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    。從本地緩存擴(kuò)展到分布式緩存后,關(guān)注重點(diǎn)從CPU、內(nèi)存、緩存之間的數(shù)據(jù)傳輸速度差異也擴(kuò)展到了業(yè)務(wù)系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫、分布式緩存之間的數(shù)據(jù)傳輸速度差異。 分布式緩存由一個(gè)服務(wù)端實(shí)現(xiàn)管理和控制,有多個(gè)客戶端節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)數(shù)據(jù),可以進(jìn)一步提高數(shù)據(jù)的讀取速率。那么我們要讀取某個(gè)數(shù)據(jù)的時(shí)候,應(yīng)該選擇哪
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    解決數(shù)據(jù)傳輸問題: Kafka可以幫助解決分布式系統(tǒng)之間大量數(shù)據(jù)傳輸?shù)膯栴}。在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)傳輸方式中,由于數(shù)據(jù)量大,傳輸速度慢,容易阻塞系統(tǒng)。而Kafka通過將數(shù)據(jù)分割成小的消息塊并分布在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上,可以大大減少數(shù)據(jù)傳輸時(shí)的瓶頸,保證數(shù)據(jù)傳輸?shù)男屎退俣取?2. 解決數(shù)據(jù)處理問題:
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