我注意到在将大数据集上传到 gemfire 缓存中时,spring-data-gemfire 存储库在客户端-服务器架构中非常慢。我检查了来源,我看到了
save(Iterable<U> entities)
只需遍历所有条目并将它们单独放置。
为什么不使用 Region.putAll?- 会快很多。
我注意到在将大数据集上传到 gemfire 缓存中时,spring-data-gemfire 存储库在客户端-服务器架构中非常慢。我检查了来源,我看到了
save(Iterable<U> entities)
只需遍历所有条目并将它们单独放置。
为什么不使用 Region.putAll?- 会快很多。
的确,你是对的。这比我早,但我将实施此更改。有关详细信息,请参阅https://jira.spring.io/browse/SGF-343。
我们确实在 Spring Data Dijkstra 发布火车 ( https://github.com/spring-projects/spring-data-commons/wiki/Release-Train-Dijkstra ) 中还有 1 个预定的 1.4 SDG 版本(SR5 为 1.4.5 )。此更改还将针对 SDG 1.5.1 (Evans SR1) 版本,显然将包含在即将发布的 1.6 M1 (Fowler) 版本中。
如果您没有使用其中一个 SDG 版本,那么我鼓励您升级,因为我不会将此更改移植到 1.3.x 或更早版本。
干杯!