迁移到 Data Grid 8

接口绑定了向网络位置公开端点。

Data Grid Server 7.x 网络接口配置

在 Data Grid 7.x 中，服务器配置使用不同的接口来分离对缓存访问的管理和管理访问。

<interfaces>
  <interface name="management">
    <inet-address value="${jboss.bind.address.management:127.0.0.1}"/>
  </interface>
  <interface name="public">
    <inet-address value="${jboss.bind.address:127.0.0.1}"/>
  </interface>
</interfaces>

Data Grid Server 8 网络接口配置

在 Data Grid 8 中，所有客户端连接都有一个网络接口来管理和管理访问，以及缓存访问。

<interfaces>
  <interface name="public">
    <inet-address value="${infinispan.bind.address:127.0.0.1}"/>
  </interface>
</interfaces>

套接字绑定将网络接口映射到端点侦听客户端连接的端口。

Data Grid Server 7.x 套接字绑定配置

在 Data Grid 7.x 中，服务器配置使用唯一端口来管理和管理，例如 9990 用于管理管理控制台和端口 9999。旧版本也为每个端点使用唯一端口，如 11222 用于外部 Hot Rod 访问和 8080 用于 REST。

<socket-binding-group name="standard-sockets" default-interface="public" port-offset="${jboss.socket.binding.port-offset:0}">
  <socket-binding name="management-http" interface="management" port="${jboss.management.http.port:9990}"/>
  <socket-binding name="management-https" interface="management" port="${jboss.management.https.port:9993}"/>
  <socket-binding name="hotrod" port="11222"/>
  <socket-binding name="hotrod-internal" port="11223"/>
  <socket-binding name="hotrod-multi-tenancy" port="11224"/>
  <socket-binding name="memcached" port="11211"/>
  <socket-binding name="rest" port="8080"/>
  ...
</socket-binding-group>

Data Grid Server 8 单端口配置

Data Grid 8 使用单一端口来处理到服务器的所有连接。热 Rod 客户端、REST 客户端、Data Grid CLI 和 Data Grid 控制台全部使用端口 11222。

<socket-bindings default-interface="public"
                 port-offset="${infinispan.socket.binding.port-offset:0}">
  <socket-binding name="default" port="${infinispan.bind.port:11222}"/>
  <socket-binding name="memcached" port="11221"/>
</socket-bindings>

端点侦听远程客户端连接并处理通过 Hot Rod 和 HTTP (REST)等协议的请求。

Data Grid Server 7.x endpoint subsystem

在 Data Grid 7.x 中，端点 子系统允许您为 Hot Rod 和 REST 端点配置连接器。

<subsystem xmlns="urn:infinispan:server:endpoint:9.4">
  <hotrod-connector socket-binding="hotrod" cache-container="local">
    <topology-state-transfer lazy-retrieval="false" lock-timeout="1000" replication-timeout="5000"/>
  </hotrod-connector>
  <rest-connector socket-binding="rest" cache-container="local">
    <authentication security-realm="ApplicationRealm" auth-method="BASIC"/>
  </rest-connector>
</subsystem>

Data Grid Server 8 端点配置

Data Grid 8 将 endpoint 子系统替换为 endpoint 元素。hotrod-connector 和 rest-connector 配置元素和属性与之前的版本相同。

从 Data Grid 8.2 开始，默认 端点配置 使用隐式 Hot Rod 和 REST 连接器，如下所示：

<endpoints socket-binding="default" security-realm="default"/>

<endpoints socket-binding="default" security-realm="default">
  <hotrod-connector name="hotrod"/>
  <rest-connector name="rest"/>
</endpoints>

从 Data Grid Server 8.3 开始，您可以使用安全域和 Hot Rod 或 REST 连接器配置端点，并带有 端点 元素。endpoint 元素现在是多个端点配置的打包程序。

<endpoints>
  <endpoint socket-binding="public" security-realm="application-realm" admin="false">
    <hotrod-connector/>
    <rest-connector/>
  </endpoint>
  <endpoint socket-binding="private" security-realm="management-realm">
    <hotrod-connector/>
    <rest-connector/>
  </endpoint>
</endpoints>

在 Data Grid 8 安全域中提供隐式配置选项，这意味着您不需要提供多个设置。例如，如果您定义了 Kerberos 域，则获得 Kerberos 功能。如果添加信任存储，您将获得证书身份验证。

