如果数据频繁更改，应该使用哪种类型的java缓存？

我有一个JSP，它通过多种聚合类型显示数据。例如，按市场、按类别、按服务器类型等。。我所拥有的是按出版商和时间划分的数据。在我的例子中，Publisher是最细粒度的数据

现在这些数据每1/2小时改变一次。每半小时的数据量几乎为5K，任何人每次查看数据的时间为4小时到24小时。在这些情况下，当服务器被加载时，JSP加载时间会迅速增加。我尝试使用LinkedHashMap和LRU缓存，但这似乎不是最佳解决方案，因为性能仍然不好

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如果您知道要使用哪种数据结构，我们将不胜感激。

您可以使用像这样的缓存工具。

您可以使用像这样的缓存工具。

是性能差，还是命中率低？有时维护缓存比直接查询数据更困难。在命中率较低的情况下尤其如此

如果缓存命中需要10毫秒，缓存未命中需要50毫秒，再加上存储缓存命中需要20毫秒，那么每次缓存命中只需要20毫秒，因此10次命中需要200毫秒。这听起来不错，但当您添加过期和失效，更不用说缓存失效，突然之间，您就达到了一个点，即每次未命中至少需要10次命中才能使缓存变得有用

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缓存对于flash Mob来说非常好，但是对于临时工具来说，它会浪费大量的时间，浪费尽可能多的资源。

是性能差，还是命中率低？有时维护缓存比直接查询数据更困难。在命中率较低的情况下尤其如此

如果缓存命中需要10毫秒，缓存未命中需要50毫秒，再加上存储缓存命中需要20毫秒，那么每次缓存命中只需要20毫秒，因此10次命中需要200毫秒。这听起来不错，但当您添加过期和失效，更不用说缓存失效，突然之间，您就达到了一个点，即每次未命中至少需要10次命中才能使缓存变得有用

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缓存对于flash Mob来说非常好，但是对于临时工具来说，它可以浪费大量的时间和获得的资源。

+1 ehcache非常适合大多数缓存场景，它非常灵活+1 ehcache非常适合大多数缓存场景，它非常灵活由于数据频繁更改，命中率太低。性能命中率与此成正比。由于数据频繁更改，命中率太低。性能命中率与此成正比。