一般云存储会分几种类型：对象存储（冷、热数据存储）、块存储、表格存储等，今天主要是评测的是对象存储中的热存储，小编带着大家一起通过性价比的对比方式来给各个云厂商排出名次。...，为了防止有读缓存会影响性能，使用随机获取对象Key值，同时为了不让测试机器成为瓶颈，仅使用3线程操作（1GB文件是1个线程），在每个线程中加入Thinking Time来保证测试机网络带宽不是瓶颈，测试机都选用离云存储相同的区域...性价比 到了最重要的性价比的环节，我们要清楚知道每一块钱到底能买多少性能，根据上面的测试结果和价格，这样我们可以得到这样一组计算公式：性价比=性能相对值/价格相对值，由于1G文件上传有些厂商没值，小编选用了...1K小文件+10M大文件的上传下载作为性能数据，以国内厂商阿里云的OSS性价比作为标杆，其性价比值设置为1，其他厂商来跟他对标情况，能得出如下一些如下的结论： 1、从下图的性价比图示看,阿里云的OSS性价比最高...2、综合性价比排名：阿里云>AWS 华为云>金山云>Azure>七牛云 ? ?
为了满足如此高的流媒体标准，无论是个人内容提供商、初创企业和行业领先者，都开始意识到高弹性可扩展的云平台在高质量流媒体服务中不可替代的作用。...借助云服务器，内容服务商可以在公有云中按需定制容量和算力，更轻松的应对突发的流量高峰和更灵活的控制成本。所以测试云服务器的编码能力有着确切的现实意义。...我们将与传统架构的腾讯云S6云服务器进行性能对比，结合成本因素，最终得出性价比的差异。...所以，SR1每个核的计算资源如L1和L2缓存都是独享的。当多核运行时，核间没有资源争夺，具有很强的抗干扰性。...无论是单纯的性能，还是综合性价比，SR1实例都优于S6，可以为用户节省30%以上的成本。
当数据发生变化时，直接更新缓存的值比移除缓存或者让缓存过期它的命中率更高，不过这个时候系统的复杂度过高。 3.缓存的容量和基础设施 缓存的容量有限就会容易引起缓存的失效和被淘汰。...根据缓存和应用的耦合度 ? 本地缓存最大的优点在于它在应用进程的内部，请求缓存非常的快速，没有过多的网络开销。在单应用中不需要集群支持，集群的情况下各节点不需要互相通知的情况下使用本地缓存比较合适。...Guava Cache继承了ConcurrentHashMap的思路，使用多个segments方式的细粒度锁，在保证线程安全的同时，支持高并发场景需求。...但是，在高并发场景下，有可能多个请求并发的去从数据库获取数据，对后端数据库造成极大的冲击，甚至导致 “雪崩”现象。此外，当某个缓存key在被更新时，同时也可能被大量请求在获取，这也会导致一致性的问题。...真正的缓存穿透应该是这样的： 在高并发场景下，如果某一个key被高并发访问，没有被命中，出于对容错性考虑，会尝试去从后端数据库中获取，从而导致了大量请求达到数据库，而当该key对应的数据本身就是空的情况下
前言 Cache在大家最开始接触开发的时候应该就听过许多了，比如浏览器缓存、OS中的缓存、什么缓存一致性等等，各式各样的Cache，看起来各种高大上的样子，看着群里或者某乎的大佬们在不断的讨论或者推缓存相关的...后续分别从OS 中的缓存、JVM中的缓存、Web 应用中常见缓存、现有常作为独立缓存的Redis／MemCache、InnoDB中的存储引擎、浏览器中的缓存、分布式缓存的实现案例 进行对应的浅析及相应Cache...为实现速度的均衡也就是让主存能够不太拖CPU的后腿，磁盘不拖CPU及主存的后腿诞生了由 寄存器 -> 高速缓存 -> 主存 -> 磁盘 这样的一种结构，正在使用的数据通常是存在于寄存器中的，最近高频使用的数据是存在于高速缓存中...Cache 于JVM 这里要说的是JVM中缓存抽象思想的使用，缓存最主要的解决速度差异的问题以提升整体效率，在JVM中也是这样的。...Java 是一种解释型语言，其实这个话不能说的如此绝对，自动JIT出现之后，Java 中的绝大部分热点代码是编译为机器码放在缓存区中的。这其实就是一种缓存思想的使用。