在 Data Grid 7.x 中，有两个默认安全域：

另一方面，Data Grid 8 提供了一个 security 元素，允许您定义可用于 Hot Rod 和 REST 端点的多个不同安全域：

<security>
  <security-realms>
    ...
  </security-realms>
</security>

支持的安全域

服务器身份使用证书链来证明 Data Grid Server 身份提供给远程客户端。

Data Grid 8 使用与之前版本相同的配置来定义 SSL 身份，并改进一些可用性。

<security-realm name="default">
  <server-identities>
    <ssl>
      <keystore path="..."
                relative-to="..."
                keystore-password="..."
                alias="..."
                key-password="..."
                generate-self-signed-certificate-host="..."/>
    </ssl>
  </server-identities>
  ...
<security-realm>

热 Rod 和 REST 端点使用 SASL 或 HTTP 机制来验证客户端连接。

Data Grid 8 对 hotrod-connector 和 rest-connector 配置使用 相同的身份验证 元素，如 Data Grid 7.x 及更早版本中。

<hotrod-connector name="hotrod">
  <authentication>
    <sasl mechanisms="..." server-name="..."/>
  </authentication>
</hotrod-connector>
<rest-connector name="rest">
  <authentication>
    <mechanisms="..." server-principal="..."/>
  </authentication>
</rest-connector>

与之前版本的一个关键区别在于，Data Grid 8 支持端点的额外身份验证机制。

热 Rod SASL 身份验证机制

热 Rod 客户端现在使用 SCRAM-SHA-512 作为默认的身份验证机制，而不是 DIGEST-MD5。

HTTP (REST)身份验证机制

现在，您可以通过将凭证添加到 EAP 应用程序类路径上的 hotrod-client.properties 中，以便与 Data Grid 进行身份验证：

Data Grid 使用 Apache Log4j2，而不是之前版本基于 JBossLogManager 的 logging 子系统。

默认情况下，Data Grid 将日志消息写入以下目录：
$RHDG_HOME/${infinispan.server.root}/log

server.log 是默认的日志文件。

访问日志

在以前的版本中，Data Grid 包含一个日志记录器，用于审计日志缓存的安全日志：

<authorization audit-logger="org.infinispan.security.impl.DefaultAuditLogger">

Data Grid 8 不再提供这个审计日志记录器。

但是，您可以将日志类别用于 Hot Rod 和 REST 端点：

当您创建远程缓存时，您应该为键和值配置 MediaType。配置 MediaType 为您的数据保证存储格式。

要对缓存进行编码，您可以在配置中指定 MediaType。除非您有其他要求，否则应使用 ProtoStream，它以语言中立、向后兼容的格式存储数据。

<encoding media-type="application/x-protostream"/>

<infinispan>
    <cache-container>
        <distributed-cache name="myCache" mode="SYNC">
          <encoding media-type="application/x-protostream"/>
           ...
        </distributed-cache>
    </cache-container>
</infinispan>

如果您不对远程缓存进行编码，Data Grid 服务器会记录以下信息：

WARN  (main) [org.infinispan.encoding.impl.StorageConfigurationManager] ISPN000599: Configuration for cache 'mycache' does not define the encoding for keys or values. If you use operations that require data conversion or queries, you should configure the cache with a specific MediaType for keys or values.

在以后的版本中，对进行数据转换的操作需要缓存编码；例如，缓存索引和搜索数据容器、远程任务执行、读取和写入来自 Hot Rod 和 REST 端点的不同格式的数据，以及使用远程过滤器、转换器和监听器。

