Ignite项目刚开源时，它被定义为一种纯粹的内存解决方案：一种分布式缓存，可将数据放入内存以加快访问速度。但随后在2017年推出了Apache®Ignite™2.1版本，它首次发布了Ignite的原生持久化模块，让Ignite可以作为一个完整的分布式数据库。从那以后Ignite就不再依赖于外部持久性存储机制，以及随之而来的数据库配置和管理问题。

Ignite原生持久化支持分布式ACID并且兼容SQL，可以与Ignite的固化内存架构透明地集成。Ignite持久化是可选的，可以打开和关闭，关闭时，Ignite就是一个纯粹的内存存储。

不过用户也对Ignite的持久化模式产生了一些疑问，例如：“如何防止脑裂情况下难以处理的数据冲突？”，“如果节点故障实际上不会丢失数据，那么如果不做分区再平衡，是否可以继续？“，”如何自动执行比如集群激活这样的操作？“

这些问题都需要给予解答。

Ignite的基线拓扑是服务端节点的一个集合，用于同时在内存和Ignite持久化中存储数据。基线拓扑中的节点在功能方面没有限制，并且也作为常规的服务端节点，充当Ignite中数据和计算的容器。

如果启用了Ignite持久化，则必须要有基线拓扑，它表示集群中将数据保存到磁盘上的一组服务端节点。

通常，当集群在Ignite持久化启用后的首次启动时，集群处于非激活状态，不允许任何CRUD操作。比如，如果尝试执行SQL或键值操作，会抛出异常，如下图所示：

这样做的目的是，在集群重启过程中，如果应用要修改还未加入集群、但是持有数据的节点上的数据时，避免可能出现的性能、可用性和一致性问题。因此需要为启用了Ignite持久化的集群定义基线拓扑，之后就可以手动或通过Ignite自动维护拓扑，下面会深入了解这个概念的细节，看看如何使用它。

基线拓扑：第一步

从概念上讲，内存模式集群是无状态的：没有专用节点，所有节点都是对等的，每个都可以被赋予缓存分区，获得计算任务，或者在其上部署服务。如果节点退出集群，则用户请求将由其它节点接管，并且已删除节点的数据将不再可用。

在持久化模式下，节点即使在重启后仍保持有状态，在启动期间，节点会从磁盘读取数据，并恢复状态。因此，节点的重新加载不需要从其它集群节点进行数据复制（也称为再平衡），在故障发生时存在于集群中的数据也将从本地磁盘恢复。

基线拓扑是将有状态的节点集（可在重启后恢复）与其它节点区分开来的机制，基线拓扑（后续称为“BLT”）其实就是配置了数据存储的节点标识符的集合。

持久化的数据：冲突保护

分布式系统的脑裂问题已经很难处理，但是在开启持久化的背景下变得更为危险，考虑一个简单的场景，比如有一个集群和一个复制缓存，然后执行以下操作：

• 停止集群然后启动一个叫做子集A的子集群；
• 更新缓存中的部分数据；
• 停止该子集然后启动子集B；
• 对同样的键执行其它一些更新操作。

因为Ignite工作于数据库模式，所以在第二个子集的节点被搁置后，更新不会丢失，如果我们再次运行第二个子集，这个数据仍然有效，恢复初始集群后，不同的节点可以包含相同键的不同值。

只是通过停止和运行节点，集群中的数据就已经处于未定义状态，这是不可能自动解决的，需要BLT来防止这种情况。

这个想法就是，在持久化模式下，集群需要另一个阶段：激活。

在第一次激活期间，在磁盘上创建并保存了第一个基线拓扑，其中包含了激活时集群中存在的每个节点的信息。

此数据还包括根据在线节点的ID计算的哈希值。如果在下次激活期间拓扑缺少某些节点（例如集群重新加载并且一个节点停止服务），则将再次计算哈希值，并将之前的值保存在相同BLT的激活历史记录中。

因此，基线拓扑维护了一个哈希链，描述了每次激活后的集群构成。

在阶段1和阶段3，启动节点子集后，需要激活不完整的集群，然后每个在线节点将在本地更新BLT，即向其中添加新的哈希。每个子集的所有节点都可以计算相同的哈希，但不同子集的哈希值会不同。

这时可能会猜到以下内容：如果某个节点尝试加入其它的组，则系统会认为其在该组之外已被激活，并且将拒绝访问。

但是要注意，这种验证机制不会对脑裂场景中的冲突提供绝对保护。如果集群分成两半，例如每半部分至少保留一个分区的副本，并且这一半没有重新激活，可能会遇到每一半都发生相同数据冲突变化的情况。BLT与CAP定理不冲突，但通过显式管理错误保护用户免受冲突。

好处

除了防止冲突，BLT还可以增强一些很好的兼容性。

好处1：少一个手动动作。应在每次集群重启后手动完成上述激活; 没有“开箱即用”的自动化解决方案。使用BLT，集群可以独立决定是否需要激活。

虽然Ignite集群是一个弹性系统，可以自动添加或删除节点。BLT基于此，在数据库模式下，帮助用户维护稳定的集群配置。

首次激活集群时，新组成的基线拓扑会记住拓扑中应存在哪些节点。重新启动后，每个节点都会检查其它BLT节点的状态，一旦所有节点进入在线状态，集群将自动激活。

好处2：更节省网络资源。当然，这个想法建立在拓扑结构长期保持稳定的前提下。在BLT之前，如果节点从拓扑中退出哪怕10分钟，都会导致缓存分区再平衡以维持足够的备份。但是，如果节点几分钟内就能恢复，为什么要花费网络资源并拖慢整个集群的速度？基线拓扑就可以对这种情况进行优化。

集群默认会假定故障节点将很快恢复，此时间段内，某些缓存可以使用较少的备份，但不会导致服务减慢或停止。

管理基线拓扑

因此就可以知道，基线拓扑由第一次集群激活时自动配置，激活之后，在BLT中就持有了所有在线的服务端节点。

手工BLT管理是通过Ignite发行版的控制脚本实现的，相关的详细说明请参见这个文档。

该脚本暴露了一个非常简单的API，仅支持三种操作：添加节点、删除节点和配置新的基线拓扑。

虽然添加节点是一个相对简单的操作而没有重大风险，但是从BLT中删除节点就是一项更复杂的任务。在生产环境下执行此操作可能会导致竞争，即在最糟糕的情况下，整个集群可能会无响应。因此删除需要满足一个条件：要删除的节点必须处于离线状态，如果尝试删除在线节点，脚本将抛出异常从而终止。

从BLT中删除节点时，还需要手工执行一项操作：停止此节点。因为这种情况不常见，所以这点额外的工作也可以忽略不计。

用于BLT管理的Java接口甚至更简单：它只公开了一个方法，基于一个节点列表配置基线拓扑。

结论

维护数据的完整性工作必不可少，必须在任何数据存储中解决。关于分布式关系数据库，尤其是Ignite，这个任务变得更具挑战性，考虑一些实际的、数据完整性可能被破坏的场景，基线拓扑会提供很多的帮助。

Ignite还对性能高度重视，BLT还有助于显着节省资源并缩短系统响应时间。

原生持久化功能最近才实现，必将不断发展，变得更强大、更高效、更易于使用，而基线拓扑概念也会随之不断演变。