独立 java 应用程序的缓存/映射策略
Caching / Mapping strategy for standalone java application
我有一个 SQL Table，磁盘大小约为 50 GB。 table 是只读的，因此非常适合缓存。为了更快和更频繁地查找，什么是理想的 -
- Java 8 哈希映射。
- 内存缓存。
- 休眠 EH 缓存。
或者更好的东西？
（假设有 200 GB 的主内存可用于 JVM）。
您可以开始尝试 Guava cache（Google Java 1.6+ 的核心库）
Generally, the Guava caching utilities are applicable whenever:
- You are willing to spend some memory to improve speed.
- You expect that keys will sometimes get queried more than once.
Your cache will not need to store more data than what would fit in RAM. (Guava caches are local to a single run of your application.
They do not store data in files, or on outside servers.
If this does not fit your needs, consider a tool like Memcached.)
免责声明：我在 Ehcache 上为 Terracotta 工作
另一种选择是使用即将推出的 Ehcache 3 及其堆外层。这将允许您将整个 table 缓存在 RAM 中，但不受 GC 的控制，因此不会成为暂停时间的来源。
我有一个 SQL Table，磁盘大小约为 50 GB。 table 是只读的，因此非常适合缓存。为了更快和更频繁地查找，什么是理想的 -
- Java 8 哈希映射。
- 内存缓存。
- 休眠 EH 缓存。 或者更好的东西？
（假设有 200 GB 的主内存可用于 JVM）。
您可以开始尝试 Guava cache（Google Java 1.6+ 的核心库）
Generally, the Guava caching utilities are applicable whenever:
- You are willing to spend some memory to improve speed.
- You expect that keys will sometimes get queried more than once.
Your cache will not need to store more data than what would fit in RAM. (Guava caches are local to a single run of your application.
They do not store data in files, or on outside servers.If this does not fit your needs, consider a tool like Memcached.)
免责声明：我在 Ehcache 上为 Terracotta 工作
另一种选择是使用即将推出的 Ehcache 3 及其堆外层。这将允许您将整个 table 缓存在 RAM 中，但不受 GC 的控制，因此不会成为暂停时间的来源。