swen.sonКак дополнение: распределенный кэш не нужен, только локальный
MySQL (таблицы с типами: Memory, MyISAM или MariaDB) + API (SocketHandler или Memcached-plugin) - тянет до 700 000 запросов в секунду , даже на ноутбуке с SATA-SSD диском.
Одновременно можно обращаться и как к Memcached (MySQL Memcached-plugin), и как к SQL (PHP/C/C++/.Net/Java/Python через MySQL Connectors).
Если не нужно 700 000 запросов в секунду, можно и логируемые ACID-движки использовать (ExtraDB, InnoDB), но если юзать тупо как key-value, то из ACID увидите только D (Durability) и скорость на порядок поменьше.

есть - in-memory LRU store
есть - с возможностью конфигурирования объема выделяемой памяти на весь кэш
есть - Дополнительный write-through на диск
есть - Ожидаемая нагрузка: 150-200 записей в секунду, 150-200 чтений в секунду.

"с возможностью конфигурирования TTL для отдельных элементов" - это можно понимать по разному.
Как вариант, MySQL (движок Memory) , в каждой таблице дополнительное поле timestamp и по таймеру EVENT удалять старые:



TIMESTAMP по умолчанию NOT NULL, а его значение по умолчанию равно NOW().

swen.sonMySQL вариант не нравится, ввиду того что хотелось бы сериализовать java-объекты целиком, не заморачиваясь с полями и типизацией.
Так же желательно, чтобы это был вариант hash map, с константным временем чтения по ключу.

Понимаю, что на MySQL можно это все сделать, но слишком много костылей.
Обычно это подходит тем, кто уже использует MySQL, и для ускорения хочет добавить ещё один лишний слой в виде memcache/redis.
В MySQL есть hash map - хэш индексы CREATE INDEX id_index USING HASH и есть BLOB чтобы хранить объект целиком не заморачиваясь с полями и типизацией, но BLOB-а нет в движке MEMORY :)
Т.е. если достаточно 700 000 запросов в секунду, то можно обойтись и не in-memory.