以下的內容是關于 Apache Ignite 的分布式隊列（IgniteQueue）和分布式集合（IgniteSet） 的介紹。它們是 Ignite 提供的分布式數據結構，讓你可以在整個集群中像使用本地 BlockingQueue 或 Set 一樣操作共享的數據。

下面我們一步步深入理解這些概念。

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🎯 一、一句話理解

Ignite 的 IgniteQueue 和 IgniteSet 是跨多個服務器節點的“共享隊列”和“共享集合”，多個節點可以同時安全地向隊列中添加任務、取出任務，或對集合進行增刪查操作。

? 類比：

• IgniteQueue → 分布式版的 BlockingQueue，適合做任務分發、工作隊列。
• IgniteSet → 分布式版的 HashSet，保證元素唯一性，適合做去重、白名單等。

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🧩 二、基本使用

? 1. 創建一個分布式隊列（IgniteQueue）

Ignite ignite = Ignition.start();IgniteQueue<String> queue = ignite.queue("myQueue",           // 隊列名稱0,                   // 容量：0 表示無上限new CollectionConfiguration()  // 配置
);

• 支持標準 BlockingQueue 操作：

  queue.put("task1");        // 阻塞插入
  String task = queue.take(); // 阻塞取出
  queue.offer("task2", 5, TimeUnit.SECONDS); // 帶超時插入
  

? 2. 創建一個分布式集合（IgniteSet）

IgniteSet<String> set = ignite.set("mySet", new CollectionConfiguration());

• 支持標準 Set 操作：

  set.add("item1");
  set.contains("item1"); // true
  set.remove("item1");
  

? 兩者都實現了 java.util.Collection 接口，所以你可以用 size(), isEmpty(), iterator() 等方法。

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🔁 三、核心特性：Collocated vs. Non-Collocated（同地 vs. 非同地模式）

這是理解 Ignite 集合行為的關鍵！

模式	中文	說明
Collocated	同地模式	整個隊列/集合的所有元素都存儲在同一個節點上
Non-Collocated	非同地模式	隊列/集合的數據被分片（partitioned） 到多個節點上

📌 什么時候用哪種？

場景	推薦模式	原因
有很多小隊列（如每個用戶一個隊列）	? Collocated	減少每個隊列的分布開銷，提高性能
只有 1~2 個大隊列（如全局任務池）	? Non-Collocated	數據均勻分布，避免單點壓力
集合數據量很大（百萬級）	? Non-Collocated	分布式存儲，擴展性好
集合很小但數量多（成千上萬個）	? Collocated	避免元數據過多，降低協調成本

🔧 如何設置？

CollectionConfiguration colCfg = new CollectionConfiguration();
colCfg.setCollocated(true); // 設置為同地模式IgniteQueue<String> queue = ignite.queue("myQueue", 0, colCfg);

?? 注意：

• Non-Collocated 模式僅支持 PARTITIONED 緩存模式。
• Collocated 模式下，雖然數據在一個節點，但會根據負載自動分配到不同節點（比如：隊列1在NodeA，隊列2在NodeB），實現負載均衡。

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🚚 四、Cache Queues 和 負載均衡（Load Balancing）

這是 IgniteQueue 的一個經典應用場景：分布式任務調度與負載均衡。

🎯 場景設想：

你想讓集群中的多個節點協同處理一批任務，而且希望：

• 任務自動分發；
• 每個節點只處理自己能承受的任務量（避免過載）；
• 任務不重復消費。

? 解決方案：用 IgniteQueue.take() 實現“工作竊取”模型

// 生產者節點：提交任務
IgniteQueue<Runnable> queue = ignite.queue("tasks", 0, null);
queue.put(() -> System.out.println("Processing job on remote node"));// 消費者節點（多個）：持續取任務執行
while (true) {try {Runnable job = queue.take(); // 阻塞等待任務job.run(); // 執行任務} catch (InterruptedException e) {break;}
}

