為瞭解決大量數據緩存，消耗記憶體過多的問題，特別實現了文件緩存；該緩存主要是應用於多存少讀的情況，一般我們做緩存是實現將數據放在記憶體中或者資料庫中；放在記憶體中就會消耗很大記憶體，尤其在高併發大數據緩存時，更容易造成記憶體溢出，資料庫在很大程度能夠滿足我們需求，但是在極端情況，每秒產生很大數據時，資料庫速度 ...
為瞭解決大量數據緩存，消耗記憶體過多的問題，特別實現了文件緩存；該緩存主要是應用於多存少讀的情況，一般我們做緩存是實現將數據放在記憶體中或者資料庫中；放在記憶體中就會消耗很大記憶體，尤其在高併發大數據緩存時，更容易造成記憶體溢出，資料庫在很大程度能夠滿足我們需求，但是在極端情況，每秒產生很大數據時，資料庫速度就是問題；
基於記憶體和資料庫原因，測試將數據直接放在文件中，是很快的，一般的機械硬碟30-45M/s,一次寫入速度很快；
整個緩存過程：提高介面，數據緩存50M左右，將數據寫入特定的DB文件中，每次10M寫入，這樣做只是為了平衡硬碟寫入，防止影響其它寫入；
緩存將數據byte位元組(value值寫入DB文件），同時形成數據索引將位置放在在索引文件中（csv文件），保存key對應的數據文件名稱，對應文件中的位置；每20000個key形成一個文件，再次把該索引文件名稱及生產時間寫入一個全局索引文件中；
在緩存中需要設置key的緩存個數和緩存時間，預設大小是long的最大值，時間是30分鐘（因為我的需要設置）；後臺現場會在一定環境下啟動線程，刪除索引文件和DB文件，主要是按照時間，key個數，文件大小來決定啟動；
重新讀取值時，先檢索全局索引，從後往前讀取，或者最新生成的數據索引文件，索引文件都分割的很小，所以一次讀入到記憶體，查找key，找到對應的數據位置，在讀取具體的值；
整個控制並不是100%精確，這是我的需要，如果做精確控制，則要添加很多同步控制，這樣會降低性能和速度，但是也不會影響一般需求使用，肯定比其它方式快；
測試工作已經完成了，是我沒有想到是，剛剛開始做的時候覺得應該簡單，但是在完成時還是花了很多時間；
一開始的緩存，也是使用了資料庫，或者存儲用文件索引用文件，最後改成了全部用文件。程式就在在於摸索吧。
程式同步到git和csdn，歡迎大家一起寫“廢代碼”；
數據大小都是按照硬碟30M/s，一般cpu配置寫的，如果沒有把握不要亂改
