IgniteCache.loadCache 的行为
Behavior of IgniteCache.loadCache
我正在使用 IgniteCache.loadCache(null, keyClassName, sqlArray) 通过 sqlArray
指定的 运行ning sql 查询将 RDMS 数据加载到缓存中
看起来 loadCache 内部将 运行 sqlArray 和 ThreadPool（每个 sql 将 运行 在一个任务中）
我的问题是：
IgniteCache 内部会控制并行度吗？我有以下情况：
- 我的数据源的最大连接数设置为 200。
- sql数组的长度约为 1000，因为我有一个很大的 table：
select * from person where id >=0 and i <=20000
...
select * from person where id >=10000000 and i <=10020000
如果同时出现这1000个sql 运行，那么连接池中的连接将不可用，从而导致错误
IgniteCache.loadCache 方法完全依赖配置的 CacheStore 实现。看起来 CacheAbstractJdbcStore 在内部支持并行性。
默认情况下，池大小等于可用处理器的数量，但您可以使用 CacheAbstractJdbcStore.setMaximumPoolSize(int) 方法自由更改它。
因此，如果您有超过 200 个可用处理器，您将 运行 失去连接。
我正在使用 IgniteCache.loadCache(null, keyClassName, sqlArray) 通过 sqlArray
看起来 loadCache 内部将 运行 sqlArray 和 ThreadPool（每个 sql 将 运行 在一个任务中）
我的问题是： IgniteCache 内部会控制并行度吗？我有以下情况：
- 我的数据源的最大连接数设置为 200。
- sql数组的长度约为 1000，因为我有一个很大的 table：
select * from person where id >=0 and i <=20000 ... select * from person where id >=10000000 and i <=10020000
如果同时出现这1000个sql 运行，那么连接池中的连接将不可用，从而导致错误
IgniteCache.loadCache 方法完全依赖配置的 CacheStore 实现。看起来 CacheAbstractJdbcStore 在内部支持并行性。
默认情况下，池大小等于可用处理器的数量，但您可以使用 CacheAbstractJdbcStore.setMaximumPoolSize(int) 方法自由更改它。
因此，如果您有超过 200 个可用处理器，您将 运行 失去连接。