文件存储：将数据以文件的形式保存到磁盘中。这是最常见的数据持久化方法，适用于小型数据和简单的应用场景。可以使用文本文件或二进制文件存储数据。
关系型数据库：使用关系型数据库（如MySQL、Oracle等）将数据持久化到表中。关系型数据库提供了强大的数据管理和查询功能，适用于大型数据和复杂的数据关系。
NoSQL数据库：NoSQL数据库（如MongoDB、Redis等）提供了非结构化的数据存储机制。NoSQL数据库适用于需要快速插入和查询数据的场景，可以用于存储大数据和高并发访问。
缓存数据库：将数据保存在缓存中，以提高数据访问的性能。常见的缓存数据库有Memcached和Redis。缓存数据库适用于读取频繁、写入相对较少的场景。
ORM工具：使用ORM(Object Relational Mapping)工具将对象和关系型数据库之间进行映射，实现数据的持久化。ORM工具可以简化数据库操作，并提供了面向对象的操作接口。
序列化：将数据对象转换为字节流，以便存储或传输。可以使用Java中的Serializable接口、JSON、XML等格式进行序列化。序列化适用于需要将数据保存到文件或传输到其他系统的场景。
分布式文件系统：使用分布式文件系统（如Hadoop HDFS、GlusterFS等）将数据存储在多个节点上。分布式文件系统提供了高可用性和容错能力，适用于存储大规模数据和需要高性能的场景。
内存数据库：将数据保存在内存中，以提高数据的访问速度。内存数据库适用于对数据的读写频率非常高的场景，如高并发的实时系统。