Какова производительность распределенного кеша KODO JDO?

Question

Есть ли у кого-нибудь опыт использования распределенного кеширования KODO JDO? Я хотел бы знать:

1) какова латентность между распределенными обновлениями кеш-памяти (так что если два пользователя попадают в два отдельных кэша, то есть на двух разных JVM, и используют одни и те же данные, а один делает обновление, когда другой пользователь, используя другой кеш, см. обновление?)

2) сколько данных будет передано между JVM? если обновление сделано в один кеш, просто он скажет другим кэшам опустить объекты, сообщив им, что первичные ключи объектов будут скрыты? (проблема связана с сетевым трафиком/накладными расходами на управление распределенным кешем)

3) когда у вас есть внешние каналы, обновляющие вашу базу данных в течение дня (т. е. не входящие через ваше приложение), насколько легко внешнее обращение к кешу промывать?

Наше приложение работает в кластере Weblogic из 12 JVMS, и мы рассматриваем возможность включения распределенного кеша в работу с производительностью, исходящей из больших графов объектов, извлекаемых из нашей базы данных, которые в настоящее время не кэшируются, но хотели бы знать некоторый опыт в реальном мире с # 1,2 и 3. Спасибо.

Answer 1

Это частичный ответ, но я считаю, все еще полезно (от http://docs.oracle.com/cd/E13189_01/kodo/docs303/ref_guide_cache.html):

При использовании в сочетании с kodo.event.RemoteCommitProvider, фиксации информации передается другим через JMS JVM, или TCP, и удаленные кэши недействительны на основе этой информации.

Не указано, означает ли это, что эта фиксация включена как часть первоначальной сделки (можно было бы надеяться) или и/или то, что время задержки или накладные расходы этой операции и насколько хорошо она масштабируется (например, как это выполнить, если вы координируете 15 JVM, и у вас есть несколько пользователей, которые обновляют одни и те же данные)