机器之心原创 撰文：高静宜 在这场悄然打响的智能音箱价格战上，百度终于拿出了自己的王牌。 「89 元，这只是酒店菜单上一份凉拌豆腐丝的价格啊。」...相比前作，不带屏幕的小度智能音箱小巧而便携，外观呈圆柱体，直径约 90 毫米，高约 102 毫米，接近一听可乐的大小。 ? 麻雀虽小，五脏俱全。...另外，在测试的过程中，我们向小度提问了许多关于世界杯的问题，也恰逢世界杯开幕在即，在一次唤醒小度时，它的回应是：「午安，世界杯来啦，高不高兴，激不激动？」这着实让人惊喜。...从另一个角度来看，这也体现了百度的 AI 技术实力。 总体上，无论是从资源内容的覆盖度、语音的交互能力，还是在产品的性价比方面，小度智能音箱已经走进国内智能音箱产品的上游之列。...从性价比的配置上不难看出百度对这款小度智能音箱的诚意和决心，而要想让「小度小度」成为如「百度」一样在人们日常生活中不可或缺的存在，首先还是得通过市场和时间的检验。
，今天我们来一起探讨如何评选出一款性价比超高的云数据库。...中：6G-12G，大部分企业因为价格的问题会选用此规格的 高：12G以上，对性能要求更高企业选用，相比较价格也比较昂贵。...如果只看价格的话，Azure的价格是全网最低价，AWS是Azure的6倍多，阿里云是Azure的2倍多。但是价格低是否就意味着竞争力强，而价格高竞争力就弱呢？稍等，我们还需要考察一下性价比。...以全球最大的云厂商AWS的性价比作为标杆，把AWS的性价比值设置为1，其他厂商来跟他对标情况，分别计算其性价比。...从柱状图上看，各厂商差异较大，阿里云的性价比优势较明显。
高度自动化的云容灾解决方案，充分利用云和云原生容灾工具的特性，保障容灾业务在腾讯云上的稳定性和高可用性。与传统容灾工具相比，HyperBDR云容灾可帮助企业在腾讯云上节约90%+的容灾存储成本。...20台源端主机的情况下，只需要2个低配的2核4G的腾讯云CVM作为同步网关就可以把源端的数据写入云盘，一年花费的费用也相应降低至￥40,80.00。5TB高效云盘一年费用为￥21,504.00。...万博智云通过调用云API接口，实现云资源的创建和编排，实现了更加自动化的容灾体验。...企业只需一个普通运维，即可完成智能同步网关的工作，高自动化的方式也大大提高了同步速度，节约了难以估计的人力和时间成本。...由此可见，HyperBDR的对象存储容灾是最具性价比的腾讯云容灾解决方案。
◆ 如何更新缓存 更新缓存的步骤特别简单，共两步：更新数据库和更新缓存。但这简单的两步中需要考虑很多问题。 1）先更新数据库还是先更新缓存？更新缓存时先删除还是直接更新？...以上描述的是典型的高可用和一致性难以两全的问题，如果再加上分区容错 就 是 CAP （ 一 致 性 Consistency 、 可 用 性 Availability 、 分 区 容 错 性Partition...前面花了较长的篇幅来讨论更新缓存的逻辑，接下来详细讨论缓存的高可用设计。...◆ 缓存的高可用设计 关于缓存高可用设计的问题，其实可以单独用一章来讲，但是考虑到Redis的用法介绍偏理论，本书主要讲场景，这里就不讲详细的用法了，只讲要点。 设计高可用方案时，需要考虑5个要点。...如果对缓存高可用有需求，可以使用Redis的Cluster模式，以上5个要点它都会涉及。关于Cluster的配置方法，可以参考Redis官方文档或其他相关教程。
