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- 怎樣從緩存恢復(fù)照片恢復(fù)數(shù)據(jù)庫(kù) 內(nèi)容精選 換一換
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社交應(yīng)用、網(wǎng)站類應(yīng)用對(duì)于訪問(wèn)速度、成本、高并發(fā)等要求可以通過(guò)分布式緩存Memcached來(lái)滿足，比如Memcached中的Set數(shù)據(jù)可以支撐好友關(guān)系類數(shù)據(jù)，Memcached中的String數(shù)據(jù)緩存一些靜態(tài)文件，提升網(wǎng)站運(yùn)行速度。 優(yōu)勢(shì) 高并發(fā) 分布式緩存Memcached提供超過(guò)10萬(wàn)的高QPS，輕松應(yīng)對(duì)高并發(fā)訪問(wèn)。來(lái)自：百科日志回收掉。另外SQL層從存儲(chǔ)層讀取頁(yè)面時(shí)，也需要將日志回放到相應(yīng)的版本從而獲得對(duì)應(yīng)版本的頁(yè)面。如果每次都從磁盤(pán)讀取頁(yè)面，IO時(shí)延較大，這里將成為整個(gè)回放流程的瓶頸。 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)面讀取的速來(lái)自：百科
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03:40 訪問(wèn)緩存實(shí)例 分布式緩存服務(wù)D CS 訪問(wèn)緩存實(shí)例 分布式緩存服務(wù) 04:16 緩存實(shí)例日常維護(hù) 分布式緩存服務(wù) 緩存實(shí)例日常維護(hù) 分布式緩存服務(wù) 04:53 分布式緩存服務(wù) 創(chuàng)建緩存實(shí)例 分布式緩存服務(wù)DCS 03:40 分布式緩存服務(wù)DCS 訪問(wèn)緩存實(shí)例 分布式緩存服務(wù) 04:16來(lái)自：專題中國(guó)信通院開(kāi)展的第14批可信數(shù)據(jù)庫(kù)測(cè)評(píng)中，華為云 GaussDB 數(shù)據(jù)庫(kù)從基本功能、兼容、高可用、管理、擴(kuò)展、安全能力等方面，均滿足分布式事務(wù)型數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)能力測(cè)試要求，分布式事務(wù)型數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)能力專項(xiàng)測(cè)評(píng)證書(shū)。 防篡改數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)能力專項(xiàng)評(píng)測(cè)證書(shū) 在防篡改數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)能?專項(xiàng)評(píng)測(cè)中，GaussDB以最高分通過(guò)28項(xiàng)能力評(píng)測(cè)。來(lái)自：專題
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為什么 CDN 的緩存命中率較低？ 回源是否校驗(yàn)ETag:背景介紹 已經(jīng)停用域名，更換域名解析，為什么訪問(wèn)加速域名還是會(huì)到CDN節(jié)點(diǎn)？ 工作原理 刷新預(yù)熱常見(jiàn)問(wèn)題:緩存刷新和緩存預(yù)熱有什么區(qū)別？ 常見(jiàn)故障概覽 如何設(shè)置緩存過(guò)期時(shí)間:源站對(duì)CDN節(jié)點(diǎn)緩存的影響 狀態(tài)碼緩存時(shí)間:適用場(chǎng)景來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 常見(jiàn)的緩存淘汰算法 常見(jiàn)的緩存淘汰算法 時(shí)間：2020-08-31 15:39:09 數(shù)據(jù)庫(kù) 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(wèn)題是緩存中的一個(gè)非常重要的問(wèn)題，它是衡量緩存有效性的重要指標(biāo)。命中率越高，表明緩存的使用率越高。 最大元素（或最大空間）來(lái)自：百科![]()