Data Grid 7.x 包括一个 Health Check API，它返回集群的健康状况以及其中的缓存。

Data Grid 8 还提供 Health API。对于嵌入式和服务器安装，您可以使用以下 MBean 通过 JMX 访问 Health API：

org.infinispan:type=CacheManager,name="default",component=CacheContainerHealth

Data Grid Server 还通过 REST 端点和 Data Grid 控制台公开 Health API。

本主题列出了 8.0 和 8.1 之间 Data Grid 配置模式的更改。

新的和修改的元素和属性

弃用的元素和属性

以下元素和属性现已弃用：

删除的元素和属性

以下元素和属性已在上一发行版本中弃用，现已被删除：

本主题列出了 8.1 和 8.2 之间 Data Grid 配置模式的更改。

修改的元素和属性

新元素和属性

弃用的元素和属性

Data Grid 8.2 中没有元素或属性已弃用。

删除的元素和属性

Data Grid 8.2 中不会删除元素或属性。

本主题列出了 8.2 和 8.3 之间 Data Grid 配置模式的更改。

模式更改

修改的元素和属性

新元素和属性

弃用的元素和属性

以下元素和属性现已弃用：

删除的元素和属性

Data Grid 模式中不再提供以下元素和属性：

本主题列出了 8.3 和 8.4 之间 Data Grid 配置模式的更改。

模式更改

新元素和属性

弃用的元素和属性

以下元素和属性现已弃用：

删除的元素和属性

Data Grid 模式中不再提供以下元素和属性：

本主题列出了在 8.4 和 8.5 之间对 Data Grid 配置模式的更改。

新元素和属性

弃用的元素和属性

这个版本没有弃用。

删除的元素和属性

Data Grid 模式中不再提供以下元素和属性：

借助 Data Grid，您可以使用以下选项控制如何在内存中存储条目：

Data Grid 8 的变化

在之前的 7.x 版本和 8.0 中，您可以使用 对象、二进制 和 off-heap 元素来配置存储类型。

从 Data Grid 8.1 开始，您可以使用 storage 属性将对象存储在 JVM 堆内存中，或者以字节形式存储在非堆内存中。

要将字节存储在 JVM 堆内存中，您可以使用 encoding 元素为您的数据指定二进制存储格式。

Data Grid 8 中的对象存储

默认情况下，Data Grid 8.1 使用对象存储(JVM 堆)：

<distributed-cache>
   <memory />
</distributed-cache>

您还可以明确配置 storage="HEAP" 以将数据作为对象存储在 JVM 堆内存中：

<distributed-cache>
   <memory storage="HEAP" />
</distributed-cache>

Data Grid 8 中的现成存储

将 "OFF_HEAP" 设置为 storage 属性的值，以便以字节数形式存储数据：

<distributed-cache>
   <memory storage="OFF_HEAP" />
</distributed-cache>

off-heap 地址计数

在以前的版本中，offheap 的 address-count 属性允许您指定哈希映射中提供的指针数，以避免冲突。使用 Data Grid 8.1 时，不再使用 address-count，off-heap 内存会被动态重新使用，以避免冲突。

Data Grid 8 中的二进制存储

使用 encoding 元素为缓存条目指定二进制存储格式：

<distributed-cache>
   <!--Configure MediaType for entries with binary formats.-->
   <encoding media-type="application/x-protostream"/>
   <memory ... />
</distributed-cache>

驱除可让 Data Grid 在容器大于配置的阈值时删除条目来控制数据容器的大小。

在 Data Grid 7.x 和 8.0 中，您可以指定两种驱除类型，用于定义缓存中条目的最大限制：

根据您设置的配置，当计数或内存总量超过最大值时，Data Grid 会移除未使用的条目。

Data Grid 7.x 和 8.0 也使用 size 属性来定义数据容器的大小。根据您配置的存储类型，当条目或内存量超过 size 属性的值时，驱除发生。

使用 Data Grid 8.1 时，size 属性已弃用，以及 COUNT 和 MEMORY。反之，您可以使用以下两种方式之一配置数据容器的最大大小：

根据条目总数进行驱除

<distributed-cache>
   <memory max-count="..." />
</distributed-cache>

根据最大内存量进行驱除

<distributed-cache>
   <memory max-size="..." />
</distributed-cache>

驱除策略控制数据网格如何执行驱除。

Data Grid 7.x 和 8.0 允许您使用 strategy 属性设置以下驱除策略之一：

使用 Data Grid 8.1 时，您可以使用与之前版本相同的策略。但是，policy 属性被 when-full 属性替代。

<distributed-cache>
   <memory when-full="<eviction_strategy>" />
</distributed-cache>

驱除算法

使用 Data Grid 7.2 时，配置驱除算法的功能已弃用，以及 Low Inter-Reference Recency Set (LIRS)。

从版本 7.2 开始，Data Grid 包括 Caffeine 缓存库，它实现了 Least Frequently Used (LFU)缓存替换算法的变化，称为 TinyLFU。对于非堆存储，Data Grid 使用 Least Recently Used (LRU)算法的自定义实现。

