Apache Ignite 的连续查询（Continuous Queries）功能的详细说明

这段内容是关于 Apache Ignite 的“连续查询”（Continuous Queries） 功能的详细说明。这是一个非常强大的特性，用于实时监控缓存数据的变化，并做出即时响应。

下面我将用 通俗易懂的语言 + 结构化讲解 + 生活类比 + 核心要点总结，帮你彻底理解 Continuous Queries 是如何工作的、有哪些关键组件、以及在实际开发中怎么使用。

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🎯 一、一句话理解：什么是 Continuous Query？

连续查询就像是一个“数据监控摄像头”，你告诉它“我要关注哪些数据”，一旦这些数据被修改（增删改），它就会立刻通知你。

✅ 类比：

• 就像你在淘宝上关注了一件商品，价格一降，系统就发消息提醒你；
• 或者像数据库的触发器（Trigger），但它是“客户端驱动”的，而且支持分布式集群。

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🔁 二、核心工作流程

1. 你启动一个 Continuous Query，告诉 Ignite：

   • 我要监听某个缓存；
   • 满足什么条件的数据我关心；
   • 数据变了之后，本地怎么处理（Local Listener）。

2. 每当缓存中的数据发生变化（put/delete/replace）：

   • 如果这个数据“符合你的过滤条件”；
   • 那么 Ignite 会把变更事件发送给你注册的 本地监听器（Local Listener）。

3. 你可以实时做出反应：

   • 打印日志；
   • 推送消息；
   • 更新 UI；
   • 写入另一个系统（如 Kafka）等。

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🧩 三、四大核心组件详解

1️⃣ ✅ Local Listener（本地监听器）——“接收警报的人”

这是必须设置的部分。当数据变化时，事件会发送到这个监听器，在发起查询的节点上执行。

query.setLocalListener(events -> {for (CacheEntryEvent<? extends Integer, ? extends String> event : events) {System.out.println("Key: " + event.getKey() + " changed to: " + event.getValue());}
});

📌 关键点：

• 必须设置，否则抛异常；
• 运行在 客户端或发起查询的节点上；
• 是你做业务逻辑的地方（比如发邮件、写日志）；
• 支持批量事件处理（Iterable），提高性能。

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2️⃣ 🔍 Initial Query（初始查询）——“先看一眼现在的状态”

有时候你不仅想知道“将来会发生什么”，还想先知道“现在有哪些数据符合条件”。

👉 这就是 initialQuery 的作用。

// 先查出当前所有 key > 10 的记录
query.setInitialQuery(new ScanQuery<>((k, v) -> k > 10));

然后你可以遍历结果：

try (QueryCursor<Cache.Entry<Integer, String>> cursor = cache.query(query)) {for (Cache.Entry<Integer, String> e : cursor) {System.out.println("当前数据: " + e);}
}

📌 类比：

就像安装监控摄像头前，先调取一遍录像看看现在的情况。

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3️⃣ 🧱 Remote Filter（远程过滤器）——“前置警报过滤器”

默认情况下，所有更新都会传到本地监听器。但如果你只关心部分更新，可以用 Remote Filter 在服务端提前过滤。

qry.setRemoteFilterFactory(new Factory<CacheEntryEventFilter<Integer, String>>() {@Overridepublic CacheEntryEventFilter<Integer, String> create() {return event -> event.getValue().startsWith("VIP");}
});

📌 工作位置：在 服务端节点上执行
📌 作用：

• 减少网络传输（不符合条件的根本不发）；
• 可以作为“远程日志”使用（你在服务端打印日志）；
• 提高性能（避免把无关事件传给客户端）。

⚠️ 注意：如果启用了备份副本（backups），主节点和备份节点都会执行这个 filter。

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4️⃣ 🪄 Remote Transformer（远程转换器）——“只传关键信息”

假设你的对象很大（比如一个 10KB 的 Person 对象），但你只关心其中的 name 字段。

如果不做处理，每次变更都把整个对象传过来 → 浪费带宽。

👉 使用 Transformer，只传你需要的字段！

ContinuousQueryWithTransformer<Integer, Person, String> qry = new ContinuousQueryWithTransformer<>();// 只提取名字
qry.setRemoteTransformerFactory(FactoryBuilder.factoryOf((IgniteClosure<CacheEntryEvent, String>) event -> ((Person)event.getValue()).getName()
));// 本地收到的就是字符串 name
qry.setLocalListener(names -> {for (String name : names) {System.out.println("新名字: " + name);}
});

