大对象场景下IMap.get(key)的延迟问题及优化诉求

• 切换内存格式为BINARY：OBJECT格式下，get操作得把整个对象反序列化出来，对象越大耗时越长。换成BINARY格式后，存储的是序列化后的二进制数据，get的时候直接拿二进制，不用当场反序列化——要是业务允许，后续可以按需反序列化部分字段，或者提前做好序列化缓存，这样get的耗时就和对象大小脱钩，只和二进制的读写效率挂钩，延迟能显著降低。

• 拆分大对象到多个小IMap：把原来的复杂对象拆成几个关联的小对象，按业务字段分组存在不同的IMap里。比如原对象是包含基础信息、订单历史、偏好设置的用户档案，就拆成用户基础信息IMap、订单历史IMap、偏好设置IMap，用同一个用户ID当键，需要啥就拿啥，不用加载整个大对象。

• 本地缓存高频对象：既然get操作在集群JVM里调用，就在本地整个LRU缓存（比如用Guava Cache或者Caffeine），把经常访问的大对象存在本地内存里。之后再获取直接从本地拿，完全绕开集群IMap的网络和序列化开销，延迟能降到微秒级。注意要处理缓存一致性，比如通过IMap的entryUpdated/entryRemoved事件同步本地缓存的更新。

• 用IMap.getAsync()异步获取：要是业务流程允许并行处理，虽然getAsync本身的耗时还是和对象大小有关，但可以把get操作和其他不依赖它的前置任务一起跑，整体减少端到端的延迟。比如启动其他初始化任务的时候就发起异步get，等需要结果的时候再取Future的返回值，相当于把get的耗时给隐藏起来。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者GSK