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  • 分布式情況下使用緩存 內(nèi)容精選 換一換
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    先上總結(jié),當(dāng)前D CS 服務(wù)提供如下實(shí)例規(guī)格:Redis 3.0實(shí)例(已停售)、Redis 4.0/5.0實(shí)例、Redis 6.0實(shí)例、Memcached實(shí)例(已停售)。 1 Redis 3.0實(shí)例(已停售) 注:當(dāng)前3.0 已暫停售賣,建議使用Redis 4.0/5.0。 Redis 3.0實(shí)例支持“單
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    ,您可以通過緩存刷新功能將 CDN 緩存強(qiáng)制過期;也可以使用緩存預(yù)熱功能,將更新的資源預(yù)先緩存到CDN節(jié)點(diǎn)。 緩存刷新: 提交緩存刷新請(qǐng)求后,CDN節(jié)點(diǎn)的緩存內(nèi)容將會(huì)被強(qiáng)制過期。當(dāng)用戶向CDN節(jié)點(diǎn)請(qǐng)求資源時(shí),CDN會(huì)直接回源站拉取對(duì)應(yīng)的資源返回給用戶,并將其緩存。 緩存預(yù)熱: 提交緩
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    云知識(shí) 常見的緩存淘汰算法 常見的緩存淘汰算法 時(shí)間:2020-08-31 15:39:09 數(shù)據(jù)庫 緩存一般從以下三個(gè)特征進(jìn)行描述: 命中率 返回正確結(jié)果數(shù)/請(qǐng)求緩存次數(shù),命中率問題是緩存中的一個(gè)非常重要的問題,它是衡量緩存有效性的重要指標(biāo)。命中率越高,表明緩存使用率越高。 最大元素(或最大空間)
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    問題。 緩存過期時(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期后,再次緩存才會(huì)遵循新的緩存規(guī)則。 如
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    等會(huì)被下載到本地,作為緩存,當(dāng)用戶第二次訪問該網(wǎng)站的時(shí)候,瀏覽器就會(huì)從緩存中加載資源,不用向服務(wù)器請(qǐng)求資源,從而提高了網(wǎng)站的訪問速度。若使用了CDN緩存,當(dāng)瀏覽器本地緩存的資源過期后,瀏覽器不是直接向源站點(diǎn)請(qǐng)求資源,而是向CDN邊緣請(qǐng)求資源。若CDN中的緩存過期,那就由CDN邊緣
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    ModelArts分布式訓(xùn)練 ModelArts分布式訓(xùn)練 ModelArts提供了豐富的教程,幫助用戶快速適配分布式訓(xùn)練,使用分布式訓(xùn)練極大減少訓(xùn)練時(shí)間。也提供了分布式訓(xùn)練調(diào)測(cè)的能力,可在PyCharm/VSCode/JupyterLab等開發(fā)工具中調(diào)試分布式訓(xùn)練。 Model
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