[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,117 +2,178 @@
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id: wiki-2026-0508-apache-ignite
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title: Apache Ignite
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [P-REINFORCE-WIKI-46783FB6]
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aliases: [Ignite, In-memory data grid, GridGain]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.95
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tags: [apache-ignite, hazelcast, space-based-architecture-pattern, distributed-systems, in-memory-data-grids-(imdg), devops-environment]
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confidence_score: 0.9
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verification_status: applied
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tags: [in-memory, data-grid, distributed-cache, sql, compute-grid]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-05-02
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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tech_stack:
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language: unspecified
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framework: unspecified
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language: java
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framework: Apache Ignite 2.16
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# [[Apache Ignite]]
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# Apache Ignite
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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Apache Ignite는 공간 기반 아키텍처(Space-Based Architecture) 패턴을 구현할 때 활용되는 분산 시스템 도구 중 하나이다 [1]. 이 도구를 다루기 위해서는 분산 시스템에 대한 전문 지식이 필수적으로 요구된다 [1]. 소스에 관련 정보가 부족하여 더 이상의 자세한 정의를 제공하기 어렵다.
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## 매 한 줄
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> **"매 distributed in-memory data grid + compute grid + ANSI SQL"**. 매 GridGain (2007) → Apache Ignite (2014, donated). 매 2026 modern stack 은 Ignite 2.16 (GA mid-2025) / Ignite 3.x (preview, 매 new architecture: RAFT-based, ANSI SQL-first, 매 GridGain 9 commercial). 매 Hazelcast / Redis 의 alternative — 매 SQL + ACID transactions 의 differentiator.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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소스에 관련 정보가 부족합니다.
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## 매 핵심
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(Apache Ignite 자체에 대한 상세한 작동 원리나 세부 구조는 제공된 소스에 포함되어 있지 않으며, 오직 '공간 기반 아키텍처(Space-Based Architecture)'의 단점(Cons)을 설명하는 과정에서 분산 시스템 도구의 예시로 단 한 차례 짧게 언급되어 있습니다 [1].)
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### 매 features
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- **In-memory key-value cache** — partitioned (sharded) or replicated.
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- **Distributed ANSI-99 SQL** — collocated joins, indexes, JDBC/ODBC.
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- **ACID transactions** — pessimistic / optimistic, distributed two-phase commit.
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- **Compute grid** — send code to data (Java/.NET/C++).
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- **Service grid** — deploy stateful services across cluster.
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- **Native persistence** — durable on-disk (since 2.1, 2017).
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- **Streaming** — continuous queries, data streamer.
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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Apache Ignite를 활용하여 시스템을 구축할 경우, 해당 도구와 분산 시스템 전반에 대한 고도의 전문 지식을 갖춘 인력이 필요하다는 점이 주요 제약 사항이다 [1].
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그 외 구체적인 부작용이나 최적화 반대급부에 대해서는 소스에 관련 정보가 부족합니다.
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### 매 architecture
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- **Topology**: server nodes + client/thin clients.
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- **Affinity**: rendezvous hashing, partition-to-node assignment.
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- **Backup**: synchronous/async backups per cache (RF=N).
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- **Discovery**: TcpDiscoverySpi (multicast / static / Kubernetes / ZooKeeper).
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- **Communication**: TcpCommunicationSpi.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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### Related Concepts
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### 매 응용
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1. **Hot cache layer** — in front of Postgres/Oracle, sub-ms reads.
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2. **Distributed SQL** — operational analytics across shards.
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3. **Compute grid** — financial risk calc, ML feature scoring at data.
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4. **Session storage** — JCache (JSR-107) compliant.
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#### [구현/활용 도구]
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- [[Hazelcast]]
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- 연결 이유: Apache Ignite와 함께 공간 기반 아키텍처를 구현하기 위한 분산 시스템 도구의 예시로 나란히 언급된다 [1].
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- 이 개념을 통해 더 깊게 이해할 수 있는 부분: 공간 기반 아키텍처 환경에서 메모리 내 데이터를 관리하는 데 사용되는 대체 도구의 종류를 알 수 있다 [1].
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## 💻 패턴
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#### [아키텍처/기반 기술]
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- [[Space-Based Architecture Pattern]]
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- 연결 이유: Apache Ignite가 주로 활용되는 대상 아키텍처 패턴이다 [1].
