数据湖查询加速:利用高性能缓存提升查询性能
云原生数据仓库 AnalyticDB MySQL 版推出了湖存储加速（LakeCache）功能，能够将OSS中的热点文件缓存在NVMe SSD高性能存储介质上，提高OSS数据的读取效率。该功能主要适用于需要大量带宽，且数据重复读的场景，例如，多个分析人员需要查询同一份数据。本文主要介绍湖存储加速功能的优势、应用场景以及使用方法。
调用DescribeEssdCacheConfig获取集群云盘缓存状态和大小-云原生数据仓库AnalyticDB-阿里云
查询集群加速配置，云盘缓存空间大小，单位为GB。
Spring Boot实战解决高并发数据入库: Redis 缓存+MySQL 批量入库
强烈推荐一个大神的人工智能的教程：http://www.captainai.net/zhanghan前言最近在做阅读类的业务，需要记录用户的PV，UV；项目状况：前期尝试业务阶段；特点：快速实现（不需要做太重，满足初期推广运营即可）快速投入市场去运营收集用户的原始数据，三要素：谁在什么时间阅读哪篇文章提到PV，UV脑海中首先浮现特点：需要考虑性能（每个客户每打开一篇文章进行记录）允许数据有较小误....
高并发简单解决方案————redis队列缓存+mysql 批量入库(ThinkPhP)
源码地址：https://github.com/Tinywan/PHP_Experience 问题分析 问题一：要求日志最好入库；但是，直接入库mysql确实扛不住，批量入库没有问题，done。【批量入库和直接入库性能差异】 问题二：批量入库就需要有高并发的消息队列，决定采用redis list 仿真实现，而且方便回滚。 问题三：日志量毕竟大，保存最近30条足矣，决定用php写个离线统计和清理.....
【高并发简单解决方案】redis队列缓存 + mysql 批量入库 + php离线整合
需求背景：有个调用统计日志存储和统计需求，要求存储到mysql中；存储数据高峰能达到日均千万，瓶颈在于直接入库并发太高，可能会把mysql干垮。 问题分析 思考：应用网站架构的衍化过程中，应用最新的框架和工具技术固然是最优选择；但是，如果能在现有的框架的基础上提出简单可依赖的解决方案，未尝不是一种提升自我的尝试。 解决： 问题一：要求日志最好入库；但是，直接入库mysql确实扛不住，批量入库没.....
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