- redis緩存和mysql 內(nèi)容精選 換一換
-
--rdb {output.rdb} Redis 4.0和Redis 5.0實(shí)例 Redis 4.0/5.0實(shí)例支持選擇AOF和RDB格式進(jìn)行持久化,支持在控制臺(tái)備份和下載AOF和RDB文件 Redis在線數(shù)據(jù)遷移是遷移整個(gè)實(shí)例數(shù)據(jù)么? 如果是單機(jī)和主備實(shí)例之間進(jìn)行遷移,是遷移實(shí)例所來自:專題。 GaussDB (for Redis)數(shù)據(jù)庫支持包年/包月和按需計(jì)費(fèi)模式相互轉(zhuǎn)換嗎? 包年/包月和按需計(jì)費(fèi)模式支持相互轉(zhuǎn)換。 GaussDB(for Redis)包年/包月實(shí)例轉(zhuǎn)按需實(shí)例請(qǐng)參見包周期實(shí)例轉(zhuǎn)按需計(jì)費(fèi)。 GaussDB(for Redis)按需計(jì)費(fèi)實(shí)例轉(zhuǎn)包年/包月實(shí)例請(qǐng)參見按需計(jì)費(fèi)實(shí)例轉(zhuǎn)包周期。來自:專題
- redis緩存和mysql 相關(guān)內(nèi)容
-
您可以登錄 CDN 控制臺(tái)查看流量命中率和請(qǐng)求命中率。 登錄華為云控制臺(tái),在控制臺(tái)首頁中選擇“CDN與智能邊緣 > CDN”,進(jìn)入CDN控制臺(tái)。 在左側(cè)菜單欄中,選擇“統(tǒng)計(jì)分析”。 分別選擇“使用量統(tǒng)計(jì)”和“訪問情況統(tǒng)計(jì)”查看“流量命中率”和“請(qǐng)求命中率”。 圖1 流量命中率 圖2 請(qǐng)求命中率 優(yōu)化緩存命中率 1來自:百科內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)(CDN)將源站內(nèi)容分發(fā)至靠近用戶的加速節(jié)點(diǎn),使用戶可以就近獲得所需的內(nèi)容,解決Internet網(wǎng)絡(luò)擁擠的狀況,提高用戶訪問的響應(yīng)速度和成功率,從而提升您業(yè)務(wù)的使用體驗(yàn) 產(chǎn)品詳情立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面 [ 免費(fèi)體驗(yàn)中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品,快速開啟云上之旅免費(fèi) 最新文章 替換VolcanoJobrepl來自:百科
- redis緩存和mysql 更多內(nèi)容
-
單機(jī):適用于應(yīng)用對(duì)可靠性要求不高、僅需要緩存臨時(shí)數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)場景。 主備:包含一個(gè)主節(jié)點(diǎn),一個(gè)或多個(gè)備節(jié)點(diǎn),主備節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)通過實(shí)時(shí)復(fù)制保持一致,當(dāng)主節(jié)點(diǎn)故障后,備節(jié)點(diǎn)自動(dòng)升級(jí)為主節(jié)點(diǎn)。 集群:通過條帶化分區(qū)來增加緩存的容量和并發(fā)連接數(shù),每個(gè)條帶是一個(gè)主節(jié)點(diǎn)和0到多個(gè)備節(jié)點(diǎn),條帶本身對(duì)外不可見。 文中課程來自:百科
擴(kuò)容、便捷管理的在線分布式緩存能力,滿足用戶高并發(fā)及數(shù)據(jù)快速訪問的業(yè)務(wù)訴求。 即開即用 D CS 提供單機(jī)、主備和集群三種類型的緩存實(shí)例,擁有從128M到1T的豐富內(nèi)存規(guī)格。您可以通過控制臺(tái)直接創(chuàng)建,無需單獨(dú)準(zhǔn)備服務(wù)器資源。 其中Redis4.0和Redis5.0版本采用容器化部署,秒級(jí)完成創(chuàng)建。來自:百科
社區(qū)版和商業(yè)版,由于其體積小、速度快、成本低、開放源碼等特點(diǎn),受到廣大中小型網(wǎng)站開發(fā)者的喜愛。MySQL 是目前最流行的開源型關(guān)系數(shù)據(jù)庫,大多應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)。例如:網(wǎng)站系統(tǒng)、日志記錄系統(tǒng)、 數(shù)據(jù)倉庫 系統(tǒng)等。 華為云推薦: 云數(shù)據(jù)庫 RDS for MySQL: https://support來自:百科
常用診斷場景的指標(biāo)下鉆分析:根據(jù)應(yīng)用響應(yīng)時(shí)間、請(qǐng)求數(shù)、錯(cuò)誤率等指標(biāo)下鉆分析,按業(yè)務(wù)、應(yīng)用、環(huán)境、數(shù)據(jù)庫和中間件等多維度查看。 異常事務(wù)和慢事務(wù)捕捉:基于調(diào)用事務(wù)(Transaction)的超時(shí)和異常分析,并有效自動(dòng)關(guān)聯(lián)到對(duì)應(yīng)的接口調(diào)用,如 SQL、MQ 等。 了解詳情 應(yīng)用性能管理 應(yīng)用場景來自:專題