以上描述的是典型的高可用和一致性难以两全的问题，如果再加上分区容错 就 是 CAP （ 一 致 性 Consistency 、 可 用 性 Availability 、 分 区 容 错 性Partition...前面花了较长的篇幅来讨论更新缓存的逻辑，接下来详细讨论缓存的高可用设计。...缓存的高可用设计 关于缓存高可用设计的问题，其实可以单独用一章来讲，但是考虑到Redis的用法介绍偏理论，本书主要讲场景，这里就不讲详细的用法了，只讲要点。 设计高可用方案时，需要考虑5个要点。...如果对缓存高可用有需求，可以使用Redis的Cluster模式，以上5个要点它都会涉及。关于Cluster的配置方法，可以参考Redis官方文档或其他相关教程。...本文给大家讲解的内容是缓存层场景实战，读缓存，如何更新缓存+缓存的高可用设计+缓存的监控 下篇文章给大家讲解的内容是缓存层场景实战，写缓存，业务场景：如何以最小代价解决短期高频写请求 觉得文章不错的朋友可以转发此文关注小编
面试官心理分析 其实这是问到缓存必问的，因为缓存雪崩和穿透，是缓存最大的两个问题，要么不出现，一旦出现就是致命性的问题，所以面试官一定会问你。...事前：redis 高可用，主从+哨兵，redis cluster，避免全盘崩溃。 事中：本地 ehcache 缓存 + hystrix 限流&降级，避免 MySQL 被打死。...数据库 id 是从 1 开始的，结果黑客发过来的请求 id 全部都是负数。这样的话，缓存中不会有，请求每次都“视缓存于无物”，直接查询数据库。这种恶意攻击场景的缓存穿透就会直接把数据库给打死。 ?...然后设置一个过期时间，这样的话，下次有相同的 key 来访问的时候，在缓存失效之前，都可以直接从缓存中取数据。...缓存击穿 缓存击穿，就是说某个 key 非常热点，访问非常频繁，处于集中式高并发访问的情况，当这个 key 在失效的瞬间，大量的请求就击穿了缓存，直接请求数据库，就像是在一道屏障上凿开了一个洞。
缓存高并发问题是在高并发环境下，由于缓存系统无法快速响应或者处理大量的请求，导致系统性能下降，甚至出现系统崩溃的问题。 这个时候该怎么办呢？...它包括本地缓存、分布式缓存和持久化缓存等多个层次，这些层次可以协同工作，以降低缓存的访问延迟并提高缓存的并发处理能力。本地缓存通常位于应用程序的本地内存中，用于存储经常访问的数据。...由于本地缓存的访问速度非常快，因此可以大大减少对远程缓存或数据库的访问次数。 分布式缓存是一种将数据分散到多个缓存节点的方式，以便能够处理高并发访问。...这种技术可以有效地提高缓存系统的可用性和可扩展性，特别是在高并发环境下，能够显著提高系统的响应速度和吞吐量。...告警机制：根据系统的性能指标和业务特点设置告警规则，及时发现系统异常情况并进行处理。可以采用邮件、短信、电话等多种告警方式。 解决缓存高并发问题需要从多个维度进行思考和优化。
这种独立性决定了基于 Web 服务的应用程序是松散耦合的、面向组件的、使用容器化微服务的实现。随着云计算的发展和云服务器的弹性优势，Web应用的更高级形式基于云的应用已经成为主流。...整个堆栈逻辑上可分为三层，即前端（Frontend）通过负载均衡服务器将用户请求路由到后端，然后是松耦合模块化的业务逻辑层，最后是数据缓存和存储层。...NGINX 在许多流行的高流量网站中常用作负载均衡器、反向代理和 http 服务器。它使用复杂的事件驱动架构，使其能够支持数十万个并发连接。...NGINX 性能可以反应Web应用的业务处理能力和用户并发容量。下图为测试实例下的测试配置。图片Redis 是一种开源的内存键值数据结构存储，用作数据库、缓存、消息代理和流引擎。...同样加入价格因素，看性价比，则SR1在Redis的性价比相对基准S6高50%以上。图片在 16 vCPU 实例中， SR1 比 S6 的性能提升 8%，性价比提升 43% 。
