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M3ne型 彈性云服務(wù)器 擅長(zhǎng)應(yīng)對(duì)大型內(nèi)存數(shù)據(jù)集和高網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景,搭載英特爾® 至強(qiáng)® 可擴(kuò)展處理器,配套Hi1822智能高速網(wǎng)卡,提供更高的網(wǎng)絡(luò)性能,提供最大512GB基于DDR4的內(nèi)存實(shí)例,為高內(nèi)存、高網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用提供。 M3ne型彈性云服務(wù)器的規(guī)格 規(guī)格名稱(chēng) vCPU 內(nèi)存(GB) 最大帶寬/基準(zhǔn)帶寬(Gbps)來(lái)自:百科云知識(shí) Redis開(kāi)源協(xié)議調(diào)整,我們?cè)趺崔k? Redis開(kāi)源協(xié)議調(diào)整,我們?cè)趺崔k? 時(shí)間:2024-05-15 11:47:30 Redis 云數(shù)據(jù)庫(kù) 分布式緩存服務(wù)Redis®*版 2024年3月20日, Redis官方宣布,從 Redis 7.4版本開(kāi)始,Redis將獲得源可用許可證來(lái)自:百科
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在游戲開(kāi)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??梢允褂?span style='color:#C7000B'>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)器訂閱該頻道,接收數(shù)據(jù)變更消息,從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)同步。來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 開(kāi)源Redis與DCS Redis的不同 開(kāi)源Redis與DCS Redis的不同 時(shí)間:2021-07-01 21:50:37 Redis 鯤鵬 云服務(wù)器 開(kāi)源Redis與DCS Redis的不同主要從服務(wù)搭建、安全、監(jiān)控、可視化維護(hù)緩存參數(shù)、可擴(kuò)展性、易運(yùn)維幾個(gè)方面進(jìn)行比較。來(lái)自:百科默認(rèn)使用內(nèi)網(wǎng)調(diào)用,若跨區(qū)域,請(qǐng)開(kāi)通公網(wǎng)調(diào)用。 為什么函數(shù)實(shí)際使用內(nèi)存大于預(yù)估內(nèi)存,甚至觸發(fā)OOM? 函數(shù)調(diào)用過(guò)程中,運(yùn)行時(shí)會(huì)解析和緩存傳入的event事件, 這部分操作會(huì)消耗額外的內(nèi)存。 函數(shù)調(diào)用結(jié)束后,回收的內(nèi)存首先會(huì)放入內(nèi)部內(nèi)存池中,并不一定歸還給操作系統(tǒng),導(dǎo)致內(nèi)存偏高,在高并發(fā)場(chǎng)景下這種現(xiàn)象會(huì)更加明顯。來(lái)自:專(zhuān)題最新文章 使用分布式緩存服務(wù)DCS改造傳統(tǒng)應(yīng)用系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù) 使用分布式緩存服務(wù)DCS實(shí)現(xiàn)電商秒殺功能 使用分布式緩存服務(wù)DCS實(shí)現(xiàn)游戲開(kāi)合服的數(shù)據(jù)同步 使用分布式緩存服務(wù)DCS實(shí)現(xiàn)排行榜功能 使用分布式緩存服務(wù)DCS實(shí)現(xiàn)熱點(diǎn)資源順序訪問(wèn) 相關(guān)推薦 典型應(yīng)用場(chǎng)景:Redis應(yīng)用場(chǎng)景 DCS最佳實(shí)踐匯總來(lái)自:百科10:15:30 最新文章 接入 CDN (按量計(jì)費(fèi)方式) 修改CDN源站信息 CDN緩存刷新與緩存預(yù)熱操作指導(dǎo)視頻 CDN HTTPS配置 CDN緩存配置 相關(guān)推薦 監(jiān)控安全風(fēng)險(xiǎn) 為什么云服務(wù)器看不到內(nèi)存使用率、磁盤(pán)使用率、帶內(nèi)網(wǎng)絡(luò)流入速率和帶內(nèi)網(wǎng)絡(luò)流出速率四個(gè)監(jiān)控指標(biāo)? 監(jiān)控安全風(fēng)險(xiǎn)來(lái)自:百科內(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(pán)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化型D3、超高IO型I3、超高IO型IR3、磁盤(pán)增強(qiáng)型D2):MapReduce和Hadoop分布式計(jì)算、數(shù)據(jù)密集處理 計(jì)來(lái)自:百科模式、計(jì)費(fèi)樣例等。 計(jì)費(fèi)項(xiàng) 云應(yīng)用引擎CAE根據(jù)您部署的實(shí)例規(guī)格,針對(duì)其CPU、內(nèi)存、流量三部分資源使用情況進(jìn)行計(jì)費(fèi): vCPU:根據(jù)所購(gòu)買(mǎi)實(shí)例的vCPU規(guī)格,實(shí)例數(shù)量以及購(gòu)買(mǎi)時(shí)長(zhǎng)計(jì)費(fèi)。 內(nèi)存:根據(jù)所購(gòu)買(mǎi)實(shí)例的內(nèi)存規(guī)格,實(shí)例數(shù)量以及購(gòu)買(mǎi)時(shí)長(zhǎng)計(jì)費(fèi)。 流量:根據(jù)實(shí)際流量使用量計(jì)費(fèi) 計(jì)費(fèi)模式來(lái)自:專(zhuān)題
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