節(jié)點(diǎn)移交給另一個(gè)節(jié)點(diǎn)即可，可以將集群擴(kuò)容的耗時(shí)從以天為單位縮短為分鐘級(jí)別。 消除多副本冗余，降低存儲(chǔ)成本。 通過(guò)將多副本復(fù)制從計(jì)算節(jié)點(diǎn)卸載到分布式存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)，可以避免用戶以Cloud Hosting形態(tài)在云上自建數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，分布式數(shù)據(jù)庫(kù)和分布式存儲(chǔ)分別做3副本復(fù)制導(dǎo)致總共9副本的冗余問(wèn)題，能夠顯著降低存儲(chǔ)成本。來(lái)自：專題![]()
分布式緩存服務(wù)教程視頻 分布式緩存服務(wù) DCS 04:53 創(chuàng)建緩存實(shí)例的操作步驟 分布式緩存服務(wù) DCS 創(chuàng)建緩存實(shí)例的操作步驟 分布式緩存服務(wù) DCS 03:40 訪問(wèn)緩存實(shí)例 分布式緩存服務(wù) DCS 訪問(wèn)緩存實(shí)例 分布式緩存服務(wù) DCS 02:27 緩存管理 分布式緩存服務(wù) DCS 緩存管理 分布式緩存服務(wù)來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 怎樣參加華為 開(kāi)發(fā)者大會(huì) 怎樣參加華為開(kāi)發(fā)者大會(huì) 時(shí)間：2021-03-16 16:43:12 華為開(kāi)發(fā)者大會(huì)2021（Cloud）將于4月24日-26日在深圳大學(xué)城（西麗）舉行，屆時(shí)將開(kāi)設(shè)深圳主會(huì)場(chǎng)及全球70余個(gè)線下分會(huì)場(chǎng)，同時(shí)通過(guò)線上18個(gè)技術(shù)頻道對(duì)外直播，打造線上線下全場(chǎng)景參會(huì)體驗(yàn)之旅。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 從MindSpore手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 從MindSpore手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-11-23 16:08:48 深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)分支之一，應(yīng)用日益廣泛。 語(yǔ)音識(shí)別 、自動(dòng) 機(jī)器翻譯 、即時(shí)視覺(jué)翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺(jué)，深度學(xué)習(xí)來(lái)自：百科![]()
提升30%的同時(shí)，耗費(fèi)時(shí)間從天下降到分鐘級(jí)。 智能索引推薦 通過(guò)啟發(fā)式推薦算法，實(shí)現(xiàn)了語(yǔ)句級(jí)+負(fù)載級(jí)智能索引推薦，將效率從小時(shí)級(jí)別提升到秒級(jí)，并在benchmark測(cè)試中實(shí)測(cè)性能提升了約40倍。 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB性能調(diào)優(yōu) 確定性能調(diào)優(yōu)范圍 數(shù)據(jù)庫(kù)性能調(diào)優(yōu)通常發(fā)生在用戶對(duì)業(yè)務(wù)來(lái)自：專題![]()
云知識(shí) 分布式緩存服務(wù)的基本概念 分布式緩存服務(wù)的基本概念 時(shí)間：2021-07-01 20:41:03 鯤鵬 Redis 高性能計(jì)算 分布式緩存服務(wù)DCS 緩存就是數(shù)據(jù)交換的緩沖區(qū)（稱作：Cache），當(dāng)某一硬件要讀取數(shù)據(jù)時(shí)，會(huì)首先從緩存匯總查詢數(shù)據(jù)，有則直接執(zhí)行，不存在時(shí)從內(nèi)存中獲來(lái)自：百科![]()