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- 이 개념을 통해 더 깊게 이해할 수 있는 부분: 데이터베이스 중심 설계의 병목 현상을 줄이고, 분산된 인메모리 데이터 그리드(IMDG)를 활용하여 높은 확장성과 실시간 처리 성능을 달성하는 구조적 원리를 이해할 수 있다 [2, 3].
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### Cache config (Java)
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```java
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IgniteConfiguration cfg = new IgniteConfiguration();
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CacheConfiguration<Long, Order> cc = new CacheConfiguration<>("orders");
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cc.setCacheMode(CacheMode.PARTITIONED);
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cc.setBackups(1);
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cc.setAtomicityMode(CacheAtomicityMode.TRANSACTIONAL);
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cc.setWriteSynchronizationMode(CacheWriteSynchronizationMode.PRIMARY_SYNC);
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cc.setIndexedTypes(Long.class, Order.class);
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cfg.setCacheConfiguration(cc);
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### Deeper Research Questions
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- 분산 시스템 환경에서 Apache Ignite를 활용할 때 발생할 수 있는 데이터 복제 지연(data replication delays)과 일시적 데이터 불일치 문제를 어떻게 해결하거나 최소화할 수 있는가? [1]
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- 공간 기반 아키텍처를 구현함에 있어 Apache Ignite와 Hazelcast의 기술적 차이점과 각각의 최적 적용 사례는 무엇인가? [1]
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- 고부하 시나리오(high-load scenarios)를 시뮬레이션하기 위한 비용과 시간을 절감하면서 Apache Ignite 기반 시스템을 효과적으로 테스트하는 방법론은 무엇인가? [1]
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- 소스에 관련 정보가 부족합니다.
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- 소스에 관련 정보가 부족합니다.
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### Practical Application Contexts
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- **Implementation:** 실시간 데이터 처리(예: 주식 거래, 사기 탐지)나 동시성이 높은 시스템(예: 전자상거래 판매, 경매 플랫폼)을 구현할 때 트래픽 급증을 처리하기 위한 분산 시스템 도구로 채택될 수 있다 [1, 3].
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- **System Design:** 데이터베이스 호출로 인한 지연 시간을 줄이고 선형적 확장성(near-linear scalability)을 보장하기 위해 공간 기반 아키텍처를 설계할 때 핵심 도구로 고려된다 [1, 2].
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||||
- **Operation / Maintenance:** 도구를 운영하고 유지보수하기 위해서는 분산 시스템 아키텍처에 대한 이해도와 전문성을 갖춘 엔지니어링 팀이 필수적으로 뒷받침되어야 한다 [1].
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- **Learning Path:** 소스에 관련 정보가 부족합니다.
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- **My Project Relevance:** 소스에 관련 정보가 부족합니다.
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### Adjacent Topics
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- [[Distributed Systems]]
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- 확장 방향: Apache Ignite를 올바르게 활용하기 위한 근본적인 기반 학문으로, 분산 환경에서의 상태 관리, 네트워크 통신, 장애 허용성(fault tolerance) 등을 깊이 있게 연구할 수 있다 [1].
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||||
- [[In-Memory Data Grids (IMDG)]]
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- 확장 방향: 디스크가 아닌 여러 대의 서버 RAM에 데이터를 분산 저장하여 방대한 데이터에 초고속으로 접근하게 해주는 가상화된 데이터 그리드 기술의 원리를 파악할 수 있다 [2].
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*Last updated: 2026-05-02*
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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|------|-----------|-----------|--------|
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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## 💻 코드 패턴 (Code Patterns)
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**패턴 1:** *(TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)*
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```text
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# TODO
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Ignite ignite = Ignition.start(cfg);
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IgniteCache<Long, Order> orders = ignite.cache("orders");
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||||
orders.put(1L, new Order(...));
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```
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## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
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### Distributed SQL
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```java
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SqlFieldsQuery q = new SqlFieldsQuery(
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"SELECT o.id, c.name FROM \"orders\".Order o " +
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"JOIN \"customers\".Customer c ON o.customerId = c.id " +
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"WHERE o.status = ?")
