Wie wird Kodo JDO Cache-Leistung verteilt?

Question

Hat jemand Erfahrung mit Kodo JDO verteilten Cache-Mechanismus? Ich möchte wissen:

1), was die Latenzzeit wie zwischen verteilten Cache-Aktualisierungen (also, wenn zwei Benutzer schlagen zwei separate Caches, also auf zwei verschiedenen JVMs und werden mit den gleichen Daten und man macht ein Update, wann der andere Benutzer, mit dem anderen Cache finden Sie das Update?)

2) wie viele Daten zwischen JVMs übertragen werden? wenn ein Update auf einen Cache gemacht wird, nicht sagen, dass es einfach den anderen Caches, die Objekte zu löschen, indem sie die Primärschlüssel der Objekte erzählen zu spülen? (Sorge ist der Netzwerkverkehr / Overhead der verteilten Cache Verwaltung)

3), wenn Sie externe Feeds haben Sie Ihre Datenbank im Laufe des Tages zu aktualisieren (das heißt nicht in durch Ihre Anwendung kommt), wie einfach es ist, um von außen einen Cache-Flush aufrufen?

läuft Unsere Anwendung in einem WebLogic-Cluster von 12 JVMs und wir betrachten den verteilten Cache ermöglicht, mit Leistung kommt von großen Objektgraphen zu helfen, aus unserer Datenbank gezogen wird - die derzeit nicht cached-- möchte aber einige wissen Praxiserfahrung mit # 1,2 und 3. Dank.

Answer 1

Dies ist eine unvollständige Antwort, aber ich glaube immer noch nützlich (von http://docs.oracle.com/cd/E13189_01/kodo/docs303/ref_guide_cache.html ):

  

Bei Verwendung in Verbindung mit einem kodo.event.RemoteCommitProvider verwendet, commit Informationen werden an anderen JVMs über JMS oder TCP kommuniziert, und Remote-Caches werden basierend auf dieser Information ungültig gemacht.

Es wird nicht angegeben, ob dies bedeutet, dass dies als Teil der ursprünglichen Transaktion enthalten ist commit (würde man hoffen) oder und / oder was die Verzögerungszeit oder über Kopf mit diesem Betrieb ist und wie gut skaliert (zB wie funktioniert es durchführen, wenn Sie 15 JVMs sind zu koordinieren, und Sie haben mehrere Benutzer auf die gleichen Daten zu aktualisieren)