我确信：
可能有什么贡献：
我怀疑50000的速度很快，直到达到某个缓存/缓冲区限制。然后，大缓慢可能是因为SSD没有将读/写混合在一起，正如这个问题所示：Low-latency Key-Value Store for SSD。
问题是：
这种极端减速可能来自哪里？这不是所有SSD的故障。很多人都喜欢使用SSD进行高速数据库处理，我确信它们会混合读写。
感谢。
编辑：我已确保删除任何内存限制，并且java进程始终有空间分配更多内存。
编辑：仅删除读数并执行插入操作不会更改问题。
上次编辑：对于记录，对于哈希表，它似乎与初始数字桶相关。在京都内阁，这个数字不能改变，默认为~100万，所以最好在创建时获得数字（存储的最大记录数的1到4倍）。对于BDB，它旨在逐步增加桶的数量，但由于它是资源消耗，因此可以提前预先确定数量。
答案 0 :(得分：4)
您的问题可能与您正在使用的数据库的强耐久性保证有关。
基本上，对于任何符合ACID标准的数据库，每个数据库提交至少需要一次fsync（）调用。这必须发生以保证持久性（否则，在系统出现故障时可能会丢失更新），但也要保证磁盘上数据库的内部一致性。在完成fsync（）调用之前，数据库API不会从插入操作返回。
fsync（）可以在许多操作系统和磁盘硬件上进行非常重量级操作，即使在SSD上也是如此。 （例外情况是由电池或电容器支持的企业级SSD - 他们可以将缓存刷新操作基本上视为无操作，以避免您可能遇到的延迟。）
解决方案是在一个大型交易中进行所有商店。我不知道Berkeley DB，但对于sqlite，性能可以大大提高。
要弄清楚这是否是你的问题，你可以尝试用strace观察你的数据库写入过程，并寻找频繁的fsync（）调用（每秒超过几次将是一个非常强烈的提示）。
<强>更新 如果您完全确定不需要耐久性，可以尝试Optimizing Put Performance in Berkeley DB的答案;如果你这样做，你应该查看Berkeley DB的TDS（事务数据存储）功能。