数据）。没有简单的方法可以将数据库更新传播到Ignite。
您可以使用clear/clearAll方法使条目无效，或使用loadAll方法重新加载它们。另一种选择是使用到期：https://apacheignite.readme.io/docs/expiry-policies

持久性和分裂大脑场景

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