JanusGraph之Cache
- Caching（缓存） JanusGraph employs multiple layers of data caching to facilitate fast graph traversals.(JanusGraph采用多层数据缓存，以方便快速图形遍历),缓存层按照从JanusGraph事务中访问的顺序列出。缓存越接近事务，缓存访问越快，内存占用和维护开销也越高
- Transaction-Level Caching(事务级缓存) 2.1. Vertex Cache（顶点缓存）：缓存访问的顶点和它们的邻接列表(或子集) 2.2. Index Cache（索引缓存）：缓存索引查询的结果，以便随后的索引调用可以从内存中提供，而不是调用索引后端和（通常）等待一个或多个网络往返。 事务缓存大小可以通过cache.tx-cache-size或基于每个事务来配置graph.buildTransaction()，setVertexCacheSize(int)方法是通过事务生成器打开事务 并使用该方法。
- Database Level Caching（数据库级缓存） 3.1. Cache Expiration Time 性能和查询行为最重要的设置是通过配置的缓存过期时间cache.db-cache-time。缓存将保存最多几毫秒的图形元素。如果元素过期，则将在下次访问时从存储后端重新读取数据。 如果只有一个JanusGraph实例访问存储后端，或者如果此实例是修改图形的唯一实例，则可以将缓存过期设置为0，从而禁用缓存过期。 如果有多个JanusGraph实例访问存储后端，则应将时间设置为另一个 JanusGraph实例修改图形和此JanusGraph实例查看数据之间允许的最大时间。 3.2. Cache Size 配置选项cache.db-cache-size控制允许JanusGraph的数据库级缓存占用多少堆空间。缓存越大，效果就越好。但是，较大的缓存大小可能会导致GC过多和性能较差。 高速缓存大小是指由高速缓存专门占用的堆空间量。 3.3. Clean Up Wait Time 当顶点被本地修改（例如添加边）时，所有顶点的相关数据库级高速缓存条目被标记为过期并最终被逐出。这将导致JanusGraph在下次访问时刷新存储后端的顶点数据并重新填充缓存。通过配置cache.db-cache-clean-wait，高速缓存将至少等待几毫秒，然后使用从存储后端检索到的条目重新填充高速缓存。 如果JanusGraph在本地运行或对存储后端运行，以保证修改立即可见，则可以将此值设置为0
- Storage Backend Caching（存储后端缓存） 每个存储后端都维护着自己的数据缓存层。这些缓存通过压缩，数据紧凑，协调到期，并经常维护堆，可以使用大型缓存而不会陷入垃圾收集问题。但访问速度也较慢。 缓存的确切类型及其属性取决于特定的存储后端。
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