SelectDB数据缓存
本文档为您介绍云数据库SelectDB的数据缓存功能，当您需要管理缓存数据并提升云数据库 SelectDB 版的访问速度时，可以根据该文档对缓存进行有效管理，并利用LRU和TTL管理策略，以及缓存预热技术，来充分发挥数据库性能。
[go 面试] 缓存策略与应对数据库压力的良方
在高并发场景中，缓存是提高系统性能的关键利器。然而，缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩等问题可能会给系统带来严重的负担。本文将深入探讨这些问题，并提供有效的解决办法，使用 Go 语言示例代码。 1. 缓存穿透 1.1 问题描述 缓存穿透是指每次查询都没有命中缓存，导致每次都需要去数据库中查询，可能引起数据库压力剧增。 1.2 解决...
面试题：如何解决缓存和数据库的一致性问题？
所谓的一致性问题是指，在同时使用缓存和数据库的情况下，要确保数据在缓存与数据库中的更新操作保持同步。也就是当对数据进行修改时，无论是先修改缓存还是先修改数据库，最终都要保证两者的数据是一样的，不会出现数据不一样的问题。 1.一致性问题解决方案 缓存和数据库一致性的经典解决方案有以下两个： 使用延迟双删 + MQ 保证数据的一致性。 通过 Canal 监听 MySQL 的 Binlog...
缓存淘汰
为了降低长连接的内存占用，确保数据库不会因为过多的长连接而导致内存不足，RDS PostgreSQL支持进程级的缓存淘汰功能，使用LRU（Least Recently Used）的策略释放不常使用的缓存，从而降低连接的内存使用量，提升实例的稳定性。
GlobalPlanCache功能有哪些
本文介绍了PolarDB PostgreSQL版（兼容Oracle）的全局执行计划缓存（Global Plan Cache）功能。
SelectDB数据缓存的原理与使用方法
本文介绍云数据库 SelectDB 版中湖仓一体相关的数据缓存功能（File Cache），帮助您对外部数据源进行高效的联邦分析。
Java 最常见的面试题：怎么保证缓存和数据库数据的一致性？
保证缓存和数据库数据一致性的问题通常被称为“缓存穿透”问题。以下是一些常用的策略： 读取数据时先查缓存：当需要获取数据时，首先检查缓存中是否存在。如果存在，直接返回；如果不存在，再去数据库查询，并将结果写入缓存。 设置过期时间：对于缓存的每一条数据，都设置一个过期时间。当...
面试官，如何保证缓存与数据库的数据一致性
0. 缓存更新策略内存淘汰超时剔除主动更新说明利用redis的内存淘汰机制，当内存不足时自动淘汰部分数据，下次查询时更新缓存给缓存数据添加过期时间，到期后删除缓存，下次查询再更新缓存编写业务逻辑，自己控制在修改数据库时更新缓存一致性差一般好维护成本无低高0.1 缓存主动更新策略方案一：由缓存的调用者在更新数据库的...
如何使用PolarDB的持久缓存池WarmBufferPool功能
本文介绍了PolarDB的持久缓存池（Warm Buffer Pool）功能，包括技术原理、功能优势、使用方法等内容。
突破Java面试(27)-如何保证缓存与数据库的数据一致性
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