📌 效果：

• 网络流量大幅下降；
• 客户端处理更轻量；
• 实现“投影”（Projection）功能。

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🔐 四、类加载问题：如何让服务端认识你的类？

无论是 Remote Filter 还是 Transformer，它们的代码都需要在 服务端节点上运行。

所以你必须确保服务端能加载这些类。有两种方式：

方法	说明
✅ 推荐：预部署 JAR 包	把包含 filter/transformer 的类打包，放入每个服务端节点的 $IGNITE_HOME/libs/ 目录
⚠️ 开发可用：启用 Peer Class Loading	让 Ignite 自动从客户端把类传到服务端（见上一篇）

📌 生产环境建议关闭 P2P 加载，提前部署代码更安全、更稳定。

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✅ 五、事件投递保证：Exactly-Once（精确一次）

这是 Ignite 的一大亮点！

即使节点宕机、网络断开、集群拓扑变化，也不会丢失事件，也不会重复通知。

它是怎么做到的？

1. 每个分区维护一个“更新队列”

   • 主节点和备份节点都有一个队列，保存已处理但未确认的事件。

2. 每个事件带有一个“版本号”（更新计数器）

   • 每次更新某个分区的数据，计数器 +1；
   • 事件带着这个计数器一起发送。

3. 客户端确认收到后，服务端才删除队列中的记录

4. 如果主节点挂了？

   • 备份节点接管，并把它的队列中未确认的事件重新发送给客户端；
   • 客户端根据计数器跳过已经处理过的事件。

📌 类比：

就像快递签收：发件人保留发货记录，直到你签收为止。如果你没签收，快递员会再送一次，但你不会收到两份。

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📌 六、MVCC 的限制（重要！）

如果你的缓存启用了 MVCC（多版本并发控制），连续查询有一些功能限制：

• ❌ 不支持 initialQuery（初始查询）
• ❌ 不支持 remote filter 和 remote transformer
• ✅ 仅支持最基本的 local listener

👉 所以如果你要用完整的 Continuous Query 功能，不要在 MVCC 模式下使用。

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🧰 七、完整示例：监控 VIP 用户注册

IgniteCache<Integer, User> cache = ignite.getOrCreateCache("users");ContinuousQueryWithTransformer<Integer, User, String> query = new ContinuousQueryWithTransformer<>();// 【远程转换】只传用户名
query.setRemoteTransformerFactory(FactoryBuilder.factoryOf((IgniteClosure<CacheEntryEvent, String>) event -> ((User)event.getValue()).getName()
));// 【远程过滤】只关注 VIP 用户
query.setRemoteFilterFactory(FactoryBuilder.factoryOf((CacheEntryEventFilter<Integer, User>) event -> "VIP".equals(event.getValue().getType())
));// 【本地监听】收到通知
query.setLocalListener(userNames -> {userNames.forEach(name -> System.out.println("🎉 新 VIP 用户上线: " + name));
});// 启动查询
cache.query(query);

效果：

• 每当有新用户加入；
• 如果是 VIP → 服务端提取名字 → 发送到客户端；
• 客户端打印欢迎消息；
• 非 VIP 或普通用户更新 → 被远程 filter 拦截，不通知。

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✅ 八、最佳实践总结

项目	建议
🔹 是否必须设置 Local Listener	✅ 是，否则报错
🔹 Initial Query 使用场景	查看当前状态 + 监听未来变化
🔹 Remote Filter 用途	减少网络流量，服务端预过滤
🔹 Remote Transformer 用途	只传关键字段，提升性能
🔹 类加载方式	生产环境预部署 JAR，开发可用 P2P
🔹 MVCC 缓存	❌ 避免使用 Continuous Query
🔹 事件可靠性	✅ Exactly-Once，适合金融、订单等场景
🔹 性能考虑	避免在 Listener 中做耗时操作（阻塞线程）

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🔄 九、与其他技术对比

技术	类似点	区别
数据库 Trigger	都是“事件驱动”	Trigger 在 DB 内部，Continuous Query 在应用层
Kafka Streams	实时流处理	Kafka 是外部消息系统，Ignite 是内置内存数据网格
Redis Keyspace Notifications	监听 key 变化	Redis 不支持复杂过滤和转换，无 exactly-once

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✅ 总结：Continuous Query 的核心价值

场景	应用举例
🔔 实时通知	用户登录提醒、订单状态变更
📊 数据同步	将缓存变化写入数据库或搜索引擎
📈 实时分析	统计活跃用户、监控交易量
🔄 缓存一致性	跨缓存或跨系统的数据联动更新

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