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在节点中设置分布式缓存

是一种常见的优化技术,它可以提高系统的性能和可扩展性。分布式缓存是将数据存储在多个节点上,以减轻数据库或其他后端存储系统的负载,并提供快速的数据访问。

分布式缓存的优势包括:

  1. 提高系统性能:通过将数据存储在内存中,分布式缓存可以提供低延迟的数据访问,从而加快系统的响应速度。
  2. 减轻后端存储负载:分布式缓存可以将请求分散到多个节点上,从而减轻数据库或其他后端存储系统的负载,提高系统的可扩展性。
  3. 提供高可用性:通过在多个节点上复制数据,分布式缓存可以提供高可用性,即使某个节点发生故障,系统仍然可以继续正常运行。

分布式缓存的应用场景包括:

  1. 热门数据缓存:将经常访问的数据存储在分布式缓存中,以提高系统的响应速度。
  2. 数据库查询缓存:将数据库查询结果缓存到分布式缓存中,以减轻数据库的负载。
  3. 会话管理:将用户会话信息存储在分布式缓存中,以提供快速的用户认证和授权。
  4. 分布式计算:在分布式计算中,分布式缓存可以用于共享中间结果,加快计算速度。

腾讯云提供了一款适用于分布式缓存的产品,即腾讯云的"云数据库Redis"。云数据库Redis是一种基于内存的高性能Key-Value存储服务,可以用于缓存、会话管理、消息队列等场景。您可以通过以下链接了解更多关于腾讯云云数据库Redis的信息:https://cloud.tencent.com/product/redis

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技术硬实力,分布式缓存如何与本地缓存配合,提高系统性能?

服务端缓存可以分为“进程内缓存”和“分布式缓存”两大类。相比缓存数据在进程内存中读写的速度,一旦涉及到了网络访问,那么由网络传输、数据复制、序列化和反序列化等操作所导致的延迟,就要比内存访问高得多。所以,对于分布式缓存来说,处理与网络有关的操作是影响吞吐量的主要因素,这也是比淘汰策略、扩展功能更重要的关注点。而这就决定了,尽管也有 Ehcache、Infinispan 这类能同时支持分布式部署和进程内嵌部署的缓存方案,但在通常情况下,进程内缓存和分布式缓存在选型时,会有完全不同的候选对象和考察点。所以说,我们在决定使用哪种分布式缓存之前,必须先确认好自己的需求是什么。

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  • 分布式缓存小结

    1) 高性能:当传统数据库面临大规模数据访问时,磁盘I/O 往往成为性能瓶颈,从而导致过高的响应延迟.分布式缓存将高速内存作为数据对象的存储介质,数据以key/value 形式存储,理想情况下可以获得DRAM 级的读写性能; 2) 动态扩展性:支持弹性扩展,通过动态增加或减少节点应对变化的数据访问负载,提供可预测的性能与扩展性;同时,最大限度地提高资源利用率; 3) 高可用性:可用性包含数据可用性与服务可用性两方面.基于冗余机制实现高可用性,无单点失效(single point of failure),支持故障的自动发现,透明地实施故障切换,不会因服务器故障而导致缓存服务中断或数据丢失.动态扩展时自动均衡数据分区,同时保障缓存服务持续可用; 4) 易用性:提供单一的数据与管理视图;API 接口简单,且与拓扑结构无关;动态扩展或失效恢复时无需人工配置;自动选取备份节点;多数缓存系统提供了图形化的管理控制台,便于统一维护; 5) 分布式代码执行(distributed code execution):将任务代码转移到各数据节点并行执行,客户端聚合返回结果,从而有效避免了缓存数据的移动与传输.最新的Java 数据网格规范JSR-347中加入了分布式代码执行与Map/reduce 的API 支持,各主流分布式缓存产品,如IBM WebSphere eXtreme Scale,VMware GemFire,GigaSpaces XAP 和Red Hat Infinispan 等也都支持这一新的编程模型.

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