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數(shù)據(jù)移到緩存隊(duì)列中,并緩存此數(shù)據(jù),緩存隊(duì)列重新按照時(shí)間排序;緩存數(shù)據(jù)隊(duì)列中被再次訪問(wèn)后,重新排序;需要淘汰數(shù)據(jù)時(shí),淘汰緩存隊(duì)列中排在末尾的數(shù)據(jù),即淘汰"倒數(shù)第K次訪問(wèn)離現(xiàn)在最久"的數(shù)據(jù)。 命中率分析 LRU-K具有LRU的優(yōu)點(diǎn),同時(shí)能夠避免LRU的缺點(diǎn),實(shí)際應(yīng)用中LRU-2是綜合來(lái)自:百科0/6.0實(shí)例,支持自定義端口,同時(shí)也支持修改端口。 分布式緩存Redis精選推薦 分布式緩存Redis 分布式緩存Redis 分布式緩存服務(wù)數(shù)據(jù)遷移 分布式緩存服務(wù)Redis的優(yōu)勢(shì) 區(qū)塊鏈服務(wù)BCS 數(shù)字營(yíng)銷技術(shù)平臺(tái) 區(qū)塊鏈 典型技術(shù)架構(gòu) 區(qū)塊鏈應(yīng)用的判斷準(zhǔn)則 云日志服務(wù)LTS 免費(fèi) 云日志 服務(wù)來(lái)自:專題
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根據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)一貫的做法,我們需要一個(gè)緩存(bufferpool),把經(jīng)常訪問(wèn)的頁(yè)面放在緩存中,從而加快頁(yè)面讀取的速度。但是存儲(chǔ)層能夠分配給bufferpool的資源非常有限,我們需要根據(jù)bufferpool的使用特點(diǎn)設(shè)計(jì)一個(gè)高效的緩存策略。 GaussDB (for MySQL)目前支持兩種緩存淘汰策略:L來(lái)自:百科emcached通常只是當(dāng)作緩存系統(tǒng)使用,所以使用memcached的應(yīng)用程序在寫(xiě)回較慢的系統(tǒng)時(shí)(像是后端的數(shù)據(jù)庫(kù))需要額外的代碼更新memcached內(nèi)的數(shù)據(jù)。 memcached是一套分布式的快取系統(tǒng),與redis相似,當(dāng)初是Danga Interactive為了LiveJo來(lái)自:百科
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,您可以通過(guò)緩存刷新功能將 CDN 緩存強(qiáng)制過(guò)期;也可以使用緩存預(yù)熱功能,將更新的資源預(yù)先緩存到CDN節(jié)點(diǎn)。 緩存刷新: 提交緩存刷新請(qǐng)求后,CDN節(jié)點(diǎn)的緩存內(nèi)容將會(huì)被強(qiáng)制過(guò)期。當(dāng)用戶向CDN節(jié)點(diǎn)請(qǐng)求資源時(shí),CDN會(huì)直接回源站拉取對(duì)應(yīng)的資源返回給用戶,并將其緩存。 緩存預(yù)熱: 提交緩來(lái)自:百科
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