世界正每秒從移動設備，Web和各種小工具向應用程序推送大量數據。 如今，更多的應用程序必須處理此數據。 為了保持性能，這些應用程序需要快速訪問數據層。 在過去的幾年中，RAM價格下降了，我們現在可以便宜得多地獲得具有TB級RAM的硬件。 好，有了硬件，現在呢？ 我們通常使用虛擬化來創建較小的虛擬機，以滿足應用程序橫向擴展的要求，因為擁有一個TB級的Java應用程序是不切實際的。 JVM Garbage Collection將立即殺死您的應用程序。 有沒有想過要對一個TB的堆進行單個完整的垃圾回收需要多少時間？ 它將使應用程序暫停數小時，使其無法使用。 BigMemory是在不維護磁盤/ raid配置/數據庫的情況下以毫秒為單位訪問數TB數據的關鍵。

BigMemory =大數據+內存中

BigMemory可以利用您的硬件到RAM的最后一個字節。 BigMemory在單個Java進程中最多可以存儲TB的數據。

BigMemory以每個節點1 TB的速度提供“快速”，“可預測”和“高可用性”數據。

以下測試使用兩個盒子，每個盒子都有1 TB的RAM。 為操作系統留出足夠的空間，我們能夠分配2 x 960 GB的BigMemory，總共可存儲1.8+ TB的數據。 無需面對高延遲的問題，無需使用龐大的橫向擴展體系結構即可……直接使用硬件。 測試結果：每秒23K只讀事務，延遲為20 ms。 隨時間推移的測試吞吐量和周期性等待時間的圖表。

只讀定期吞吐量圖

只讀定期延遲圖

參考：來自Billion ＆Terabytes博客的JCG合作伙伴 Himadri Singh的快速，可預測和高度可用@ 1 TB /節點 。

翻譯自: https://www.javacodegeeks.com/2012/06/fast-predictable-highly-available-1.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的1 TB /节点时快速，可预测且高度可用的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。