在解决Apache Ignite插入操作非常慢的问题之前，我们首先需要确定潜在的原因。以下是可能导致插入操作变慢的常见原因：

1. 缓存配置不正确：Apache Ignite的插入性能通常依赖于缓存的配置。确保使用了正确的缓存配置，例如使用了适当的缓存模式（例如PARTITIONED模式），并且配置了合适的缓存大小。

2. 网络延迟：如果插入操作涉及到远程节点，网络延迟可能会导致性能下降。确保网络连接正常，以及插入操作所涉及的节点之间的网络延迟较低。

3. 事务管理：如果插入操作处于一个长时间运行的事务中，性能可能会受到影响。考虑将插入操作分成多个较小的事务，以减少每个事务的执行时间。

以下是一个使用Apache Ignite进行插入操作的示例代码：

Ignite ignite = Ignition.start();
IgniteCache cache = ignite.getOrCreateCache("myCache");

// 插入数据
for (int i = 0; i < 100000; i++) {
    cache.put(i, "Value " + i);
}

ignite.close();

如果你发现插入操作非常慢，可以尝试以下解决方法：

1. 调整缓存配置：检查缓存配置是否正确，并且使用合适的缓存模式和大小。

// 创建缓存配置
CacheConfiguration cacheCfg = new CacheConfiguration<>("myCache");
cacheCfg.setCacheMode(CacheMode.PARTITIONED);
cacheCfg.setBackups(1);
cacheCfg.setAtomicityMode(CacheAtomicityMode.ATOMIC);
cacheCfg.setWriteSynchronizationMode(CacheWriteSynchronizationMode.FULL_SYNC);
cacheCfg.setIndexedTypes(Integer.class, String.class);

// 创建缓存
IgniteCache cache = ignite.getOrCreateCache(cacheCfg);

2. 批量插入数据：考虑将插入操作分批进行，而不是逐个插入。这样可以减少与远程节点之间的通信次数，从而提高性能。

CacheConfiguration cacheCfg = new CacheConfiguration<>("myCache");
// ... 省略其他配置

// 批量插入数据
Map data = new HashMap<>();
for (int i = 0; i < 100000; i++) {
    data.put(i, "Value " + i);
}
cache.putAll(data);

3. 使用异步操作：如果不需要立即获取插入操作的结果，可以考虑使用异步操作进行插入。这样可以在插入操作执行期间继续进行其他操作，从而提高整体性能。

IgniteFuture future = cache.putAsync(key, value);
// ... 继续进行其他操作

// 等待异步插入操作完成
future.get();

通过调整缓存配置、批量插入数据和使用异步操作，你应该能够提高Apache Ignite插入操作的性能。然而，请注意，性能优化是一个复杂的过程，可能需要根据具体情况进行进一步的调整和测试。