3.預(yù)熱URL CDN可以通過(guò)緩存預(yù)熱將源站資源主動(dòng)緩存到CDN節(jié)點(diǎn)，用戶訪問(wèn)時(shí)就能直接從CDN節(jié)點(diǎn)獲取到最新的資源。 當(dāng)您的域名初次接入 CDN加速 、活動(dòng)發(fā)布時(shí)您可以將源站資源預(yù)熱到CDN節(jié)點(diǎn)，用戶訪問(wèn)資源時(shí)直接從CDN節(jié)點(diǎn)獲取，從而提升CDN的緩存命中率。 典型場(chǎng)景： 初次接入來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 怎樣搭建高性能個(gè)人網(wǎng)盤(pán) 怎樣搭建高性能個(gè)人網(wǎng)盤(pán) 時(shí)間：2021-07-01 22:37:27 鯤鵬 數(shù)據(jù)庫(kù) 云服務(wù)器 負(fù)載均衡 分布式緩存服務(wù)DCS 安裝個(gè)人網(wǎng)盤(pán)應(yīng)用關(guān)鍵流程有：安裝個(gè)人網(wǎng)盤(pán)應(yīng)用、配置數(shù)據(jù)庫(kù)和分布式緩存服務(wù)、配置彈性負(fù)載均衡服務(wù)、結(jié)果驗(yàn)證四個(gè)內(nèi)容。來(lái)自：百科![]()
單機(jī)實(shí)例 采用單個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)節(jié)點(diǎn)部署架構(gòu)。與主流的主備實(shí)例相比，它只包含一個(gè)節(jié)點(diǎn)，但具有高性價(jià)比。備份觸發(fā)后，從主庫(kù)備份數(shù)據(jù)并以壓縮包的形式存儲(chǔ)在對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)上，不會(huì)占用實(shí)例的磁盤(pán)空間。 主備實(shí)例 采用一主一備的經(jīng)典高可用架構(gòu)，主備實(shí)例的每個(gè)節(jié)點(diǎn)的規(guī)格保持一致。備份觸發(fā)后，從主庫(kù)備份數(shù)據(jù)并來(lái)自：專題![]()
Redis實(shí)例，作為遷移的目的數(shù)據(jù)庫(kù)。請(qǐng)參考創(chuàng)建DCS Redis緩存實(shí)例。 說(shuō)明： 如果您的源端是華為云的MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)，Redis實(shí)例請(qǐng)選擇與MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例相同的VPC。 已有MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)，并在其中創(chuàng)建一張表，作為源端數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)。 例如，在MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)中創(chuàng)建一張名為stu來(lái)自：百科![]()
時(shí)，Kafka會(huì)從副本中選擇一個(gè)新的主副本來(lái)繼續(xù)服務(wù)。Kafka還使用復(fù)制確認(rèn)機(jī)制以確保消息在多個(gè)副本之間的一致性。 對(duì)于消費(fèi)者而言，它可以從任何一個(gè)副本中讀取數(shù)據(jù)，并且可以使用偏移量來(lái)跟蹤自己讀取的位置。如果消費(fèi)者在讀取消息時(shí)發(fā)生故障，它可以從上次的偏移量處恢復(fù)，并繼續(xù)讀取剩余的消息。來(lái)自：專題![]()
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。 如來(lái)自：專題![]()
輸數(shù)據(jù)。CDN解決的正是如何將數(shù)據(jù)快速可靠地從源站點(diǎn)傳遞到客戶端。通過(guò)數(shù)據(jù)分發(fā)，用戶可以從一個(gè)距離較近的服務(wù)器獲取數(shù)據(jù)，而不是源站點(diǎn)，從大達(dá)實(shí)現(xiàn)快速訪問(wèn)，減少源站點(diǎn)負(fù)載均衡的壓力。 用戶第一次訪問(wèn)網(wǎng)站后，網(wǎng)站的一些靜態(tài)資源如圖片等會(huì)被下載到本地，作為緩存，當(dāng)用戶第二次訪問(wèn)該網(wǎng)站的來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 分布式緩存服務(wù)優(yōu)點(diǎn) 分布式緩存服務(wù)優(yōu)點(diǎn) 時(shí)間：2020-09-17 09:58:00 Memcached是一個(gè)高性能、分布式的緩存系統(tǒng)，可有效加快應(yīng)用速度、提升應(yīng)用的可擴(kuò)展性，降低對(duì)后端數(shù)據(jù)庫(kù)的性能依賴。分布式緩存Memcached是兼容Memcached的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)，提供來(lái)自：百科
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