比较不同 Data Grid 版本之间的驱除配置。

对象存储并驱除条目数

7.2 到 8.0

<memory>
  <object size="1000000" eviction="COUNT" strategy="REMOVE"/>
</memory>

8.1

<memory max-count="1MB" when-full="REMOVE"/>

对象存储并驱除内存量

7.2 到 8.0

<memory>
  <object size="1000000" eviction="MEMORY" strategy="MANUAL"/>
</memory>

8.1

<memory max-size="1MB" when-full="MANUAL"/>

二进制存储和驱除条目数

7.2 到 8.0

<memory>
  <binary size="500000000" eviction="MEMORY" strategy="EXCEPTION"/>
</memory>

8.1

<cache>
   <encoding media-type="application/x-protostream"/>
   <memory max-size="500 MB" when-full="EXCEPTION"/>
</cache>

二进制存储和驱除内存量

7.2 到 8.0

<memory>
  <binary size="500000000" eviction="COUNT" strategy="MANUAL"/>
</memory>

8.1

<memory max-count="500 MB" when-full="MANUAL"/>

非堆存储并驱除条目数

7.2 到 8.0

<memory>
  <off-heap size="10000000" eviction="COUNT"/>
</memory>

8.1

<memory storage="OFF_HEAP" max-count="10MB"/>

非堆存储并驱除内存量

7.2 到 8.0

<memory>
  <off-heap size="1000000000" eviction="MEMORY"/>
</memory>

8.1

<memory storage="OFF_HEAP" max-size="1GB"/>

在缓存配置中包含 file-store persistence 现在会创建一个基于软索引文件的缓存存储 SoftIndexFileStore，而不是单个文件缓存存储 SingleFileStore。在 Data Grid 8.2 及更早版本中，SingleFileStore 是基于文件的缓存存储的默认设置。

如果您要迁移或升级到 Data Grid 8.3，则 任何文件 存储配置都会在服务器启动时自动转换为 SoftIndexFileStore。当您的配置转换为 SoftIndexFileStore 时，在没有修改配置以确保与新存储兼容的情况下无法恢复到 SingleFileStore。

<persistence>
  <soft-index-file-store xmlns="urn:infinispan:config:soft-index:12.1">
    <index path="testCache/index" />
    <data path="testCache/data" />
  </soft-index-file-store>
</persistence>

<persistence>
  <file-store>
    <index path="testCache/index" />
    <data path="testCache/data" />
  </file-store>
</persistence>

ConfigurationBuilder b = new ConfigurationBuilder();
b.persistence()
    .addStore(SoftIndexFileStoreConfigurationBuilder.class)
        .indexLocation("testCache/index");
        .dataLocation("testCache/data")

ConfigurationBuilder b = new ConfigurationBuilder();
b.persistence()
    .addSoftIndexFileStore()
        .indexLocation("testCache/index")
        .dataLocation("testCache/data");

<persistence passivation="false">
  <single-file-store shared="false"
                     preload="true"
                     fetch-state="true"
                     read-only="false"/>
</persistence>

ConfigurationBuilder b = new ConfigurationBuilder();
b.persistence()
    .addSingleFileStore();

如之前的版本，Data Grid 8 使用 JGroups SYM_ENCRYPT 和 ASYM_ENCRYPT 协议来加密集群通信。

从 Data Grid 开始，您还可以使用包含密钥存储和信任存储作为 TLS 服务器身份的安全域，以保护集群传输，例如：

<cache-container>
  <transport server:security-realm="tls-transport"/>
</cache-container>

从 Data Grid 8 开始，无法针对安全域配置节点身份验证。同样，Data Grid 8 不推荐使用 JGroups AUTH 协议来验证集群节点。

但是，对于嵌入式 Data Grid 安装，JGroups 集群传输包含 SASL 配置，作为 jgroups 元素的一部分。与之前的版本一样，SASL 配置依赖于 JAAS 的概念，如 CallbackHandlers，以获取节点身份验证所需的某些信息。

