Том данных кэша Hazelcast

Question

В моем проекте, планировании использования кеша Hazelcast для повышения производительности вместо запроса таблицы базы данных каждый раз. В таблице базы данных может быть около 1 миллиона записей. Приложение использует кластерную среду (минимум 4 узла).

Могу ли я загрузить целую 1 миллион записей в кеш? С 1 миллионом записей в кеше, будут ли проблемы с производительностью при извлечении данных? Какое идеальное количество записей может храниться в кеше?

Answer 1

Конечно, вы можете хранить 1 миллион записей на карте Hazelcast, но обратите внимание, что операции с доставкой & дороги, поскольку они используют внутренние операции для распространения данных. Это будет иметь значение, если вы пытаетесь пройти через набор ключей или пройти через множество записей.
Рекомендуется разбить ваши данные таким образом, чтобы вы ударили по карте кластера меньше раз.
Например, если есть таблица Employee, и вы хотите кэшировать все данные сотрудника. В зависимости от вашего использования & выполните операции, разделите всю таблицу на несколько кусков. В этом случае групповой сотрудник записывает в геологию мудрый или местный мудрый или выделенный проект мудрый и т. Д. Затем у вас есть уникальный ключ, который может попасть в карту Hazelcast, а стоимость может быть набором/картой записей сотрудников. Таким образом, вы ударите кластер один раз (&, следовательно, сеть один раз), а затем обработайте записи в локальной JVM.

В вашем случае, если вы тянете &, обрабатывая записи по одному, тогда имеет смысл нажать все записи на карту и получить операцию на уникальном ключе. У вас может быть фоновый режим, который заботится об обновлении записей на карте.

Кроме того, вы можете использовать NearCache для хранения копии в локальной стороне на стороне клиента для более быстрого доступа. Это часть клиентских конфигураций, и если вы включите NearCache, первая операция get вытащит запись из карты кластера и сохранит ее на локальном уровне, чтобы последующие операции были такими же хорошими, как и локальная карта. Вы можете установить тайм-аут для типов записей, чтобы он мог обновить запись из кластера через определенное время. По умолчанию запись становится недействительной всякий раз, когда соответствующая запись обновляется в распределенной карте.