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||||
.setArgs("paid");
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||||
try (var cur = orders.query(q)) {
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||||
for (List<?> row : cur) System.out.println(row);
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}
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```
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||||
**선택 A를 써야 할 때:**
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- *(TODO)*
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### Affinity collocation (cross-cache JOIN performance)
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```java
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@QuerySqlField(index = true)
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private Long customerId;
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**선택 B를 써야 할 때:**
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- *(TODO)*
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||||
// Affinity key — rows with same customerId on same node
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||||
@AffinityKeyMapped
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||||
private Long customerId;
|
||||
// Now JOIN orders ↔ customers stays node-local
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```
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||||
**기본값:**
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||||
> *(TODO)*
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### Transaction (pessimistic, repeatable read)
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```java
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try (Transaction tx = ignite.transactions().txStart(
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TransactionConcurrency.PESSIMISTIC,
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TransactionIsolation.REPEATABLE_READ)) {
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||||
Account from = accounts.get(fromId);
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||||
Account to = accounts.get(toId);
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||||
if (from.balance < amount) throw new RuntimeException("INSUFFICIENT");
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||||
from.balance -= amount; to.balance += amount;
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||||
accounts.put(fromId, from);
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accounts.put(toId, to);
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tx.commit();
|
||||
}
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```
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## ❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)
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### Compute grid (broadcast)
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```java
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ignite.compute().broadcast(() -> {
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System.out.println("Hello from " + ignite.cluster().localNode().id());
|
||||
});
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// Send Lambda — Ignite peer-class-loads to all nodes
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||||
```
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||||
- **[안티패턴]:** *(TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)*
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### Continuous query (CDC-like)
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```java
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ContinuousQuery<Long, Order> qry = new ContinuousQuery<>();
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||||
qry.setLocalListener(events -> {
|
||||
for (CacheEntryEvent<? extends Long, ? extends Order> e : events)
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||||
System.out.println("Updated: " + e.getKey() + " → " + e.getValue());
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||||
});
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||||
qry.setRemoteFilterFactory(() -> e -> e.getValue().getStatus().equals("paid"));
|
||||
orders.query(qry);
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||||
```
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||||
### Native persistence
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```java
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||||
DataStorageConfiguration ds = new DataStorageConfiguration();
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||||
ds.getDefaultDataRegionConfiguration().setPersistenceEnabled(true);
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||||
ds.setStoragePath("/var/ignite/persistence");
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cfg.setDataStorageConfiguration(ds);
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||||
// Restart-safe; in-memory speed + durability
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||||
ignite.cluster().state(ClusterState.ACTIVE);
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```
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||||
### Thin client (lightweight, no peer-class-loading)
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```java
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||||
ClientConfiguration cc = new ClientConfiguration().setAddresses("ignite:10800");
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||||
try (IgniteClient c = Ignition.startClient(cc)) {
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||||
ClientCache<Long, Order> orders = c.getOrCreateCache("orders");
|
||||
orders.put(1L, new Order(...));
|
||||
}
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||||
```
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Tool |
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|---|---|
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| Pure key-value cache, simple | Redis |
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| K-V + distributed events, JVM | Hazelcast |
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| K-V + ANSI SQL + ACID + compute grid | Ignite |
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| In-process cache | Caffeine |
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| Cloud-native managed | ElastiCache / Memorystore / GridGain Cloud |
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**기본값**: 매 Redis 매 simple cache, 매 Ignite 매 SQL+ACID+compute integrated, 매 Hazelcast 매 JVM-native event-driven.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[In-Memory Data Grid]] · [[Distributed Cache]]
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||||
- 변형: [[Hazelcast]] · [[GridGain]] · [[Redis Cluster]]
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||||
- 응용: [[Distributed SQL]] · [[Compute Grid]] · [[Service Grid]]
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||||
- Adjacent: [[JCache]] · [[Caffeine]] · [[Memcached]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 sub-ms latency + SQL + ACID 의 simultaneous requirement, 매 compute-near-data, 매 JVM ecosystem.
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**언제 X**: 매 simple cache only (Redis cheaper), 매 non-JVM stack (limited tooling), 매 small data (<10GB, single node fine).
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## ❌ 안티패턴
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- **No backups**: 매 node loss → data loss. 매 setBackups(≥1).
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- **Cross-cache JOIN without affinity**: 매 network shuffle, 매 query 의 slow.
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- **Synchronous replication everywhere**: 매 latency. 매 PRIMARY_SYNC + async backup balance.
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- **Mixing partitioned + replicated joins carelessly**: 매 broadcast amplification.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Apache Ignite docs 2.16, GridGain documentation, ASF Ignite 3.x roadmap).
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- 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — full content (Ignite cache, SQL, transactions, compute grid) |
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Reference in New Issue
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