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# Aerospike 集成

> 使用 LangChain Python 与 Aerospike 集成，实现 LangGraph 检查点持久化和存储持久化。

> [Aerospike](https://aerospike.com/) 是一款高性能、分布式的 NoSQL 数据库，专为大规模实时应用而设计。它提供亚毫秒级延迟、强一致性和跨集群的自动数据分发，非常适合需要快速、可靠状态持久化的 AI 工作负载。

Aerospike 采用无共享架构，支持线性水平扩展，拥有混合内存架构（DRAM 索引配合 SSD/NVMe 数据存储），每个命名空间可调节强一致性或宽松一致性，内置 TTL 用于自动记录过期，支持跨数据中心的双活复制，并支持键值、文档、图和数据向量等多模型数据。

Aerospike LangGraph 集成提供了一个检查点器，用于持久化图执行状态，以及一个存储，用于长期存在的代理数据，如用户配置文件、提取的实体和缓存的工具输出。

## 入门指南

该实现位于 [aerospike-community/aerospike-langgraph](https://github.com/aerospike-community/aerospike-langgraph) 仓库中。它包括基于 Docker 的 Aerospike 设置、`AerospikeSaver` 和 `AerospikeStore` 的参考实现，以及测试检查点恢复、TTL 行为和命名空间范围存储访问的基本测试。

要尝试使用，请启动 Aerospike 容器，在 LangGraph 应用中配置保存器和存储，然后运行包含的示例以观察执行恢复和代理状态持久化。

## 安装

安装这两个包：

```bash theme={"theme":{"light":"catppuccin-latte","dark":"catppuccin-mocha"}}
pip install -U langgraph-store-aerospike langgraph-checkpoint-aerospike
```

## 本地运行 Aerospike

使用 Aerospike Docker 镜像启动 Aerospike：

```bash theme={"theme":{"light":"catppuccin-latte","dark":"catppuccin-mocha"}}
docker run -d --name aerospike \
  -p 3000-3002:3000-3002 \
  container.aerospike.com/aerospike/aerospike-server
```

## 配置

存储和检查点器都使用相同的 Aerospike 连接设置：

```bash theme={"theme":{"light":"catppuccin-latte","dark":"catppuccin-mocha"}}
export AEROSPIKE_HOST=127.0.0.1
export AEROSPIKE_PORT=3000
```

## LangGraph 检查点器

Aerospike 检查点器持久化 LangGraph 执行状态，并支持从任何检查点恢复。

```python theme={"theme":{"light":"catppuccin-latte","dark":"catppuccin-mocha"}}
import aerospike
from langgraph.checkpoint.aerospike import AerospikeSaver

client = aerospike.client(
    {"hosts": [("127.0.0.1", 3000)]}
).connect()

saver = AerospikeSaver(
    client=client,
    namespace="langgraph",
)

compiled = graph.compile(checkpointer=saver)

compiled.invoke(
    {"input": "hello"},
    config={
        "configurable": {
            "thread_id": "demo-thread"
        }
    }
)
```

## LangGraph 存储

Aerospike 存储用于长期存在的代理数据，如用户配置文件、提取的实体和缓存的工具输出。

```python theme={"theme":{"light":"catppuccin-latte","dark":"catppuccin-mocha"}}
import aerospike
from langgraph.store.aerospike import AerospikeStore
from langgraph.store.base import PutOp, GetOp, SearchOp

client = aerospike.client(
    {"hosts": [("127.0.0.1", 3000)]}
).connect()

store = AerospikeStore(
    client=client,
    namespace="langgraph",
    set="store",
)

# Write data
store.put(
    namespace=("users", "profiles"),
    key="user_123",
    value={"name": "Alice", "age": 30},
)

# Read data
item = store.get(
    namespace=("users", "profiles"),
    key="user_123",
)
print(item.value)

# Batch operations
results = store.batch([
    PutOp(namespace=("documents",), key="doc1", value={"status": "draft"}),
    GetOp(namespace=("documents",), key="doc1"),
])

# Search within a namespace
search_results = store.search(
    namespace_prefix=("documents",),
    filter={"status": {"$eq": "draft"}},
    limit=10,
)

# Delete data
store.delete(namespace=("users", "profiles"), key="user_123")
```

## 资源

* [PyPI 上的 langgraph-checkpoint-aerospike](https://pypi.org/project/langgraph-checkpoint-aerospike/)
* [PyPI 上的 langgraph-store-aerospike](https://pypi.org/project/langgraph-store-aerospike/)
* [GitHub 上的 aerospike-community/aerospike-langgraph](https://github.com/aerospike-community/aerospike-langgraph)
* [Aerospike 文档](https://aerospike.com/docs/)

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