用于存储大量数据的 Java 缓存框架。
背景：我们正在使用 Jersey 2.6 开发一个 Restful 服务，并将在 WAS 8.5 上部署它。该服务每天需要处理超过 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 DB）。我们需要一些方法来每天更新缓存。
【问题讨论】：
您的问题过于笼统，无法得到明确的答案。您需要描述您要解决的问题是什么。
另外一些上下文信息会很有用，尤其是：
您给出的数字为 30 万 (300k) 个数据点和 1000 万个请求，这意味着您预计平均每天会命中每个对象 33 次，这表明您更关心后端数据库负载，而不是您的回答是否正确是最新的。
根据我的经验，有很多相当原始的解决方案比使用重量级分布式系统（如 Mongo、Cassandra 或 Coherence）要好得多。
我的第一反应是：保持简单 - 300k 对象存储在内部哈希表中并不过分，您每天刷新一次并在第一次请求时填充。
如果您需要水平扩展，我建议您使用 1 天缓存时间的 Memcache Spymemcached，当您找不到现有条目时填充。
我不会选择 Cassandra 或 Mongo 之类的东西，除非你有真正令人信服的理由需要持久存储。理由：清除可能会变得非常繁重，尤其是在您的数据快速移动的情况下。例如：Cassandra 并不真正知道如何删除，而是“墓碑”删除了已删除的条目，这意味着您的数据存储将不断增长，直到您创建清除策略。
【讨论】：
问题是是否必须分发缓存。请记住，缓存是您所见过的。并张贴这个以寻找可能有用的机会......好吧。
分布式缓存系统：Redis、Cassandra in Memory。内存中的 MongoDB。
Local RocksDB（让您存储 byte[] -> byte[]）和 SSD 构成了一个很好的本地缓存层。您还可以在其上添加分布式层。通常比货架上的东西好。也应该很容易实现。
每天 1000 万次请求并不多。在 10 小时内，您可以每秒处理 1Mio / 60 / 60 => 3000 个请求。根据您通常可以使用高效的前端和高效的后端的负担。我们可以每秒处理 40k 页和核心并拥有 24 个核心......你知道数学。内存中的数据没有缓存...
【讨论】：
对于缓存提供商，我建议使用 Coherence，我在我的公司使用 Coherence，它非常健壮并且可以在多个集群上同步。
关于如何处理缓存的另一点，取决于您的应用程序的性质，根据我在缓存方面的经验，我决定在以下情况下更新缓存： 1.网格分页 2. 浏览
并决定清除缓存并重新加载数据：
而且我已经决定维护缓存，当你处理某种统计数据和嵌套层次结构时，它会让人头疼。
希望这对您有所帮助。
【讨论】：
是的，例如：Coherence、Hazelcast。都是分布式现金。 http://java.dzone.com/articles/sneak-peek-jcache-api-jsr-107
一般来说，您应该缓存您正在使用的内容，并且缓存应该始终同步，而不是每天同步。您将最近使用的对象放入缓存中，然后通过缓存读取/写入数据库。
【讨论】：
如果你有钱，最好的就是连贯性（大金融公司证明了它的声誉）
Hazelcast 是您可以使用的另一种分布式缓存内存，它比基于性能指标的一致性低一个级别。
【讨论】：
你可以试试ehcache。它可以用作查询缓存甚至休眠二级缓存。 您可以配置实体在失效前应在缓存中存储多长时间。
【讨论】：
如果您已经拥有 WebSphere ND 8.5.5，您可以看看随它一起提供的 WebSphere Extreme Scale。它是与 WebSphere 集成的分布式分区缓存解决方案。详情请见WebSphere eXtreme Scale overview。
【讨论】：
查看新的 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，还有一个小型参考实现，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。例如，Coherence（注意：我在 Oracle 与 Coherence 合作）绝对可以轻松处理 3,00,000 个项目（如果您使用 lakh，我假设您来自印度！），但如果您将其部署在多个项目上，我建议仅使用 Coherence服务器。
【讨论】：