1.为何需要缓存？ 在高并发请求时，为何我们频繁提到缓存技术？最直接的原因是，目前磁盘IO和网络IO相对于内存IO的成百上千倍的性能劣势。...通过将高频使用的数据存在离cpu更近的位置，以减少数据传输时间，从而提高处理效率，这就是缓存的意义。 2.在哪里用缓存？ 一切地方。...高并发的时候，压力一下被放大十几倍，redis响应、网络响应必然会变慢。...4.浅谈缓存的那些坑 缓存很有用，但是缓存用不好也会埋很多坑： 缓存穿透 缓存穿透是说收到了一个请求，但是该请求缓存里没有，只能去数据库里查询，然后放进缓存。...解决思路要么是分治，划分更小的缓存区间，按区间过期；要么是给每个key的过期时间加个随机值，避免同时过期，达到错峰刷新缓存的目的。 缓存刷新 说到刷新缓存，其实也有坑的。
这篇文章来聊聊缓存。在处理高流量的互联网应用时，缓存起着至关重要的作用，是优化网站性能的第一手段。 缓存可以显著地提高系统的性能和用户体验，让访问速度更快。...在启用查询缓存前，首先明确是否真正需要它。如果你的数据库更多地进行读取操作而不是写入，且大部分查询重复率高，查询缓存可能会有所帮助。...本篇文章，我们讨论了高并发系统设计中缓存的重要性。适当使用缓存可以显著提高系统性能，并且可以抵消由于大量请求造成的负载。...在设计高并发系统时，我们还需要考虑数据库优化、负载均衡、分布式系统设计等其他方面。通过全方位地理解和应用这些原则，我们才能创建出稳定、可扩展和高效的高并发系统。...希望这篇文章能为你在处理高并发系统设计问题时提供有价值的参考和启示。当然，每个项目和场景都有其特定的需求和挑战，所以请持续学习和实践，不断改进你的设计策略。
的性能成为整个系统的瓶颈 •Redis缓存失效时，会对数据库产生冲击 2.多级缓存理论 多级缓存就是充分利用请求处理的每个环节，分别添加缓存，减轻Tomcat压力，提升服务性能： 浏览器访问静态资源时，...100 缓存上限为10000 实现 首先，我们需要定义两个Caffeine的缓存对象，分别保存商品、库存的缓存数据。...包下的ItemController类，添加缓存逻辑： 使用前面注入的bean对象 从缓存中get得到缓存数据，若缓存中没有就从数据库中得到数据并缓存到JVM中 返回get得到的缓存数据 @RestController...】 优势：时效性强，缓存与数据库强一致 缺点：有代码侵入，耦合度高； 场景：对一致性、时效性要求较高的缓存数据 异步通知：修改数据库时发送事件通知，相关服务监听到通知后修改缓存数据【以下两种】 优势：低耦合...缓存服务监听MQ消息，然后完成对缓存的更新 依然有少量的代码侵入。
转载请注明原作者和原文链接这篇文章来聊聊缓存。在处理高流量的互联网应用时，缓存起着至关重要的作用，是优化网站性能的第一手段。缓存可以显著地提高系统的性能和用户体验，让访问速度更快。...在启用查询缓存前，首先明确是否真正需要它。如果你的数据库更多地进行读取操作而不是写入，且大部分查询重复率高，查询缓存可能会有所帮助。...本篇文章，我们讨论了高并发系统设计中缓存的重要性。适当使用缓存可以显著提高系统性能，并且可以抵消由于大量请求造成的负载。...在设计高并发系统时，我们还需要考虑数据库优化、负载均衡、分布式系统设计等其他方面。通过全方位地理解和应用这些原则，我们才能创建出稳定、可扩展和高效的高并发系统。...希望这篇文章能为你在处理高并发系统设计问题时提供有价值的参考和启示。当然，每个项目和场景都有其特定的需求和挑战，所以请持续学习和实践，不断改进你的设计策略。