Data Grid 8.2 更改默认 JGroups 堆栈中为 UNICAST3 和 NAKACK2 协议重新传输请求的配置，如下所示：

作为迁移到 Data Grid 8 的一部分，您应该调整任何自定义 JGroups 堆栈配置，以使用这些推荐的设置。

Data Grid 8.3 包括对 REST API 的以下更改：

重新索引缓存

用于重新索引数据网格缓存的 mass-index 操作现已弃用。更新您的客户端以使用 reindex，如下例所示：

/v2/caches/<cacheName>/search/indexes?action=reindex

滚动升级操作

以下操作现已弃用：

POST /v2/caches/<cacheName>?action=disconnect-source

使用 source-connection 操作替代：

DELETE /v2/caches/<cacheName>/rolling-upgrade/source-connection

Data Grid 升级 Hibernate 和 Apache Lucene 库，以提高 Query API 的性能和功能。作为此升级的一部分，Data Grid 引入了新的索引功能，并删除几个 Hibernate 和 Lucene 注解。

查询统计信息

只有在缓存配置中以声明性方式启用统计时，Data Grid 8.2 才会公开查询和索引的统计信息，如下所示：

<replicated-cache name="myReplicatedCache" statistics="true">
  <!-- Cache configuration goes here. -->
</replicated-cache>

不再通过 JMX 启用查询和索引统计信息。

索引数据网格缓存

索引管理器

Data Grid 8.2 使用 near-real-time 作为默认索引管理器，不再需要配置。

索引读者和写器

Data Grid 8.2 引入了索引读取器和索引写入器，两者都是用于创建索引的内部组件。

要适应您的配置，您应该：

索引存储

Data Grid 8.2 包含一个 storage 属性，它替换之前版本中的 property 元素配置。storage 属性允许您配置是否将索引存储在 JVM 堆或主机文件系统中。

调整索引属性

将索引配置迁移到 Data Grid 8.2 时，您还应进行以下更改：

Hibernate 和 Lucene 注解

有关迁移 Hibernate 和 Lucene 注解的信息，如 @Field、@Indexed、@SortableField 等等，请参阅 Hibernate Search Migration Guide 的 Annotation mapping 部分。

Data Grid 8.3 删除 IndexedQueryMode 参数。Data Grid 会自动检测查询缓存的最佳模式，并在早期版本中忽略此可选参数。

Data Grid 原生注解

Data Grid 8.4 引入了新的索引注解：@ Indexed ,@ Basic,@Decimal,@Keyword,@Text, 和 @Embedded.每个注解都支持一组属性，可用于进一步描述实体的索引方式。

这些新注解替换了 Hibernate Search 注解，这意味着您不再需要使用 @ProtoDoc 注解来给 Java 类添加远程缓存的 @ProtoDoc 注释。所有注解都作为注释复制到生成的 .proto 文件中。

下表总结了 Hibernate Search 5 (HS5)注解和 Data Grid 原生注解之间的字段映射：

查询效率

您可以使用 default-max-results 缓存属性限制查询实例返回的结果数量。default-max-results 的默认值为 100。限制查询返回的结果数量可显著提高没有显式限制的查询的性能。

默认情况下，Data Grid 8 使用 ProtoStream API 将所有数据作为协议缓冲区（一种语言中立且向后兼容的格式）。

protobuf 编码是一种模式定义格式，现在是许多应用程序的默认标准，与 JBoss Marshalling 相比，转码数据时具有更大的灵活性，这是 Data Grid 7 中的默认设置。

因为 ProtoStream marshaller 基于 Protobuf 格式，所以数据网格可以在不先转换为 Java 对象的情况下转换为其他编码。使用 JBoss Marshalling 时，需要在转换为任何其他格式前将键和值转换为 Java 对象。

作为迁移到 Data Grid 8 的一部分，您应该为您的 Java 类使用 ProtoStream marshalling。

在高级别中，要使用 ProtoStream marshaller，您可以使用 ProtoStream 处理器生成 SerializationContextInitializer 实现。首先，您可以在 Java 类中添加 @Proto 注解，然后使用 Data Grid 提供的 ProtoStream 处理器来生成包含以下内容的序列化上下文：

根据您使用的嵌入式还是远程缓存，Data Grid 可以自动注册 SerializationContextInitializer 实现。

嵌套 ProtoStream 注解

Data Grid 8.2 升级到 ProtoStream 4.4.0.Final，这在某些情况下需要迁移。

在以前的版本中，ProtoStream API 没有正确地嵌套消息类型，从而导致消息只生成顶层。

如果您在持久缓存存储中有 Protobuf 编码的条目，您应该修改 Java 类，以便 ProtoStream 注解位于顶级。这样可确保您的持久消息嵌套与 Java 类中的嵌套匹配，否则可能会出现数据不兼容的问题。

