是开源分布式NoSQL磁盘数据库的领导者之一，作为关键的基础设施，已经部署在诸如Netflix、eBay、Expedia等很多公司中，它因为速度、可线性扩展至上千个节点、一流的数据中心复制而广受欢迎。

是一个以内存为中心的分布式数据库、缓存和处理平台，可以针对PB级的数据，以内存级的速度处理事务、分析和流式负载，支持JCache、SQL99、ACID事务以及机器学习。

Apache Cassandra在它的领域，是一个经典的解决方案，和任何特定领域解决方案一样，它的优势是建立在一些妥协之上的，一个典型的因素就是受到磁盘存储的限制，Cassandra已经做了尽可能多的优化来解决这些问题。

举个权衡的例子：缺乏ACID和SQL支持之后，就无法随意进行事务和分析，如果数据事先没有进行很好的适配，这些妥协因素，就会对用户造成逻辑上的困扰，导致产品的不正确使用，甚至负体验，或者导致数据在不同类型的存储之间共享，基础设施碎片化以及应用的数据逻辑复杂化。

但是，作为Cassandra的用户，是否可以将其与Apache Ignite一起使用呢？作为前提，目的是维护既有的Cassandra系统然后解决它的局限性，答案是：是，我们可以将Ignite作为一个内存层，部署在Cassandra之上，本文之后就会介绍如何实现。

1.Cassandra的限制

首先，先简要地过一下主要的限制，这些是我们要解决的问题：

1. 受到磁盘或者SSD特性的限制，带宽和响应时间受到限制；
2. 数据结构为顺序地读和写进行了优化，没有为传统关系型数据操作的性能优化进行适配，他无法进行数据的标准化以及高效地进行关联操作，并对诸如GROUP BY以及ORDER等进行了严格的限制；
3. 因为第二条的原因，缺乏对SQL的支持也导致CQL的功能很有限；
4. 缺少ACID事务；

虽然可以将Cassandra用于其他的用途，那也没问题，但是如果能解决这些问题，会显著增强Cassandra的能力。通过组合人和马，可以得到一个骑手，这相对于单独的人和马，已经是一个完全不同的事物。

那么如何规避这些限制呢？

传统的方法是分割数据，一部分存储于Cassandra中，其他的Cassandra无法保证的部分，存储于不同的系统中。

这个方法的缺点是增加了复杂性（潜在地也可能导致速度以及质量的下降）和增加了维护成本，和使用一个系统做数据存储相比，应用需要组合处理来自不同数据源的数据，甚至，任何其他系统的弱化都可能产生严重的负面影响，迫使基础设施团队疲于奔命。

2.Apache Ignite作为一个内存层

另一个方法是将另一个系统放到Cassandra之上，责任划分之后，Ignite可以提供如下的能力：

1. 解决了由于磁盘带来的性能限制：Ignite完全在内存中运行，这是目前最快和最廉价的存储之一！
2. 完全支持标准的SQL99：包括关联、GROUP BY、ORDER BY以及DML，可以标准化数据，便于分析，关注内存性能，打开HTAP的潜力，对生产数据进行实时分析；
3. 支持JDBC和ODBC标准：便于和已有工具集成，比如Tableau，以及像Hibernate或者Spring Data这样的框架；
4. 支持ACID事务：如果必须要求一致性，那么这个就是必要的；
5. 分布式计算、流式数据处理、机器学习：可以使用Ignite提供的技术红利快速实现很多新的业务场景。

Ignite集群使用Cassandra的数据进行查询，开启通写之后会将所有的数据变更回写到Cassandra，下一步，Ignite中持有了数据，就可以自由地使用SQL、运行事务以及享受内存级的速度。

此外，数据也可以使用比如Tableau这样的可视化工具进行实时的分析。

3.配置

下一步，通过一个Ignite和Cassandra集成的简单示例，来说明它们如何一起工作以及可以获得那些特性。

首先，在Cassandra中创建必要的表，注入一些数据，然后初始化一个Java工程，写一些DTO类，然后就会展示核心部分：配置Ignite与Cassandra一起工作。

示例采用了macOS，Cassandra3.10以及Ignite2.3，在Linux中，命令类似。

3.1.Cassandra的表和数据

首先，将Cassandra的发行包放在~ / Downloads文件夹，然后进入该文件夹解压：

$ cd ~/Downloads$ tar xzvf apache-cassandra-3.10-bin.tar.gz$ cd apache-cassandra-3.10

