两个场景设置的一样只是url 不同 一个url有缓存 一个url没缓存 都用并发用户模式 为啥tps
两个场景设置的一样只是url 不同 一个url有缓存 一个url没缓存 都用并发用户模式 为啥tps那差距那么大呢 ？直接导致nginx挂掉了 怎么调试呢?
高并发场景下缓存处理思路总结
在实际的开发当中，我们经常需要进行磁盘数据的读取和搜索，因此经常会有出现从数据库读取数据的场景出现。但是当数据访问量次数增大的时候，过多的磁盘读取可能会最终成为整个系统的性能瓶颈，甚至是压垮整个数据库，导致系统卡死等严重问题。常规的应用系统中，我们通常会在需要的时候对数据库进行查找，因此系统的大致结构如下所示：网络异常，图片无法展示|当数据量较高的时候，需要减少对于数据库里面的磁盘读写操作，因此....
高并发场景下缓存处理的一些思路
以下是正文：在实际的开发当中，我们经常需要进行磁盘数据的读取和搜索，因此经常会有出现从数据库读取数据的场景出现。但是当数据访问量次数增大的时候，过多的磁盘读取可能会最终成为整个系统的性能瓶颈，甚至是压垮整个数据库，导致系统卡死等严重问题。常规的应用系统中，我们通常会在需要的时候对数据库进行查找，因此系统的大致结构如下所示：当数据量较高的时候，需要减少对于数据库里面的磁盘读写操作，因此通常都会选择....
【redis】redis应用场景，缓存的各种问题
redis有一个重要的应用领域——缓存 引用来自网友的图解释缓存在架构中的位置 默认情况下，我们的服务架构如下图，客户端请求service，然后service去读取mysql数据库 问题存在于，数据库性能不够用，数据库是整个架构中最重要的一个环节，它在高并发，高写入频次的时候非常容易崩掉，这是一般的数据库本身的特性所决定的，它们的架构模式注定了不可以承受较大的并发量，所以就有了缓存： servi....
高并发场景下的缓存有哪些常见的问题？
一、缓存一致性问题 当数据时效性要求很高时，需要保证缓存中的数据与数据库中的保持一致，而且需要保证缓存节点和副本中的数据也保持一致，不能出现差异现象。 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。 二、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...
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
产品推荐
阿里云存储服务
阿里云存储基于飞天盘古2.0分布式存储系统，产品多种多样，充分满足用户数据存储和迁移上云需求。
+关注