例如，如果您有嵌套的 Java 类，如下所示：

class OuterClass {
   class InnerClass {
       @ProtoField(1)
       int someMethod() {
       }
   }
}

您应该调整类，以便 InnerClass 不再是 OuterClass 的子级：

class InnerClass {
    @ProtoField(1)
    int someMethod() {
    }
}

Data Grid Server 的 Marshalling

您应该只对远程缓存使用 Protobuf 编码，并将 ProtoStream marshaller 用于任何自定义类型。

其他 marshaller 实现（如 JBoss marshalling）需要您使用与 Data Grid CLI、Data Grid Console 或 Ickle 查询不兼容的不同缓存编码。

缓存存储和 ProtoStream

在 Data Grid 7.x 中，您保留至缓存存储的数据与 Data Grid 8 中的 ProtoStream marshaller 不兼容。您必须使用 StoreMigrator 工具将数据从任何 Data Grid 7.x 缓存存储迁移到 Data Grid 8 缓存存储。

Data Grid 提供替代的 marshaller 实现，到 ProtoStream 有助于简化从旧版本进行迁移。在迁移到 ProtoStream marshalling 时，您应该只使用这些替代的 marshallers 作为中间解决方案。

deserialization Allow List

红帽承诺使用包含的语言，术语"white list"已更改为"允许列表"，用于配置 Java 类的序列化。

<cache-container>
   <serialization>
      <white-list>
         <class>org.infinispan.test.data.Person</class>
         <regex>org.infinispan.test.data.*</regex>
       </white-list>
   </serialization>
</cache-container>

<cache-container>
   <serialization>
      <allow-list>
         <class>org.infinispan.test.data.Person</class>
         <regex>org.infinispan.test.data.*</regex>
       </allow-list>
   </serialization>
</cache-container>

JBoss marshalling

在 Data Grid 7 中，JBoss Marshalling 是默认的 marshaller。在 Data Grid 8 中，ProtoStream marshalling 是默认值。

如果需要在迁移到 Data Grid 8 的过程中使用 JBoss Marshalling 作为临时解决方案，请执行以下操作：

您必须将 Hot Rod Java 客户端配置为使用 JBoss Marshalling，如下所示：

这个示例包含使用非默认类型的一些字段。text 字段有不同的顺序，固定32 字段与生成的 Protobuf 模式类型冲突，因为代码生成器默认使用 int 类型。

public class SimpleEntry {

  private String description;
  private Collection<String> text;
  private int intDefault;
  private Integer fixed32;

  // public Getter, Setter, equals and HashCode methods omitted for brevity
}

import org.infinispan.protostream.MessageMarshaller;

public class SimpleEntryMarshaller implements MessageMarshaller<SimpleEntry> {

  @Override
  public void writeTo(ProtoStreamWriter writer, SimpleEntry testEntry) throws IOException {
    writer.writeString("description", testEntry.getDescription());
    writer.writeInt("intDefault", testEntry.getIntDefault());
    writer.writeInt("fix32", testEntry.getFixed32());
    writer.writeCollection("text", testEntry.getText(), String.class);
  }

  @Override
  public SimpleEntry readFrom(MessageMarshaller.ProtoStreamReader reader) throws IOException {
    SimpleEntry x = new SimpleEntry();

    x.setDescription(reader.readString("description"));
    x.setIntDefault(reader.readInt("intDefault"));
    x.setFixed32(reader.readInt("fix32"));
    x.setText(reader.readCollection("text", new LinkedList<String>(), String.class));

    return x;
  }
}

syntax = "proto2";

package example;

message SimpleEntry {
   required string description = 1;
   optional int32 intDefault = 2;
   optional fixed32 fix32 = 3;
   repeated string text = 4;
}

迁移到 AutoProtoSchemaBuilder 注解

import org.infinispan.protostream.annotations.ProtoField;
import org.infinispan.protostream.descriptors.Type;

public class SimpleEntry {

  private String description;
  private Collection<String> text;
  private int intDefault;
  private Integer fixed32;

  @ProtoField(number = 1)
  public String getDescription() {...}

  @ProtoField(number = 4, collectionImplementation = LinkedList.class)
  public Collection<String> getText() {...}

