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來自：百科分布式緩存Redis可以用于數(shù)據(jù)高并發(fā)場(chǎng)景 分布式緩存Redis可以用于數(shù)據(jù)高并發(fā)場(chǎng)景 通過集群分片技術(shù)和讀寫分離技術(shù)使性能突破瓶頸，與開源相比內(nèi)存資源利用率提升一倍，達(dá)到100%，性能可線性拉升，性價(jià)比達(dá)到最佳。 通過集群分片技術(shù)和讀寫分離技術(shù)使性能突破瓶頸，與開源相比內(nèi)存資源來自：專題
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)復(fù)制服務(wù) 是否采用了并發(fā)技術(shù) 數(shù)據(jù)復(fù)制 服務(wù)是否采用了并發(fā)技術(shù) 時(shí)間：2021-03-23 15:58:19 并發(fā)技術(shù)是提升性能的關(guān)鍵技術(shù)，DRS在多個(gè)環(huán)節(jié)采用了并發(fā)技術(shù)，總體可以分為兩個(gè)大類并發(fā)技術(shù)：讀寫類并發(fā)和線程類并發(fā)。 讀寫類并發(fā) 為了提升全量階段歷史數(shù)據(jù)的搬遷來自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云 CDN 無懼流量數(shù)據(jù)高并發(fā)，嗨購618 華為云CDN無懼流量數(shù)據(jù)高并發(fā)，嗨購618 時(shí)間：2022-06-08 17:22:20 【華為云CDN618秒殺】 近年來，大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能、虛擬現(xiàn)實(shí)等數(shù)字技術(shù)快速發(fā)展，為電子商務(wù)創(chuàng)造了豐富的應(yīng)用場(chǎng)景，電子來自：百科
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定性更高 時(shí)間：2023-02-10 09:27:22 云計(jì)算 混合云 VPC 背景介紹 近年來，隨著各行業(yè)業(yè)務(wù)需求急速增加，數(shù)據(jù)量和并發(fā)訪問量呈指數(shù)級(jí)增長，原來只能依附于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的傳統(tǒng)“緩存”逐漸難以支撐上層業(yè)務(wù)，開源Redis也面臨著如“容量有限”、 “可靠性有限”、 “數(shù)據(jù)重復(fù)拷貝，成本高，效率低”來自：百科![]()
業(yè)務(wù)爆發(fā)時(shí)可以通過一鍵擴(kuò)容，輕松應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)量和訪問量的增長。 數(shù)據(jù)備份恢復(fù) 數(shù)據(jù)備份到 OBS ，根據(jù)需要一鍵式恢復(fù)，數(shù)據(jù)安全有保障。 2.電商類應(yīng)用 熱銷商品展示、秒殺推薦等數(shù)據(jù)面臨高并發(fā)讀的壓力，可以存儲(chǔ)在分布式緩存Memcached中以進(jìn)行快速訪問，分布式緩存Memcached的高并發(fā)及靈活擴(kuò)展能輕松應(yīng)對(duì)高并發(fā)訪問。來自：百科![]()
業(yè)務(wù)爆發(fā)時(shí)可以通過一鍵擴(kuò)容，輕松應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)量和訪問量的增長 數(shù)據(jù)備份恢復(fù) 數(shù)據(jù)備份到OBS，根據(jù)需要一鍵式恢復(fù)，數(shù)據(jù)安全有保障 電商類應(yīng)用 熱銷商品展示、秒殺推薦等數(shù)據(jù)面臨高并發(fā)讀的壓力，可以存儲(chǔ)在分布式緩存Memcached中以進(jìn)行快速訪問，分布式緩存Memcached的高并發(fā)及靈活擴(kuò)展能輕松應(yīng)對(duì)高并發(fā)訪問 優(yōu)勢(shì)來自：百科![]()
