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况下,也可以保证缓存的响应速度。 3. 扩展性 分布式缓存可以通过添加更多的节点来扩展缓存的容量和性能。这种方式不仅能够增加缓存的可用性,也能够提高系统的扩展性,更好地适应未来的业务需求。 4. 降低数据库负载 缓存可以将数据存储在内存中,用户的请求可以直接从缓存中获取,而不需要来自:百科>>专业评测: 云数据库 GeminiDB Redis接口与开源Redis成本对比 开源Redis依赖纯内存,使用成本高。 受fork问题影响,容量使用率往往要控制在50%以下。 受Gossip协议效率限制,集群很难胜任大数据量场景。 云数据库GeminiDB Redis接口为用户带来全新产品体验:来自:专题
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来自:百科AOT: 主要有GraalVM[1]、EJET等,AOT方案是通过在程序运行前,直接将Java源码编译成本地机器码,因为提前编译并不占用运行时间,以此来显著提升应用的启动速度,同时本地机器码可以持久化于磁盘中,不占用内存且可重复使用。但是该类方案在特定场景也存在一定的局限性,如Gra来自:百科
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根据数据库一贯的做法,我们需要一个缓存(bufferpool),把经常访问的页面放在缓存中,从而加快页面读取的速度。但是存储层能够分配给bufferpool的资源非常有限,我们需要根据bufferpool的使用特点设计一个高效的缓存策略。 GaussDB (for MySQL)目前支持两种缓存淘汰策略:L来自:百科