在 Apache Ignite 中， affinity（亲和性） 是一种用于控制数据分布和查询性能的重要机制。它允许开发者指定数据如何在集群中的节点之间分布，从而优化数据访问和查询效率。以下是关于 affinity 的详细解释：

1. 数据亲和性（Data Collocation）：

   • 数据亲和性是指将相关联的数据存储在同一个节点上。例如，如果有一个 Person 实体和一个 Company 实体，并且每个 Person 都与一个 Company 相关联，那么可以通过设置 Company ID 作为 Person 的亲和键（affinity key），确保所有与某个 Company 相关的 Person 数据都存储在同一个节点上。这样可以减少网络传输，提高查询性能。

2. 计算亲和性（Compute Collocation）：

   • 计算亲和性是指将计算任务与数据存储在同一节点上执行。例如，如果需要计算某个客户的银行账户余额，可以通过将计算任务与该客户的账户数据存储在同一节点上，从而避免不必要的网络传输，提高计算效率。

3. 亲和键（Affinity Key）：

   • 亲和键是用于确定数据如何在节点之间分布的键。通常，亲和键可以是实体类的一个字段，例如 Company ID。通过设置亲和键，可以确保具有相同亲和键值的数据被存储在同一个节点上。例如，使用 AffinityKey 类可以定义一个复合键，将多个字段作为亲和键的一部分。

4. 亲和函数（Affinity Function）：

   • 亲和函数是用于确定数据如何在节点之间分布的算法。Ignite 提供了两种默认的亲和函数：

• RendezvousAffinityFunction：这种函数允许分区到节点的映射有一点区别，但保证当网络发生变化时，分区只会迁移到新加入的节点或只来自离开的节点，集群内已有的节点间不会发生数据交换。这是 Ignite 的默认亲和函数。
• FairAffinityFunction：这种函数试图确保集群节点之间的分区分布是均匀的，但可能会导致分区迁移。

5. 非协同分布式连接（Non-Collocated Distributed Joins）：

   • 在 Apache Ignite 1.7.0 中引入了非协同分布式连接的功能，允许在不将数据存储在同一个节点上的情况下执行连接操作。虽然这会牺牲一些性能，但提供了更大的灵活性。例如，可以将 Person 和 Company 数据存储在不同的节点上，但仍能执行连接操作。

6. 配置亲和性：

   • 通过配置亲和性，可以确保数据在集群中的分布符合业务需求。例如，可以使用 RendezvousAffinityFunction 或 FairAffinityFunction 来定义数据如何在节点之间分布。此外，还可以通过设置 excludeNeighbors 参数来控制节点之间的数据分布。

7. 性能优化：

   • 通过合理配置亲和性，可以显著减少网络传输和磁盘访问，从而提高系统的整体性能。例如，通过将相关数据存储在同一个节点上，可以减少数据在节点之间的传输，提高查询效率。

总之，亲和性是 Apache Ignite 中用于优化数据分布和查询性能的重要机制。通过合理配置亲和性，可以确保数据在集群中的分布符合业务需求，从而提高系统的整体性能。