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    來(lái)自:專題
    序效率越來(lái)越低,且并發(fā)頻繁。 使用Redis的List(鏈表),例如存儲(chǔ)最新1000條評(píng)論,當(dāng)請(qǐng)求的評(píng)論數(shù)在這個(gè)范圍,就不需要訪問(wèn)磁盤(pán)數(shù)據(jù)庫(kù),直接從緩存中返回,減少數(shù)據(jù)庫(kù)壓力的同時(shí),提升APP的響應(yīng)速度。 分布式緩存服務(wù) Redis 分布式緩存服務(wù)(簡(jiǎn)稱DCS)業(yè)界首個(gè)支持Arm
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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
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    通過(guò)Numa-Aware技術(shù)大幅度降低單節(jié)點(diǎn)內(nèi)CPU跨核的內(nèi)存訪問(wèn)時(shí)延,同時(shí)結(jié)合分布式GTM-Lite的分布式強(qiáng)一致與輕量化事務(wù)快照,將單節(jié)點(diǎn)和分布式性能提升了5倍。在某大行金融業(yè)務(wù)實(shí)測(cè)中,GaussDB性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢時(shí)延 主要通過(guò)分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通過(guò)MPP節(jié)點(diǎn)并行
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    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
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    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
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    分布式消息中間件的作用 分布式消息中間件的作用 華為云分布式消息中間件提供分布式消息Kafka版、分布式消息RabbitMQ版和分布式消息RocketMQ版。分布式消息中間件作用是為用戶應(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。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么是分布式集群 什么是分布式集群 時(shí)間:2021-07-01 16:56:50 數(shù)據(jù)庫(kù)管理 數(shù)據(jù)庫(kù) 云服務(wù)器 分布式集群 集群就是一組相互獨(dú)立的服務(wù)器,通過(guò)高速的網(wǎng)絡(luò)組成一個(gè)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。 分布式集群中,每個(gè)服務(wù)器都可能有數(shù)據(jù)庫(kù)的一份完整副本,或者部分副本,所
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