? 這種方式的優點：

特性	說明
? 自動負載均衡	處理快的節點會取更多任務，慢的節點取少一些
? 高可用	某個消費者宕機，任務不會丟失（仍在隊列中）
? 不重復消費	take() 是原子操作，確保一個任務只被一個節點取走
? 彈性伸縮	新節點加入后，自動開始消費任務

💡 這類似于 RabbitMQ + Worker 模式，但無需外部消息中間件！

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?? 五、CollectionConfiguration 配置詳解

這是創建隊列/集合時的高級配置項：

方法	說明	默認值
setCollocated(boolean)	是否啟用同地模式	false
setCacheMode(CacheMode)	底層緩存模式： - PARTITIONED（分片） - REPLICATED（全復制） - LOCAL（本地）	PARTITIONED
setAtomicityMode(CacheAtomicityMode)	原子性模式： - ATOMIC（高性能） - TRANSACTIONAL（支持事務）	ATOMIC
setOffHeapMaxMemory(long)	堆外內存最大使用量（字節）	0（不限）
setBackups(int)	數據備份份數（高可用）	0（無備份）
setNodeFilter(IgnitePredicate<ClusterNode>)	自定義節點過濾器，決定數據存在哪些節點上	null

🌰 示例：創建一個帶備份的事務型隊列

CollectionConfiguration cfg = new CollectionConfiguration();
cfg.setCollocated(false);
cfg.setCacheMode(CacheMode.PARTITIONED);
cfg.setAtomicityMode(CacheAtomicityMode.TRANSACTIONAL);
cfg.setBackups(1); // 每個數據有1個備份IgniteQueue<String> queue = ignite.queue("safeQueue", 0, cfg);

? 這樣即使一個節點宕機，隊列中的任務也不會丟失。

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🧪 六、實際應用場景

場景	使用方式
🔧 分布式任務調度	把 Runnable 或任務描述放入 IgniteQueue，Worker 節點 take() 執行
📦 消息廣播/通知	用 IgniteSet 存儲已處理事件ID，防止重復處理
🧹 去重處理	IgniteSet.add() 天然去重，適合爬蟲URL去重、日志去重
📊 分布式計數器管理	用 IgniteSet 存儲活躍會話ID，統計在線用戶數
🔄 工作流引擎	用多個隊列表示不同階段的任務流（待處理 → 處理中 → 完成）

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?? 七、注意事項

1. 序列化：放入隊列的對象必須可序列化（實現 Serializable）。
2. 性能：take() 是阻塞調用，適合長期運行的消費者線程。
3. 容量限制：雖然可以設為無界（0），但在生產環境建議設置上限，防止內存溢出。
4. 持久化：默認在內存中，如需持久化需開啟 Ignite 的原生持久化（Native Persistence）。
5. 監控：可通過 Ignite Visor 或 JMX 監控隊列長度、消費速度等。

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? 總結：一句話掌握精髓

Ignite 的 IgniteQueue 和 IgniteSet 是內建于內存數據網格的分布式集合，既能像本地集合一樣使用，又能自動實現跨節點的數據共享、負載均衡和高可用，特別適合作為“輕量級任務隊列”或“全局去重集合”使用。

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🔄 對比其他技術

技術	優點	缺點	適用場景
IgniteQueue	內嵌、低延遲、無需外部依賴	功能較簡單	輕量級任務分發
Kafka	高吞吐、持久化、多訂閱者	復雜、延遲較高	日志、事件流
RabbitMQ	功能豐富（路由、重試）	需獨立部署	企業級消息系統
Redis List + BRPOP	快、常用	單點風險（除非集群）	簡單任務隊列

? 如果你已經在使用 Ignite 作為緩存或計算網格，直接用 IgniteQueue 是最自然的選擇。

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如果你想實現一個“分布式爬蟲任務隊列”或“在線用戶統計系統”，我可以為你提供完整的代碼示例！歡迎繼續提問。