用于存储大量数据的Java缓存框架。
上下文：我们正在使用Jersey 2.6开发Restful服务，并将其部署在WAS 8.5上。该服务每天需要提供超过1000万个请求。
我们需要实现一个缓存来存储超过300k的对象（数据将来自数据库）。我们需要一些方法来每天更新缓存。
答案 0 :(得分：1)
问题是必须分发缓存。记住缓存是你见过的。并张贴这个可能有用的机会......好吧。
分布式缓存系统：内存中的Redis，Cassandra。 MongoDB在内存中。
Local RocksDB（允许您存储byte [] - ＆gt; byte []）和SSD可以创建一个精细的本地缓存层。您也可以在其上添加分布式图层。通常比货架上的东西更好。也应该易于实施。
每天1000万次请求并不多。在10小时的上衣你可以服务器1Mio / 60/60 =＆gt;每秒3000个请求。根据您的承受能力，您通常可以使用高效的前端和高效的后端。我们可以做到每秒40k页，核心和24核......你知道数学。内存中的数据没有完成任务......
答案 1 :(得分：1)
你的问题太笼统，无法得到明确的答案。您需要描述您要解决的问题是什么。
此外，一些更多的上下文信息会很有用，尤其是：
您提供的数据为3万（300k）数据点和10M请求意味着您希望每天平均击中每个对象33次，这表明您更关心后端数据库负载而不是您的响应正确最新的。
根据我的经验，有许多相当原始的解决方案比使用Mongo，Cassandra或Coherence等重量级分布式系统更好。
我的第一个回答是：保持简单 - 300k对象不能存储在内部哈希表中，每天刷新一次并在第一次请求时填充。
如果您需要横向扩展，我建议使用1天缓存时间的Memcache Spymemcached，当您找不到现有条目时填充。
除非你有真正令人信服的理由要求持久存储，否则我不会选择像Cassandra或Mongo这样的东西。理由：清除可能变得非常繁重，特别是如果您的数据快速移动。例如：Cassandra并不真正知道如何删除，而是＆＃34; tombstones＆＃34;删除的条目，这意味着您的数据存储将会增长和增长，直到您创建清除策略。
答案 2 :(得分：1)
对于缓存提供商，我建议使用Coherence，我在我公司使用Coherence，它在多个集群中非常强大且同步。
关于如何处理缓存的另一点，它取决于应用程序的性质，根据我的缓存经验，我决定在以下场景中更新缓存： 1.网格分页 2.浏览
并决定清除缓存并重新加载数据：
我已经决定保留缓存，当你处理某种统计数据和嵌套层次结构时，这会让你头疼不已。
希望这有助于你。
答案 3 :(得分：0)
是的，例如：Coherence，Hazelcast。所有都是分配的兑现。 http://java.dzone.com/articles/sneak-peek-jcache-api-jsr-107
通常，您应该缓存正在使用的内容，并且缓存应始终保持同步而不是每天。您将缓存放在最近使用的对象中，然后通过缓存读取/写入数据库。
答案 4 :(得分：0)
如果你有钱，最好的就是连贯性（其声誉由大型金融公司证明）
Hazelcast是您可以使用的其他分布式缓存，它比基于性能指标的一致性低一级。
答案 5 :(得分：0)
Cou可以尝试ehcache。它可以用作查询缓存甚至是休眠二级缓存。 您可以配置实体在无效之前应存储在缓存中的时间。
答案 6 :(得分：0)
如果您已经拥有WebSphere ND 8.5.5，那么您可以查看随之提供的WebSphere Extreme Scale。它是与WebSphere集成的分布式分区缓存解决方案。有关详细信息，请参阅WebSphere eXtreme Scale overview。
答案 7 :(得分：0)
请参阅新的JCache标准（Java Community Process中的JSR 107）。此API由Coherence和其他缓存实现（ehcache等）实现，还有一个小的参考实现，可用于基本用例。
是的，任何Java缓存框架都应该能够为您提供帮助。 Coherence（注意：我在Oracle的Coherence工作）例如可以很容易地处理3,00,000个项目（假设你使用的是10万个来自印度！）但我建议只使用Coherence，如果你在不止一个上部署它服务器