  @ProtoField(number = 2, defaultValue = "0")
  public int getIntDefault() {...}

  @ProtoField(number = 3, type = Type.FIXED32)
  public Integer getFixed32() {...}

  // public Getter, Setter, equals and HashCode methods and convenient constructors omitted for brevity
}

import org.infinispan.protostream.GeneratedSchema;
import org.infinispan.protostream.annotations.AutoProtoSchemaBuilder;

@AutoProtoSchemaBuilder(includeClasses = { SimpleEntry.class }, schemaFileName = "simple.proto", schemaFilePath = "proto", schemaPackageName = "example")
public interface SimpleEntryInitializer extends GeneratedSchema {
}

重要观察

Exception ( ISPN004034: Unable to unmarshall bytes )

本节提供了 MessageMarshaller 实现迁移示例，其中包含 ProtoStream 没有原生处理的字段。

以下示例使用 BigInteger 类，但适用于任何类，即使是数据网格适配器或自定义类。

import java.math.BigInteger;

public class CustomTypeEntry {

  final String description;
  final BigInteger bigInt;

  // public Getter, Setter, equals and HashCode methods and convenient constructors omitted for brevity
}

import org.infinispan.protostream.MessageMarshaller;

public class CustomTypeEntryMarshaller implements MessageMarshaller<CustomTypeEntry> {

  @Override
  public void writeTo(ProtoStreamWriter writer, CustomTypeEntry testEntry) throws IOException {
    writer.writeString("description", testEntry.description);
    writer.writeString("bigInt", testEntry.bigInt.toString());
  }

  @Override
  public CustomTypeEntry readFrom(MessageMarshaller.ProtoStreamReader reader) throws IOException {
    final String desc = reader.readString("description");
    final BigInteger bInt = new BigInteger(reader.readString("bigInt"));

    return new CustomTypeEntry(desc, bInt);
  }
}

syntax = "proto2";

package example;

message CustomTypeEntry {
   required string description = 1;
   required string bigInt = 2;
}

使用适配器类迁移的代码

您可以使用 ProtoAdapter 注解以生成 Protobuf 模式的方式 marshall CustomType 类，它与您使用 MessageMarshaller 实现创建的 Protobuf 模式兼容。

使用这个方法，您可以：

以下示例显示了包含 CustomTypeEntry 类的 ProtoStream 注解的 CustomTypeEntryAdapter 类：

import java.math.BigInteger;

import org.infinispan.protostream.annotations.ProtoAdapter;
import org.infinispan.protostream.annotations.ProtoFactory;
import org.infinispan.protostream.annotations.ProtoField;

@ProtoAdapter(CustomTypeEntry.class)
public class CustomTypeEntryAdapter {

  @ProtoFactory
  public CustomTypeEntry create(String description, String bigInt) {
    return new CustomTypeEntry(description, new BigInteger(bigInt));
  }

  @ProtoField(number = 1, required = true)
  public String getDescription(CustomTypeEntry t) {
    return t.description;
  }

  @ProtoField(number = 2, required = true)
  public String getBigInt(CustomTypeEntry t) {
    return t.bigInt.toString();
  }
}

以下示例显示了带有 AutoProtoSchemaBuilder 注解的 SerializationContextInitializer，该注解引用 CustomTypeEntryAdapter 类：

import org.infinispan.protostream.GeneratedSchema;
import org.infinispan.protostream.annotations.AutoProtoSchemaBuilder;

@AutoProtoSchemaBuilder(includeClasses = { CustomTypeEntryAdapter.class },
   schemaFileName = "custom.proto",
   schemaFilePath = "proto",
   schemaPackageName = "example")
public interface CustomTypeAdapterInitializer extends GeneratedSchema { }

在没有适配器类的情况下迁移的代码

您可以直接将 ProtoStream 注解添加到 CustomTypeEntry 类中，而不是创建适配器类。

以下示例显示了直接包含 ProtoStream 注解的 CustomTypeEntry 类：

import java.math.BigInteger;

public class CustomTypeEntry {

  @ProtoField(number = 1)
  final String description;
  @ProtoField(number = 2)
  final BigInteger bigInt;

  @ProtoFactory
  public CustomTypeEntry(String description, BigInteger bigInt) {
    this.description = description;
    this.bigInt = bigInt;
  }

