js 查找redis緩存SEARCH AGGREGATION
回答:1）業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)在不斷地增長，不可能將所有數(shù)據(jù)全部存儲(chǔ)在 Redis 緩存中，內(nèi)存的價(jià)格遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于磁盤。所以需要做淘汰機(jī)制的設(shè)計(jì)；（2）緩存的淘汰就是根據(jù)一定的策略，將不太重要的數(shù)據(jù)從緩存中進(jìn)行刪除；（3）Redis 一共有 8 種淘汰策略，在 Redis 4.0 之前有 6 種，4.0 之后又增加了 2 種，如下圖：（4）緩存策略的解釋： ◆ volatile-random：在設(shè)置了過期時(shí)間的數(shù)據(jù)中...
社區(qū)管理員
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回答:OnceDB是基于Redis實(shí)現(xiàn)的全文搜索數(shù)據(jù)庫，可以像SQL數(shù)據(jù)庫那樣創(chuàng)建輔助索引，提高條件搜索的性能。OnceDB并不改變Redis的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)，Redis數(shù)據(jù)庫文件可以直接在OnceDB中操作，然后再返回Redis中使用。# 索引搜索## 搜索原理全文搜索的性能比較差，可通過創(chuàng)建索引的辦法提高性能，辦法是為索引字段創(chuàng)建一個(gè)有序列表，然后在條件查詢時(shí)，對(duì)這些有序列表做交集查詢操作。# 創(chuàng)建4...
caohaoyu
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回答:（1）雪崩、擊穿、穿透最終的結(jié)果都是請(qǐng)求壓力會(huì)轉(zhuǎn)移到數(shù)據(jù)庫，導(dǎo)致系統(tǒng)崩潰，但場(chǎng)景有所區(qū)別；（2）雪崩 ◆ 大量的不同請(qǐng)求無法在 Redis 中命中，導(dǎo)致請(qǐng)求都流向了數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)庫的壓力劇增； ◆ 發(fā)生雪崩的原因可能是，有大量的緩存 Key 在同一時(shí)間過期。（3）擊穿 ◆ 并發(fā)很大的情況下，針對(duì)某個(gè)特定的請(qǐng)求，緩存中數(shù)據(jù)不存在，導(dǎo)致都請(qǐng)求到了數(shù)據(jù)庫，造成數(shù)據(jù)庫壓力過大； ◆ 原因通常是某個(gè) ...
社區(qū)管理員
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回答:mysql、redis、MongoDB基本上在對(duì)應(yīng)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中都會(huì)用到。習(xí)慣上，所有的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)都是需要落庫的，這種落庫指關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)寫入，可以很直觀的在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的客戶端進(jìn)行查詢，可以持久化到磁盤空間，因 mysql 開源穩(wěn)定，滿足業(yè)務(wù)需求，其成為互聯(lián)網(wǎng)公司的最優(yōu)選擇。而 redis 經(jīng)常在高并發(fā)的請(qǐng)求加速、優(yōu)化用戶體驗(yàn)中用到，普遍的做法是將數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)請(qǐng)求一次，放入緩存中，同時(shí)返回給用...
shusen
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...面的時(shí)候，使用websocket從服務(wù)端獲取數(shù)據(jù)，首先從redis中查找有沒有數(shù)據(jù)，沒有數(shù)據(jù)再去mysql數(shù)據(jù)庫中查找 瀏覽器初次進(jìn)入到編輯頁面，不需要從服務(wù)端獲取數(shù)據(jù)，這樣避免請(qǐng)求接口時(shí)間上浪費(fèi) 使用vue的watch方式來監(jiān)聽寫文章頁...
...st) #將請(qǐng)求轉(zhuǎn)換成一個(gè)簡單的字符串建，方便之后進(jìn)行查找 page_key=cache:+hash_request(request) #嘗試查找被緩存的頁面 content=conn.get(page_key) if not content: #如果頁面沒有被緩存，那么生成頁面 content=callback(re...
...mysql與Redis搭配 我的想法是在讀取的時(shí)候會(huì)先去緩存中去查找，如果找到那就大吉大利了，找不到再去數(shù)據(jù)庫中查找并且調(diào)到緩存中。 if (Cache::has($key)){ //首先查尋cache如果找到 $values = Cache::get($>key); //直接讀...
...lue為該圖片所在文件服務(wù)器的路徑，我們需要根據(jù)文件名查找該文件所在文件服務(wù)器上的路徑，數(shù)據(jù)量大概有2000W左右，按照我們約定的規(guī)則進(jìn)行分庫，規(guī)則就是隨機(jī)分配，我們可以部署8臺(tái)緩存服務(wù)器，每臺(tái)服務(wù)器大概含有500W...
...存，主要用于處理大數(shù)據(jù)的高訪問負(fù)載 列存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫 查找速度快，可擴(kuò)展性強(qiáng)，更容易進(jìn)行分布式擴(kuò)展，但功能相對(duì)局限 HBase 分布式的文件系統(tǒng) 文檔數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)要求不嚴(yán)格，查詢性能不高，而且缺乏統(tǒng)一的查詢語法 Mo...
...會(huì)同時(shí)使用兩個(gè)哈希表ht[0]和ht[1]，所有的更新、刪除、查找操作也會(huì)在兩個(gè)哈希表進(jìn)行。例如要查找一個(gè)鍵的話，服務(wù)器會(huì)優(yōu)先查找ht[0]，如果不存在，再查找ht[1]，諸如此類。此外當(dāng)執(zhí)行新增操作時(shí)，新的鍵值對(duì)一律保存到ht[1...
...一個(gè)唯一的 sessionId。這個(gè) sessionId 在服務(wù)器對(duì)儲(chǔ)存庫進(jìn)行查找的時(shí)候使用。 使用內(nèi)存緩存的時(shí)候，你的 cookie 只包含一個(gè) session ID。它避免了私人用戶信息被暴露在 cookie 中的危險(xiǎn)。使用內(nèi)存緩存存儲(chǔ) session 數(shù)據(jù)的優(yōu)點(diǎn)：1、基...
...現(xiàn)方式：Redis list的實(shí)現(xiàn)為一個(gè)雙向鏈表，可以支持反向查找和遍歷，方便操作。不過帶來了部分額外的內(nèi)存開銷，Redis內(nèi)部的很多實(shí)現(xiàn)，包括發(fā)送緩沖隊(duì)列等也都是用的這個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。Set1.常用命令：sadd,spop,smembers,sunion。2.應(yīng)用...
...現(xiàn)方式：Redis list的實(shí)現(xiàn)為一個(gè)雙向鏈表，可以支持反向查找和遍歷，方便操作。不過帶來了部分額外的內(nèi)存開銷，Redis內(nèi)部的很多實(shí)現(xiàn)，包括發(fā)送緩沖隊(duì)列等也都是用的這個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。Set1.常用命令：sadd,spop,smembers,sunion。2.應(yīng)用...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺(tái)階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...
BDEEFE
阿羅