業(yè)務(wù)爆發(fā)時(shí)可以通過一鍵擴(kuò)容，輕松應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)量和訪問量的增長 數(shù)據(jù)備份恢復(fù) 數(shù)據(jù)備份到OBS，根據(jù)需要一鍵式恢復(fù)，數(shù)據(jù)安全有保障 2、電商類應(yīng)用 熱銷商品展示、秒殺推薦等數(shù)據(jù)面臨高并發(fā)讀的壓力，可以存儲(chǔ)在Redis中以進(jìn)行快速訪問，Redis的高并發(fā)及靈活擴(kuò)展能輕松應(yīng)對(duì)高并發(fā)訪問 應(yīng)用場(chǎng)景優(yōu)勢(shì)： 高并發(fā) 分布式緩存來自：百科![]()
業(yè)務(wù)訴求。 立即使用 幫助文檔 1V1咨詢 分布式緩存服務(wù)D CS 背景 近年來，隨著各行業(yè)業(yè)務(wù)需求急速增加，數(shù)據(jù)量和并發(fā)訪問量呈指數(shù)級(jí)增長，原來只能依附于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的傳統(tǒng)“緩存”逐漸難以支撐上層業(yè)務(wù)，開源Redis也面臨著如“容量有限”、 “可靠性有限”、 “數(shù)據(jù)重 重復(fù)拷貝，成本高，效率低”來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云 視頻直播 為客戶提供高并發(fā)、低延遲、高清流暢、安全可靠的加速服務(wù) 華為云視頻直播為客戶提供高并發(fā)、低延遲、高清流暢、安全可靠的加速服務(wù) 時(shí)間：2023-02-22 09:50:11 【視頻直播服務(wù)最新活動(dòng)】 視頻直播服務(wù)（Live）依托華為云，憑借在視頻領(lǐng)來自：百科![]()
的業(yè)務(wù)訴求。 立即使用 幫助文檔 了解分布式緩存服務(wù) 分布式緩存服務(wù)背景介紹 隨著近年來各行業(yè)逐漸拓展，業(yè)務(wù)需求急速增加，數(shù)據(jù)量和并發(fā)訪問量呈指數(shù)級(jí)增長，原來只能依附于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的傳統(tǒng)“緩存”逐漸難以支撐上層業(yè)務(wù)，開源Redis也面臨著如“容量有限”、“可靠性有限”、“容易丟關(guān)鍵數(shù)據(jù)”、“成本高、效率低”來自：專題![]()
間隔小于2分鐘（非阻塞情況下） 關(guān)鍵詞個(gè)數(shù) 關(guān)鍵詞，即單次查詢時(shí)布爾邏輯符外的條件個(gè)數(shù)。每次查詢最多30個(gè)。 操作并發(fā)數(shù) 您在1個(gè)華為云賬號(hào)下支持的最大查詢操作并發(fā)數(shù)為200個(gè)。 查詢結(jié)果排序 默認(rèn)按照秒級(jí)時(shí)間從最新開始展示。 模糊查詢 在查詢語句單個(gè)詞長度小于255字符，星號(hào)（*）或問號(hào)（來自：專題![]()
快速部署，實(shí)時(shí)生效，支持多種協(xié)議、多種調(diào)度算法可選，用戶可以高效地管理和調(diào)整分發(fā)策略。 應(yīng)用場(chǎng)景 使用ELB為高訪問量業(yè)務(wù)進(jìn)行流量分發(fā) 對(duì)于業(yè)務(wù)量訪問較大的業(yè)務(wù)，可以通過ELB設(shè)置相應(yīng)的分配策略，將訪問量均勻的分到多個(gè)后端服務(wù)器處理。例如大型門戶網(wǎng)站，移動(dòng)應(yīng)用市場(chǎng)等。 使用ELB和AS為潮汐業(yè)務(wù)彈性分發(fā)流量來自：百科![]()
快速部署，實(shí)時(shí)生效，支持多種協(xié)議、多種調(diào)度算法可選，用戶可以高效地管理和調(diào)整分發(fā)策略。 應(yīng)用場(chǎng)景 使用ELB為高訪問量業(yè)務(wù)進(jìn)行流量分發(fā) 對(duì)于業(yè)務(wù)量訪問較大的業(yè)務(wù)，可以通過ELB設(shè)置相應(yīng)的分配策略，將訪問量均勻的分到多個(gè)后端服務(wù)器處理。例如大型門戶網(wǎng)站，移動(dòng)應(yīng)用市場(chǎng)等。 使用ELB和AS為潮汐業(yè)務(wù)彈性分發(fā)流量來自：百科![]()
在游戲應(yīng)用中，可以將一些用戶信息，如用戶裝備、用戶積分等存儲(chǔ)在 DDS 數(shù)據(jù)庫中。游戲玩家活躍高峰期，對(duì)并發(fā)能力要求較高，可以使用DDS的集群類型，應(yīng)對(duì)高并發(fā)場(chǎng)景。DDS副本集和集群架構(gòu)的高可用特性，能夠滿足游戲在高并發(fā)場(chǎng)景下持續(xù)穩(wěn)定運(yùn)行。 另外，DDS兼容MongoDB，具有No-Schema的方式來自：百科![]()