  // public Getter, Setter, equals and HashCode methods and convenient constructors omitted for brevity
}

以下示例显示了带有 AutoProtoSchemaBuilder 注解的 SerializationContextInitializer，该注解引用 CustomTypeEntry 和 BigIntegerAdapter 类：

import org.infinispan.protostream.GeneratedSchema;
import org.infinispan.protostream.annotations.AutoProtoSchemaBuilder;
import org.infinispan.protostream.types.java.math.BigIntegerAdapter;

@AutoProtoSchemaBuilder(includeClasses = { CustomTypeEntry.class,
   BigIntegerAdapter.class },
   schemaFileName = "customtype.proto",
   schemaFilePath = "proto",
   schemaPackageName = "example")
public interface CustomTypeInitializer extends GeneratedSchema { }

当您从前面的 SerializationContextInitializer 实现中生成 Protobuf 模式时，它会生成以下 Protobuf 模式：

syntax = "proto2";

package example;

message BigInteger {
   optional bytes bytes = 1;
}

message CustomTypeEntry {
   optional string description = 1;
   optional BigInteger bigInt = 2;
}

Data Grid 7.3 服务使用挂载于 /opt/datagrid/standalone/data 的存储卷。

Data Grid 8 服务使用挂载于 /opt/infinispan/server/data 的持久性卷声明。

Data Grid 7.3 可让您只通过远程 shell 访问 CLI。通过 Data Grid 7.3 CLI 所做的更改已绑定到 pod，重启后不会保留。借助 Data Grid 8，您可以使用 CLI 作为在 OpenShift 或操作数据上执行管理操作的完整机制。

Data Grid 7.3 不支持 OpenShift 上的控制台。借助 Data Grid 8，您可以使用控制台监控 OpenShift 上运行的集群，执行管理操作，并远程创建缓存。

Data Grid 7.3 允许您使用 Source-to-Image (S2I)流程和 ConfigMap API 自定义 OpenShift 上运行的 Data Grid 服务器镜像。

在 Data Grid 8 中，红帽不支持从 Red Hat Container Registry 自定义任何 Data Grid 镜像。

Data Grid Operator 在 OpenShift 上处理 Data Grid 8 集群的部署和管理。

因此，无法使用自定义：

在 Data Grid 8.0 和 8.1 中，Data Grid Operator 不允许部署自定义代码，如 JAR 文件或其他 artefacts。在 Data Grid 8.2 中，您可以使用持久性卷声明(PVC)为 Data Grid 集群提供自定义代码。

Data Grid 7.3 中提供的部署配置模板和环境变量已在 Data Grid 8 中删除。

在 StoreMigrator 属性中配置源和目标缓存存储。

# Example configuration for migrating to a JDBC String-Based cache store
target.type=STRING
target.cache_name=myCache
target.dialect=POSTGRES
target.marshaller.class=org.infinispan.commons.marshall.JavaSerializationMarshaller
target.marshaller.allow-list.classes=org.example.Person,org.example.Animal
target.marshaller.allow-list.regexps="org.another.example.*"
target.marshaller.externalizers=25:Externalizer1,org.example.Externalizer2
target.connection_pool.connection_url=jdbc:postgresql:postgres
target.connection_pool.driver_class=org.postrgesql.Driver
target.connection_pool.username=postgres
target.connection_pool.password=redhat
target.db.disable_upsert=false
target.db.disable_indexing=false
target.table.string.table_name_prefix=tablePrefix
target.table.string.id.name=id_column
target.table.string.data.name=datum_column
target.table.string.timestamp.name=timestamp_column
target.table.string.id.type=VARCHAR
target.table.string.data.type=bytea
target.table.string.timestamp.type=BIGINT
target.key_to_string_mapper=org.infinispan.persistence.keymappers. DefaultTwoWayKey2StringMapper

# Example configuration for migrating from a RocksDB cache store.
source.type=ROCKSDB
source.cache_name=myCache
source.location=/path/to/rocksdb/database
source.compression=SNAPPY

# Example configuration for migrating to a Single File cache store.
target.type=SINGLE_FILE_STORE
target.cache_name=myCache
target.location=/path/to/sfs.dat

# Example configuration for migrating to a Soft-Index File cache store.
target.type=SOFT_INDEX_FILE_STORE
target.cache_name=myCache
target.location=path/to/sifs/database
target.location=path/to/sifs/index