1. Plusieurs serveurs peuvent être sur l'intranet. 2. Redis peut configurer une grande quantité de mémoire, ce qui signifie que cette quantité peut ne pas être atteinte par Java 3. De plus, Redis peut maintenir la continuité des données, par exemple, si votre Java est redémarré ou si. votre java doit être republié, alors les données en mémoire n'existeront plus avec redis. 4. De plus, redis est plus fiable. Les données dans redis peuvent être déposées sur le disque dur et récupérées. Comment récupérer les éléments de votre mémoire Java ? 5. Un problème très simple est que, par exemple, la session est stockée en mémoire, ce qui signifie que si vous republiez, tous les utilisateurs devront se reconnecter à Redis. 6. Pour un autre exemple, si vous avez plus de N gigaoctets de données chaudes qui doivent être stockées en mémoire pour faciliter une lecture efficace, pouvez-vous me dire d'utiliser la mémoire Java ?
1. Différents scénarios d'application conduisent à plusieurs méthodes de déploiement pour la mise en cache locale ou inter-machines en fonction du problème à résoudre. Par exemple, si un programme métier consomme beaucoup de CPU, la machine déployée n’a besoin que d’une configuration mémoire générale. Les données mises en cache sont relativement volumineuses et doivent être déployées séparément, ou même plusieurs unités doivent être formées en cluster. Pour un autre exemple, à mesure que le système s'agrandit, diverses modularisations et microservices sont nécessaires. Chaque service peut évoluer indépendamment. La séparation du calcul et des données est également une méthode courante. De plus, il n'y a pas lieu de s'inquiéter de la surcharge causée par les E/S du réseau avant que le goulot d'étranglement de la bande passante du réseau ne soit atteint, le délai des E/S du réseau est de l'ordre de la ms, ce qui est très rentable.
2.Redis a également une fonction de persistance en tant que cache et base de données kv, et peut être restauré après une panne de courant et un redémarrage. Bien sûr, si vous avez juste besoin du mécanisme de mise en cache, vous pouvez choisir de programmer et de maintenir un cache vous-même, en fonction de vos propres besoins. Le prix est que vous devez implémenter vous-même le mécanisme de mise en cache, l'invalidation automatique, le cache plein et d'autres fonctions.
MongoDB dispose également d'un moteur de stockage en mémoire pure, que vous pouvez également découvrir et essayer.
J'adore MongoDB ! Amusez-vous!
Je suis très curieux. Le problème Redis a été soumis au forum MongoDB. J'ai également informé que MongoDB dispose également d'un moteur de stockage en mémoire pure similaire. Certains amis ont exprimé leur mécontentement et en ont soustrait 1.
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1. Plusieurs serveurs peuvent être sur l'intranet.
2. Redis peut configurer une grande quantité de mémoire, ce qui signifie que cette quantité peut ne pas être atteinte par Java
3. De plus, Redis peut maintenir la continuité des données, par exemple, si votre Java est redémarré ou si. votre java doit être republié, alors les données en mémoire n'existeront plus avec redis.
4. De plus, redis est plus fiable. Les données dans redis peuvent être déposées sur le disque dur et récupérées. Comment récupérer les éléments de votre mémoire Java ?
5. Un problème très simple est que, par exemple, la session est stockée en mémoire, ce qui signifie que si vous republiez, tous les utilisateurs devront se reconnecter à Redis.
6. Pour un autre exemple, si vous avez plus de N gigaoctets de données chaudes qui doivent être stockées en mémoire pour faciliter une lecture efficace, pouvez-vous me dire d'utiliser la mémoire Java ?
1. Différents scénarios d'application conduisent à plusieurs méthodes de déploiement pour la mise en cache locale ou inter-machines en fonction du problème à résoudre. Par exemple, si un programme métier consomme beaucoup de CPU, la machine déployée n’a besoin que d’une configuration mémoire générale. Les données mises en cache sont relativement volumineuses et doivent être déployées séparément, ou même plusieurs unités doivent être formées en cluster. Pour un autre exemple, à mesure que le système s'agrandit, diverses modularisations et microservices sont nécessaires. Chaque service peut évoluer indépendamment. La séparation du calcul et des données est également une méthode courante. De plus, il n'y a pas lieu de s'inquiéter de la surcharge causée par les E/S du réseau avant que le goulot d'étranglement de la bande passante du réseau ne soit atteint, le délai des E/S du réseau est de l'ordre de la ms, ce qui est très rentable.
2.Redis a également une fonction de persistance en tant que cache et base de données kv, et peut être restauré après une panne de courant et un redémarrage. Bien sûr, si vous avez juste besoin du mécanisme de mise en cache, vous pouvez choisir de programmer et de maintenir un cache vous-même, en fonction de vos propres besoins. Le prix est que vous devez implémenter vous-même le mécanisme de mise en cache, l'invalidation automatique, le cache plein et d'autres fonctions.
MongoDB dispose également d'un moteur de stockage en mémoire pure, que vous pouvez également découvrir et essayer.
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Je suis très curieux. Le problème Redis a été soumis au forum MongoDB. J'ai également informé que MongoDB dispose également d'un moteur de stockage en mémoire pure similaire. Certains amis ont exprimé leur mécontentement et en ont soustrait 1.
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