JGraphT千万级动态节点/边的高性能/存储

要实现JGraphT千万级动态节点/边的高性能存储，可以采用以下解决方法：

1. 使用基于图数据库或内存数据库：使用图数据库（如Neo4j、JanusGraph）或内存数据库（如RedisGraph、TinkerGraph）可以提供高性能的存储和查询能力。这些数据库可以有效地处理大规模的节点和边，同时支持动态的数据更新。

下面是使用Neo4j作为图数据库的代码示例：

// 添加依赖：neo4j-ogm-core、neo4j-ogm-bolt-driver
import org.neo4j.ogm.config.Configuration;
import org.neo4j.ogm.session.Session;
import org.neo4j.ogm.session.SessionFactory;

// 创建Neo4j配置
Configuration configuration = new Configuration.Builder()
    .uri("bolt://localhost:7687")
    .credentials("username", "password")
    .build();

// 创建Neo4j会话工厂
SessionFactory sessionFactory = new SessionFactory(configuration, "your.package.name");

// 打开Neo4j会话
Session session = sessionFactory.openSession();

// 添加节点
YourNode node = new YourNode();
session.save(node);

// 添加边
YourNode sourceNode = session.load(YourNode.class, nodeId);
YourNode targetNode = session.load(YourNode.class, nodeId);
YourEdge edge = new YourEdge(sourceNode, targetNode);
session.save(edge);

// 查询节点
YourNode queriedNode = session.load(YourNode.class, nodeId);

// 查询边
YourEdge queriedEdge = session.load(YourEdge.class, edgeId);

2. 使用压缩和分片技术：对于千万级的节点和边，可以将数据进行压缩和分片存储，以减少存储空间和提高查询效率。例如，可以使用分布式存储系统（如Hadoop、HBase）将数据分散存储在多个节点上，并使用压缩算法（如Snappy、LZ4）减小数据的存储空间。

3. 优化数据结构和算法：针对具体的应用场景，可以对数据结构和算法进行优化，以提高性能。例如，可以使用邻接表（Adjacency List）或邻接矩阵（Adjacency Matrix）表示图数据，选择合适的图遍历算法（如广度优先搜索、深度优先搜索）进行节点和边的查询。

4. 使用缓存技术：对于频繁访问的节点和边，可以使用缓存技术（如Redis、Memcached）将数据缓存在内存中，以提高读取性能。缓存可以根据数据访问模式进行调整，例如使用LRU（Least Recently Used）策略或LFU（Least Frequently Used）策略进行缓存淘汰。

综上所述，以上是实现JGraphT千万级动态节点/边的高性能存储的一些解决方法和代码示例。具体的实现方式应根据具体的需求和环境进行选择和调整。