使用默认配置启动Cassandra，用于测试这样够了：

$ bin/cassandra

下一步，使用Cassandra的交互式终端创建测试用的数据结构。这里使用常见的id作为主键，对于Cassandra中的表，主键的选择很重要，它关系到后续的数据提取，但是本示例中做了简化：

$ cd ~/Downloads/apache-cassandra-3.10$ bin/cqlsh

CREATE KEYSPACE IgniteTest WITH replication = {'class': 'SimpleStrategy', 'replication_factor' : 1};USE IgniteTest;CREATE TABLE catalog_category (id bigint primary key, parent_id bigint, name text, description text);CREATE TABLE catalog_good (id bigint primary key, categoryId bigint, name text, description text, price bigint, oldPrice bigint);INSERT INTO catalog_category (id, parentId, name, description) VALUES (1, NULL, 'Appliances', 'Appliances for households!');INSERT INTO catalog_category (id, parentId, name, description) VALUES (2, 1, 'Refrigirators', 'The best fridges we have!');INSERT INTO catalog_category (id, parentId, name, description) VALUES (3, 1, 'Washing machines', 'Engineered for exceptional usage!');INSERT INTO catalog_good (id, categoryId, name, description, price, oldPrice) VALUES (1, 2, 'Fridge Buzzword', 'Best fridge of 2027!', 1000, NULL);INSERT INTO catalog_good (id, categoryId, name, description, price, oldPrice) VALUES (2, 2, 'Fridge Foobar', 'The cheapest offer!', 300, 900);INSERT INTO catalog_good (id, categoryId, name, description, price, oldPrice) VALUES (3, 2, 'Fridge Barbaz', 'Premium fridge in your kitchen!', 500000, 300000);INSERT INTO catalog_good (id, categoryId, name, description, price, oldPrice) VALUES (4, 3, 'Appliance Habr#', 'Washes, squeezes, dries!', 10000, NULL);

检查一下保存的数据是否正确：

cqlsh:ignitetest> SELECT * FROM catalog_category;id | description | name | parentId----+--------------------------------------------+--------------------+-----------1 | Appliances for households! | Appliances | null2 | The best fridges we have! | Refrigirators | 13 | Engineered for exceptional usage! | Washing machines | 1(3 rows)cqlsh:ignitetest> SELECT * FROM catalog_good;id | categoryId | description | name | oldPrice | price----+-------------+---------------------------+----------------------+-----------+--------1 | 2 | Best fridge of 2027! | Fridge Buzzword | null | 10002 | 2 | The cheapest offer! | Fridge Foobar | 900 | 3004 | 3 | Washes, squeezes, dries! | Appliance Habr# | null | 100003 | 2 | Premium fridge in your kitchen! | Fridge Barbaz | 300000 | 500000(4 rows)

3.2.初始化Java工程

Ignite的使用有两种方式：一个是从下载发行包，然后将jar文件加入类路径并且使用XML进行配置，或者将Ignite作为Java工程的Maven依赖，本文会使用第二种方式。

使用Maven创建一个新的工程然后加入如下的库：

• ignite-cassandra-store：用于Cassandra集成；
• ignite-spring：使用Spring XML文件配置Ignite。

这两个库都依赖ignite-core，它包含了Ignite的核心功能：

        
             
      
       org.apache.ignite
              
      
       ignite-spring
              
      
       2.3.0
          
         
             
      
       org.apache.ignite
              
      
       ignite-cassandra-store
              
      
       2.3.0
          
     
    

下一步，创建DTO类，用于映射Cassandra的表：

import org.apache.ignite.cache.query.annotations.QuerySqlField;public class CatalogCategory {    @QuerySqlField private long id;    @QuerySqlField private Long parentId;    @QuerySqlField private String name;    @QuerySqlField private String description;    // public getters and setters}public class CatalogGood {    @QuerySqlField private long id;    @QuerySqlField private long categoryId;    @QuerySqlField private String name;    @QuerySqlField private String description;    @QuerySqlField private long price;    @QuerySqlField private long oldPrice;    // public getters and setters}

在这些属性上添加了@QuerySqlField注解是为了可以通过Ignite SQL查询到，如果一个属性未加注该注解，它是无法通过SQL进行提取或者通过它进行过滤的。

当然还可以进行微调，比如定义索引以及全文检索，但是这超出了本文的范围，配置Ignite SQL的更多信息，可以查看对应的。

3.3.配置Ignite

在src/main/resources目录中创建一个名为apacheignite-cassandra.xml的配置文件，下面是完整的配置，关键部分后续还会说明：

    
        
             
          
         
             
                  
                       
                            
                             
                             
                             
          
           
