大数据集群yarn内存使用率 大数据量缓存方案 一、海量数据的解决方案 1、缓存 数据量很大最直接的解决方案就是使用缓存,缓存就是将数据库中获取的结果暂时保存起来,在下次使用时无需重新到数据库中获取,这样可以大大降低数据库的压力。 缓存的使用方式有两种: 通过程序直接保存到内存中 使用缓存框架 程序直接操作主要...
1. 使用mysql自带查询缓存 mysql> show variables like '%query%' ; 1. query_cache_type 设置为1时默认开启缓存,可以使用 SELECT SQL_NO_CACHE * FROM my_table WHERE condition ; 1. 来关闭缓存 query_cache_type 设置为1时默认开启缓存,可以使用 SELECT SQL_CACHE * FROM my_table WHERE condition ; 1...
4. 使用缓存注解 在需要缓存的方法上添加@Cacheable注解: importorg.springframework.cache.annotation.Cacheable;importorg.springframework.stereotype.Service;@ServicepublicclassUserService{@Cacheable(value ="users", key ="#id")publicUser getUserById(Longid) {// 从数据库中获取用户信息returnuserRepository....
利用Cache缓存数据DataTable数据提高大数据量访问性能 引言: 在数据量不大的情况下,程序怎么写基本上性能差别不大,但是当我们面对数以万计的数据的时候,我想性能就是个不得不考虑的问题了,每写一个方法,每填充一笔数据都要考虑到性能问题,否则服务器将承担巨大的执行开销,如果服务器性能不好可能立即就死在那里了,...
当进行数据迁移的时候,肯定会存在大数据的重新导入,你可以选择直接load文件,有的时候可能就需要代码插入了。这个时候就需要对插入语句进行一定的优化了。这个时候可以使用INSERT DELAYED语句,该语句是当你发出插入请求的时候,不是马上就插入到数据库而是放在缓存里面,等待时机成熟之后再进行插入。
《从程序员到架构师:大数据量、缓存、高并发、微服务、多团队协同等核心场景实战》分为数据持久化层场景实战、缓存层场景实战、基于常见组件的微服务场景实战、微服务进阶场景实战和开发运维场景实战5个部分,基于对十余个架构搭建与改造项目的经验总结,介绍了大数据量、缓存、高并发、微服务、多团队协同等核心场景下的架构...
文件系统技术内幕:大数据时代海量数据存储之道3.2.3 缓存技术3.2.3缓存技术文件系统的缓存(Cache)的作用主要用来解决磁盘访问速度慢的问题。缓存技术是指在内存中存储文件系统的部分数据和元数据而提升文件系统性能的技术。由于内存的访问延时是机械硬盘访问延时的
文后内容书名: 从程序员到架构师:大数据量、缓存、高并发、微服务、多团队协同等核心场景实战作者名: 王伟杰编著更新时间: 2022-06-17 17:04:52首页 书籍详情 目录 听书 自动阅读摸鱼模式 加入书架 字号 背景 手机阅读 举报 上QQ阅读APP看后续精彩内容 下载QQ阅读APP,第一时间看更新 登录订阅本章 >...
2、缓冲 由于数据库经常是瓶颈,读取或者写入数据库前面加上缓存数据库,都是通过缓冲来抹平波峰波谷。 3、锁和回退 在转移数据到历史... (展开) 0回应 拿铁197 2023-04-30 23:38:51 从程序员到架构师 书评 读这本书的初衷是因为今年面试被问到一些场景的解决方案,比如大数据量的查询以及订单系统的设计,...
《从程序员到架构师:大数据量、缓存、高并发、微服务、多团队协同等核心场景实战》分为数据持久化层场景实战、缓存层场景实战、基于常见组件的微服务场景实战、微服务进阶场景实战和开发运维场景实战5个部分,基于对十余个架构搭建与改造项目的经验总结,介绍了大数据量、缓存、高并发、微服务、多团队协同等核心场景下的架构...