2.14. 代码执行和数据处理

分布式缓存的一个优点是，您可以利用各个主机的计算资源来更有效地执行大规模数据处理。通过在 Data Grid 上直接执行您的处理逻辑，您可以将工作负载分散到多个 JVM 实例中。您的代码还在 Data Grid 存储数据的相同内存空间中运行，这意味着您可以更快地迭代条目。

在对数据网格部署的性能影响方面，这完全取决于您的代码执行。更复杂的处理操作性能较低，因此您应该在 Data Grid 集群中运行的任何代码，并仔细规划。首先测试您的代码，并执行在较小的、示例数据集上运行的多个执行。收集一些指标后，您可以开始识别优化并了解您正在运行代码的性能影响。

一个确定的考虑是，长时间运行的进程可能会开始对正常读写操作产生负面影响。因此，您可以随时监控部署并持续评估性能。

嵌入式缓存

借助嵌入式缓存，Data Grid 提供两个 API，可让您在与数据相同的内存空间中执行代码。

ClusterExecutor API: 允许您使用 Cache Manager 执行任何操作，包括迭代一个或多个缓存的条目，并为您提供基于 Data Grid 节点的处理。
CacheStream API: 可让您对集合执行操作，并根据数据进行处理。

如果要在单一节点、一组节点或特定区域中的所有节点上运行操作，那么您应该使用集群执行。如果要运行一个为整个数据集保证正确结果的操作，则使用分布式流是一个更有效的选项。

集群执行

ClusterExecutor clusterExecutor = cacheManager.executor();
clusterExecutor.singleNodeSubmission().filterTargets(policy);
for (int i = 0; i < invocations; ++i) {
   clusterExecutor.submitConsumer((cacheManager) -> {
      TransportConfiguration tc =
      cacheManager.getCacheManagerConfiguration().transport();
      return tc.siteId() + tc.rackId() + tc.machineId();
   }, triConsumer).get(10, TimeUnit.SECONDS);
}

ClusterExecutor clusterExecutor = cacheManager.executor();
clusterExecutor.singleNodeSubmission().filterTargets(policy);
for (int i = 0; i < invocations; ++i) {
   clusterExecutor.submitConsumer((cacheManager) -> {
      TransportConfiguration tc =
      cacheManager.getCacheManagerConfiguration().transport();
      return tc.siteId() + tc.rackId() + tc.machineId();
   }, triConsumer).get(10, TimeUnit.SECONDS);
}

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CacheStream

Map<Object, String> jbossValues =
cache.entrySet().stream()
     .filter(e -> e.getValue().contains("JBoss"))
     .collect(Collectors.toMap(Map.Entry::getKey, Map.Entry::getValue));

Map<Object, String> jbossValues =
cache.entrySet().stream()
     .filter(e -> e.getValue().contains("JBoss"))
     .collect(Collectors.toMap(Map.Entry::getKey, Map.Entry::getValue));

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远程缓存

对于远程缓存，Data Grid 提供了一个 ServerTask API，它可让您在 Data Grid 服务器注册自定义 Java 实现，并通过通过 Hot Rod 调用 execute （） 方法或使用 Data Grid 命令行界面(CLI)来以编程方式执行任务。您只能对一个 Data Grid 服务器实例或集群中的所有服务器实例执行任务。

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