我对堆内存的工作方式有点困惑。我有一台具有 32GB 内存的服务器，以及一个大小约为 1TB 的键值映射数据集。我正在寻找一个简单快速的嵌入式 Java 数据库，它允许我根据这个 1TB 数据集将键映射到一个值，该数据集主要必须从磁盘读取。此数据集中的每个条目都很小（<500 字节），因此我认为使用文件系统是无效的。
我想为此使用编年史地图。我读到堆外内存使用量可能会超过 ram 大小，并且它以某种方式与文件系统交互，但与此同时，编年史图被描述为内存数据库中的数据库。Chronicle Map 是否可以为我的服务器处理 1TB 数据集，或者我是否仅限于使用 32GB 或更小的数据集？
答案是这取决于您的操作系统。在Windows上，Chronicle Map必须适合主内存，但是在Linux和MacOSX上，它没有主内存中的修复（区别在于内存映射如何在这些操作系统上实现） 注意：Linux甚至允许您映射大于磁盘空间的区域（MacOSX和Windows没有）
因此，在 Linux 上，您可以在具有 32 GB 内存的机器上映射 1 TB 甚至 100 TB。请务必记住，您的访问模式和驱动器选择对性能至关重要。如果您通常大部分时间访问相同的数据并且您拥有 SSD，这将表现良好。如果您有旋转磁盘和随机访问模式，您将受到驱动器速度的限制。
注意：我们已经测试了 Chronicle Map 到 25 亿个条目，它的性能很好，因为它使用了 64 位的密钥哈希。