如何在结果不可预测的情况下实现服务器端分页

Question

我有一堆工具存储在一个表中，每个工具关联的事务存储在它的子表中。我有一个算法，可以根据其在事务表条目中的性能来确定要购买的工具。我的算法输出可能会推荐购买一个工具，而不是基于它的性能。

我的最终目标只是一页一页地显示工具列表(带有服务器端分页)，这些工具被算法推荐购买。我的问题是，如果我获取前10个工具及其事务，并将其作为算法的输入，我的算法可能会推荐购买所有工具，也可能不推荐购买所有工具，在这种情况下，有资格显示的工具对于当前页面来说是不够的。我必须再次回到数据库并获取更多，直到我的结果足以显示当前页面(其中包含太多的db迭代)。

我目前正在获取所有内容，并在服务器端缓存结果集合(使用Ehcache)，并在我的集合上应用服务器端分页。但是，如果有太多并发用户访问此页面，则会将服务器推向内存不足。

这类问题的最佳解决方案是什么？

Answer 1

我担心没有银弹解决方案，但我想在这里分享我的想法

通常，如果您希望获得准确的分页结果，理想情况下，您需要在同一事务中运行所有迭代，否则数据将不会一致，因为可以对持久性存储进行并行更新。然而，从你的帖子来看，我不确定这是否可能。

因此，请考虑以下几点：

• 不要像你现在那样将所有东西都存储在内存中，而是在内存中维护一些共享对象池，这样并行客户只会存储指向你的对象的指针，而不是整个对象。
• 会对你的结果进行某种序列化。除了简单的序列化，你可能对“离堆内存”感兴趣，它与ehcache一起工作：http://ehcache.org/documentation/user-guide/bigmemory
• 考虑只存储迭代过程中的工具id，并且可能只存储算法做出决策所需的最少数据。然后，当您准备好显示结果时，发出额外的请求，并通过提供一系列ids作为输入，从持久层获取显示结果所需的内容。有可能你仍然不需要所有的数据，这将节省你的memory
• Increase堆。琐碎:-)

希望这能有所帮助