           
            java.lang.Long
            
           
            com.gridgain.test.model.CatalogCategory
            
           
                             
          
           
            
            
             
             
                                                                                                                                              ]]>
              
              
             
            
           
                         
                        
                            
                             
                             
                             
                             
          
           
           
            java.lang.Long
            
           
            com.gridgain.test.model.CatalogGood
            
           
                             
          
           
            
            
             
             
                                                                                                                                              ]]>
              
              
             
            
           
                         
                    
               
          
     
    

上述配置可以分为两个部分，首先，定义一个连接Cassandra的数据源，第二是Ignite本身的配置。 第一部分的配置比较简单：

使用IP地址来定义要连接的Cassandra数据源。

下一步要配置Ignite，在本例中，和默认的配置相比只有很小的区别，只是覆写了cacheConfiguration属性，它包含了一组映射到Cassandra表的Ignite缓存：

            
                 
      
                       ...            
              
         
    

第一个缓存映射到Cassandra的catalog_category表：

    	
     	...
    

每个缓存都开启了通读和通写模式，比如，如果对Ignite执行了写入操作，那么Ignite会自动发送一个更新操作给Cassandra，接下来，指定了在Ignite中使用catalog_category模式：

    
    
    
    	
     		
      
       java.lang.Long
      		
      
       com.gridgain.test.model.CatalogCategory
      	
     
    

最后，建立到Cassandra的连接，这里面有两个主要的子片段，首先，要指向之前创建的数据源，然后，要将Ignite缓存和Cassandra的表建立关联。

本来，通过persistenceSettings属性指向一个外部的配置映射的XML配置文件是比较好的，但是为了简化，将这段XML作为CDATA片段直接嵌入了Spring的配置文件：

    	
     		
      		
      			
       				
        
         																	]]>
         
        			
       		
      	
     
    

映射的配置看上去非常简单明了：

在最上层（persistence标签），声明了键空间（本例中为IgniteTest）和要关联的表（catalog_category），然后声明了Ignite缓存的主键为Long类型，这是个基本类型，它对应了Cassandra表中的id列。在本例中，值为CatalogCategory类，借助于反射（策略为POJO），建立了和Cassandra表中的列的关联。

关于映射的更多细节，超出了本文的细节，具体可以看相关的。

第二部分与产品数据有关的缓存配置，大体相同。

3.4.启动

使用下面的类可以启动：

package com.gridgain.test;import org.apache.ignite.Ignite;import org.apache.ignite.Ignition;public class Starter {    public static void main(String... args) throws Exception {        final Ignite ignite = Ignition.start("apacheignite-cassandra.xml");        ignite.cache("CatalogCategory").loadCache(null);        ignite.cache("CatalogGood").loadCache(null);    }}

这里使用了Ignition.start(...)方法来启动一个Ignite节点，ignite.cache(...).loadCache(null)方法用于将Cassandra中的数据预加载到Ignite中。

3.5.SQL

Ignite集群启动，接入Cassandra之后，就可以执行Ignite SQL查询了。比如，可以使用任何支持JDBC或者ODBC的客户端，在本例中使用了SquirrelSQL，首先需要为工具添加： 使用jdbc:ignite://localhost/CatalogGood这样的URL形式建立一个连接，这里localhost是Ignite集群中一个节点的地址，然后CatalogGood是默认请求的缓存名。 最后，可以执行几个SQL查询：

SELECT cg.name goodName, cg.price goodPrice, cc.name category, pcc.name parentCategoryFROM catalog_category.CatalogCategory cc  JOIN catalog_category.CatalogCategory pcc  ON cc.parentId = pcc.id  JOIN catalog_good.CatalogGood cg  ON cg.categoryId = cc.id;

goodName	goodPrice	category	parentCategory
Fridge Buzzword	1000	Refrigerators	Appliances
Fridge Foobar	300	Refrigerators	Appliances
Fridge Barbaz	500,000	Refrigerators	Appliances
Appliance Habr #	10000	Washing machines	Appliances

SELECT cc.name, AVG(cg.price) avgPriceFROM catalog_category.CatalogCategory cc  JOIN catalog_good.CatalogGood cg  ON cg.categoryId = cc.idWHERE cg.price <= 100000GROUP BY cc.id;

name	avgPrice
Refrigerators	650
Washing machines	10000

4.结论

在这个简单的示例中，展示了如何通过引入Ignite，为已有的Cassandra系统带来了内存级性能的SQL功能。因此，如果正受到本文提到的Cassandra限制的困扰，那么就需要考虑一下Ignite这个备选的技术方案。

本文译自GridGain的业务架构师Artem Schitow的。