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Day1——分布式緩存服務(wù)Redis入門(mén)及特性介紹 第2章 Day2——proxy集群和原生集群 第3章 Day3——大key、熱key在線分析 第4章 Day4——集群讀寫(xiě)分離和主從讀寫(xiě)分離 第5章 Day5——在線遷移(全量和增量) 分布式緩存服務(wù) Redis 分布式緩存服務(wù)(簡(jiǎn)來(lái)自:百科分布式消息服務(wù)有哪些 分布式消息服務(wù)有哪些 華為云提供分布式消息Kafka版、分布式消息RabbitMQ版和分布式消息RocketMQ版,為用戶應(yīng)用系統(tǒng)提供異步的、高可用的消息隊(duì)列服務(wù),實(shí)現(xiàn)應(yīng)用解耦、突發(fā)流量處理以及與第三方應(yīng)用的集成。 華為云提供分布式消息Kafka版、分布式消來(lái)自:專題
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來(lái)自:百科華為云分布式云原生是什么 華為云分布式云原生是什么 分布式云原生 分布式云原生 Ubiquitous Cloud Native Service(UCS)是業(yè)界首個(gè)分布式云原生產(chǎn)品,為企業(yè)構(gòu)建云原生業(yè)務(wù)部署、管理、應(yīng)用生態(tài)的全域一致性體驗(yàn) ,實(shí)現(xiàn)客戶在使用云原生應(yīng)用時(shí),感受不到地域來(lái)自:專題
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根據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)一貫的做法,我們需要一個(gè)緩存(bufferpool),把經(jīng)常訪問(wèn)的頁(yè)面放在緩存中,從而加快頁(yè)面讀取的速度。但是存儲(chǔ)層能夠分配給bufferpool的資源非常有限,我們需要根據(jù)bufferpool的使用特點(diǎn)設(shè)計(jì)一個(gè)高效的緩存策略。 GaussDB (for MySQL)目前支持兩種緩存淘汰策略:L來(lái)自:百科問(wèn)題。 緩存過(guò)期時(shí)間設(shè)置為0時(shí),該文件的所有請(qǐng)求都將回源,可能存在加速業(yè)務(wù)中斷的風(fēng)險(xiǎn)。 節(jié)點(diǎn)緩存的資源,可能會(huì)由于熱度較低而被提前從 CDN 節(jié)點(diǎn)刪除。 如果您修改了緩存規(guī)則,請(qǐng)注意: 新的規(guī)則僅對(duì)后面緩存的資源生效,已經(jīng)緩存的資源需要等緩存過(guò)期后,再次緩存才會(huì)遵循新的緩存規(guī)則。 如來(lái)自:專題提供高IO、超高IO 2種規(guī)格的專屬分布式存儲(chǔ),滿足不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求 提供高IO、超高IO 2種規(guī)格的專屬分布式存儲(chǔ),滿足不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求 彈性擴(kuò)展 可線性按需擴(kuò)容,滿足業(yè)務(wù)增長(zhǎng)需求 可線性按需擴(kuò)容,滿足業(yè)務(wù)增長(zhǎng)需求 安全可靠 分布式存儲(chǔ)技術(shù),數(shù)據(jù)多副本冗余,確保數(shù)據(jù)高可靠 分布式存儲(chǔ)技術(shù),數(shù)據(jù)多副本冗余,確保數(shù)據(jù)高可靠來(lái)自:專題分布式消息服務(wù)Kafka版是一個(gè)高吞吐、高可用的消息中間件服務(wù) 分布式消息服務(wù) 03:00 分布式消息服務(wù) 分布式消息服務(wù)Kafka版是一個(gè)高吞吐、高可用的消息中間件服務(wù) 分布式消息Kafka精選推薦 分布式緩存服務(wù)Redis 自建Redis成本高怎么辦 Redis有什么作用 數(shù)據(jù)緩存高并發(fā) 數(shù)據(jù)庫(kù)壓力怎么辦 區(qū)塊鏈服務(wù)BCS來(lái)自:專題略,來(lái)提高CDN的緩存命中率。 1、合理設(shè)置緩存過(guò)期時(shí)間 CDN加速 的本質(zhì)是緩存加速,把源站資源緩存在遍布全球的節(jié)點(diǎn)上,用戶可以就近從邊緣節(jié)點(diǎn)獲取資源,從而達(dá)到加速的效果。您可以通過(guò)CDN控制臺(tái)合理設(shè)置緩存過(guò)期時(shí)間來(lái)提高緩存命中率,建議如下: 對(duì)于不經(jīng)常更新的靜態(tài)文件(如圖片類型來(lái)自:百科源時(shí)如果節(jié)點(diǎn)有緩存,就會(huì)直接命中緩存。如果您在更新資源后沒(méi)有執(zhí)行緩存刷新操作,只有當(dāng)節(jié)點(diǎn)已緩存的資源過(guò)期后才會(huì)回源請(qǐng)求最新的資源并重新緩存到節(jié)點(diǎn)。同時(shí),由于各個(gè)地區(qū)訪問(wèn)熱度不同,淘汰時(shí)間不同,有的節(jié)點(diǎn)緩存已經(jīng)淘汰,用戶再次訪問(wèn)時(shí),會(huì)回源站請(qǐng)求新的資源,有的節(jié)點(diǎn)緩存還在,用戶訪問(wèn)時(shí)來(lái)自:百科