mapdb的适用场景介绍

　　对于大部分系统来说，mapdb（而且新版本还依赖于kotlin，增加了不少额外的jar）并无太大价值，而且增加了成本。但是如果一级缓存巨大例如数以十GB级别，或占据了整个JVM的1/2以上，mapdb的价值就会体现出来。正如其官网介绍：

　　MapDB provides Java Maps, Sets, Lists, Queues and other collections backed by off-heap or on-disk storage. It is a hybrid between java collection framework and embedded database engine.

　　使用MapDB存储map后，jvm gc的压力就会大大减少（在大数据中，gc甚至可能停顿超过1分钟，没看错，导致应用完全无响应）。但是因为堆外存储的都是字节形式，所以会增加序列化和反序列化的资源消耗，这个时候二进制而非json的序列化算法就非常重要了，包括性能以及大小，如flatbuffer、kryo。所以，更好的做法是常用的在堆内存储、不常用的在堆外存储，可能这个时候ehcache就是一种更好的选择。

　　具体使用可参考：http://www.mapdb.org/down/mapdb-manual-20.pdf，https://labs.consol.de/java-caches/，https://hazelcast.com/resources/benchmark-infinispan/