務(wù)邏輯與消息處理分離，提高了系統(tǒng)的并發(fā)性和響應(yīng)速度。 最后，選擇分布式消息還可以降低系統(tǒng)的成本。在傳統(tǒng)的架構(gòu)中，為了應(yīng)對(duì)高峰期間的并發(fā)請(qǐng)求，需要增加服務(wù)器的數(shù)量和硬件配置，成本較高。而在分布式架構(gòu)中，通過消息隊(duì)列的削峰填谷，可以避免出現(xiàn)因?yàn)?span style='color:#C7000B'>訪問量過大而導(dǎo)致的系統(tǒng)癱瘓，從而減少了服來自：百科![]()
供彈性云端環(huán)境、資源全生命周期管理、數(shù)據(jù)安全及移動(dòng)互聯(lián)云生態(tài)，支持億級(jí)并發(fā)連接，百萬級(jí)交易處理和大數(shù)據(jù)分析能力，保障系統(tǒng)可靠與性能。 業(yè)務(wù)挑戰(zhàn) 快速響應(yīng)并發(fā)高峰 網(wǎng)站、移動(dòng)APP、電商等業(yè)務(wù)場(chǎng)景，有時(shí)瞬間訪問量達(dá)億級(jí)，交易處理量達(dá)百萬級(jí)，導(dǎo)致服務(wù)器負(fù)載高，系統(tǒng)響應(yīng)慢，瞬間的訪問流來自：百科![]()
庫 時(shí)間：2025-04-24 10:28:57 方案概述 應(yīng)用場(chǎng)景 隨著互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)據(jù)庫應(yīng)用行業(yè)的逐漸發(fā)展，業(yè)務(wù)需求急速增加，數(shù)據(jù)量和并發(fā)訪問量呈指數(shù)級(jí)增長，僅依附于傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫難以支撐上層業(yè)務(wù)。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫存在結(jié)構(gòu)復(fù)雜、維護(hù)成本高、訪問性能差、功能有限、無法輕松適應(yīng)數(shù)據(jù)模型或模式的變化等問題。來自：百科![]()
通過Redis提供的哈希、集合等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可以很方便的實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)社交網(wǎng)站超高訪問量下的數(shù)據(jù)訪問。 通過Redis提供的哈希、集合等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可以很方便的實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)社交網(wǎng)站超高訪問量下的數(shù)據(jù)訪問。 分布式緩存Redis 例如：共同專注好友、點(diǎn)贊、評(píng)論等，社交網(wǎng)站的訪問量通常比較大，傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫不適合存儲(chǔ)和查詢這些來自：專題![]()
支持隨業(yè)務(wù)量提升平滑演進(jìn)。 中型通用網(wǎng)站定制建站方案 適用于： 成長階段的中小型網(wǎng)站 日均PV低于30萬，有一定訪問量的網(wǎng)站 方案特點(diǎn)： 數(shù)據(jù)應(yīng)用雙分離，輕松應(yīng)對(duì)高并發(fā)； 擴(kuò)容升級(jí)無障礙， 滿足業(yè)務(wù)上升需求； 智能檢測(cè)用戶發(fā)布圖文，降低運(yùn)營風(fēng)險(xiǎn) 對(duì)應(yīng)產(chǎn)品 服務(wù)器ECS：4核8G (2臺(tái))來自：百科![]()
2、Serverless 的自動(dòng)伸縮特性在高訪問量下可以有效控制成本。盡管隨著訪問量增加，Serverless 的費(fèi)用會(huì)相應(yīng)上升，但它的增長是與實(shí)際的請(qǐng)求處理量緊密相關(guān)的。而傳統(tǒng)架構(gòu)為了應(yīng)對(duì)峰值流量，往往會(huì)過度配置資源，在平時(shí)就會(huì)造成這些資源的閑置浪費(fèi)，即使在高訪問量期間，也可能因?yàn)榧軜?gòu)不夠靈活而無法充分利用資源。來自：專題
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