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解決方案 在游戲開合服方面,使用分布式緩存服務(wù)(DCS)的Redis緩存可以應(yīng)用到以下場(chǎng)景: 跨服數(shù)據(jù)同步 游戲合服后,需要將多個(gè)游戲服務(wù)器的數(shù)據(jù)進(jìn)行同步,以保證游戲數(shù)據(jù)的一致性。可以使用Redis的消息隊(duì)列pub/sub機(jī)制,將數(shù)據(jù)變更消息發(fā)布到Redis的頻道中,其他游戲服務(wù)器訂閱來(lái)自:百科來(lái)自:百科
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、通用計(jì)算型S3、通用入門型T6):企業(yè)官網(wǎng)、辦公環(huán)境、輕量級(jí)數(shù)據(jù)庫(kù)及緩存服務(wù)器 內(nèi)存密集型(內(nèi)存優(yōu)化存儲(chǔ)、內(nèi)存優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)增強(qiáng)型M3ne、內(nèi)存優(yōu)化型M3、大內(nèi)存型E3、內(nèi)存優(yōu)化型M2):高性能數(shù)據(jù)庫(kù)、內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)、大數(shù)據(jù)分析和挖掘 存儲(chǔ)密集型(磁盤網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化型D3、超高IO型I3、超高來(lái)自:百科
大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢(shì)與鯤鵬大數(shù)據(jù) 第2章 HDFS分布式文件系統(tǒng)和ZooKeeper 第3章 Hive分布式 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 第4章 HBase技術(shù)原理 第5章 MapReduce和Yarn技術(shù)原理 第6章 Spark基于內(nèi)存的分布式計(jì)算 第7章 Flink流批一體分布式實(shí)時(shí)處理引擎 第8章 Flume海量日志聚合來(lái)自:百科
以將模式固定的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在云數(shù)據(jù)庫(kù) RDS中,模式靈活的業(yè)務(wù)存儲(chǔ)在 DDS 中,高熱數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在分布式緩存服務(wù)(Distributed Cache Service,簡(jiǎn)稱DCS)的Redis中,實(shí)現(xiàn)對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)高效存取,降低存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的投入成本。 優(yōu)勢(shì): 支持內(nèi)嵌文檔:內(nèi)嵌文檔可以避免j來(lái)自:百科