谷歌LoadingCache无法存储加载的对象

谷歌LoadingCache是Guava库中的一个缓存工具类，用于提供内存缓存的功能。它可以帮助开发人员在应用程序中实现对象的缓存，以提高系统的性能和响应速度。

LoadingCache的主要特点是自动加载和刷新缓存。当从缓存中获取一个对象时，如果该对象不存在，则LoadingCache会自动调用用户指定的加载函数来加载该对象并将其放入缓存中。当缓存中的对象过期或被移除时，LoadingCache也可以自动调用用户指定的刷新函数来重新加载对象。

然而，LoadingCache并不适合存储和加载大型对象。由于LoadingCache是基于内存的缓存，它会占用系统的内存资源。当缓存的对象非常大时，会导致系统的内存占用过高，可能引发内存溢出的问题。

对于无法存储加载的对象，可以考虑以下解决方案：

1. 对象序列化：将对象转化为字节流，并存储在缓存中。这样可以避免直接存储大型对象，同时也可以将对象序列化后的字节流持久化到磁盘或其他存储介质中。
2. 分页加载：将大型对象拆分为多个较小的部分，分别加载到缓存中。当需要使用大型对象时，可以根据需求加载所需的部分。这样可以降低内存占用，并提高系统的响应速度。
3. 使用专用的存储服务：对于无法直接存储的大型对象，可以使用专门的存储服务，如云存储服务或数据库服务来存储和加载对象。这样可以将大型对象存储在外部存储系统中，并通过标识符在缓存中进行引用。

请注意，以上提到的解决方案是通用的解决思路，并不针对谷歌LoadingCache具体实现。具体的解决方案需要根据具体的应用场景和需求来确定，可以考虑使用腾讯云的对象存储服务 COS （https://cloud.tencent.com/product/cos）来存储大型对象，并结合LoadingCache进行缓存和加载。