缓存击穿 在高并发下，对某些热点的值进行查询，但是这个时候缓存正好过期了，缓存没有命中，导致大量请求直接落到数据库上，此时这种大量的请求可能会是数据库崩盘。...以上两种情况均是属于缓存失效，但里面还有小小的细节。那就是存在多个缓存同时失效的问题，尤其在高并发时间段。为避免这种多个缓存失效的问题，我们在设置超时时间的时候，可以使用固定时间+随机时间。...4、高可用，集群 1.5，redis缓存与springboot整合 在启动函数中先要开启缓存注解@Enablecaching @Cacheable 被该注解标注的方法，会在执行前查询缓存服务器，如果缓存服务器有结果...为了实现哨兵的高可用，可以配置成多哨兵模式，即多个哨兵进程运行在不同的服务器上检测各个redis服务器，哨兵两两之间也会互相监控。...本篇博客文字较多，大多数是描述问题的原因及解决方案。本次博客与上一篇一起，是Redis从入门到高可用。其大部分在工作中都会遇到，以此做一个浅显的记录。
对于高并发架构，毫无疑问缓存是最重要的一环，对于大量的高并发，可以采用三层缓存架构来实现，nginx+redis+ehcache nginx 对于中间件nginx常用来做流量的分发，同时nginx本身也有自己的缓存...，通过水平扩展能够提升并发、高可用的能力 一.持久化机制：将redis内存中的数据持久化到磁盘中，然后可以定期将磁盘文件上传至S3(AWS)或者ODPS（阿里云）等一些云存储服务上去。...如果redis出现了大规模的宕机，导致nginx大量流量直接涌入数据生产服务，那么最后的tomcat堆内存缓存也可以处理部分请求，避免所有请求都直接流向DB 缓存数据更新策略 对时效性要求高的缓存数据，...事前的解决方案，搭建一套高可用架构的redis cluster集群，主从架构、一主多从，一旦主节点宕机，从节点自动跟上，并且最好使用双机房部署集群。...DB，导致DB承载高并发的问题。
，通过水平扩展能够提升并发、高可用的能力 一.持久化机制 将redis内存中的数据持久化到磁盘中，然后可以定期将磁盘文件上传至S3(AWS)或者ODPS（阿里云）等一些云存储服务上去。...需要注意的是redis cluster架构下slave节点主要是用来做高可用、故障主备切换的，如果一定需要slave能够提供读的能力，修改配置也可以实现（同时也需要修改jedis源码来支持该情况下的读写分离操作...缓存数据更新策略 对时效性要求高的缓存数据，当发生变更的时候，直接采取数据库和redis缓存双写的方案，让缓存时效性最高。...事前的解决方案，搭建一套高可用架构的redis cluster集群，主从架构、一主多从，一旦主节点宕机，从节点自动跟上，并且最好使用双机房部署集群。...DB，导致DB承载高并发的问题。
关注高并发、高可用的架构设计，对系统服务化、分库分表、性能调优等方面有深入研究和丰富实践经验。热衷于技术研究和分享。...这就比较依赖缓存的过期和更新策略。一般会在数据发生更改的时，主动更新缓存中的数据或者移除对应的缓存。 ? 2缓存并发问题 缓存过期后将尝试从后端数据库获取数据，这是一个看似合理的流程。...但是，在高并发场景下，有可能多个请求并发的去从数据库获取数据，对后端数据库造成极大的冲击，甚至导致 “雪崩”现象。此外，当某个缓存key在被更新时，同时也可能被大量请求在获取，这也会导致一致性的问题。...真正的缓存穿透应该是这样的： 在高并发场景下，如果某一个key被高并发访问，没有被命中，出于对容错性考虑，会尝试去从后端数据库中获取，从而导致了大量请求达到数据库，而当该key对应的数据本身就是空的情况下...目前主流的数据库、缓存、Nosql、搜索中间件等技术栈中，都支持“分片”技术，来满足“高性能、高并发、高可用、可扩展”等要求。
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