Power fast, scalable applications with Azure Cache for Redis, cache databases as a service with fully managed, open-source-compatible in-memory data storing service.
Azure Cache for Redis 是一个高性能缓存解决方案,提供可用性、可伸缩性和安全性。 它通常作为分散在一个或多个专用计算机上的服务运行, 并尝试在内存中存储尽量多的信息以确保快速访问。 这种体系结构旨在通过减少执行缓慢 I/O 操作的需要,提供低延迟和高吞吐量。
建置自定義 Redis 快取 Azure Cache for Redis 可作為基礎 Redis 伺服器的外觀。 如果您需要 Azure Redis 快取未涵蓋的進階設定(例如快取大於 53 GB),您可以使用 Azure 虛擬機來建置及裝載自己的 Redis 伺服器。 這是一個潛在的複雜程序,因為如果您想要實作複寫,您可能需要建立數個 VM 作為主要和次級節點。
在Microsoft Azure 中,可以使用 Azure Cache for Redis 来创建可由应用程序的多个实例共享的分布式缓存。 以下代码示例使用StackExchange.Redis客户端,这是针对 .NET 编写的 Redis 客户端库。 若要连接到 Azure Cache for Redis 实例,请调用静态ConnectionMultiplexer.Connect方法并传入连接字符串。 该方法返回表示连接的...
支援多租使用者的 Azure Cache for Redis 功能 參與者 下一步 Azure Cache for Redis 通常用來提升解決方案的效能、減少資料庫或其他數據層元件的負載,以及減少儲存在計算節點上的狀態量。 在本文中,我們會說明 Azure Cache for Redis 的一些功能,這些功能對多租用戶解決方案很有用,然後在您規劃如何使用 Azur...
计划更新 :https://docs.azure.cn/zh-cn/azure-cache-for-redis/cache-administration#schedule-updates 故障转移 :https://docs.azure.cn/zh-cn/azure-cache-for-redis/cache-failover Redis重试 :https://docs.microsoft.com/zh-cn/azure/architecture/best-practices/retry-service-specific#azure-cache-for-re...
计划更新 :https://docs.azure.cn/zh-cn/azure-cache-for-redis/cache-administration#schedule-updates 故障转移 :https://docs.azure.cn/zh-cn/azure-cache-for-redis/cache-failover Redis重试 :https://docs.microsoft.com/zh-cn/azure/architecture/best-practices/ret...
Azure Cache for Redisis a fully managed, in-memory cache that enables high-performance and scalable architecture. In May 2023, Azure Cache for Redis launched a password-free authentication mechanism by integrating with AAD. This integration also included role-based access control functionality provided...
New in preview, Azure Cache for Redis can now support up to four nodes in a cache distributed across multiple availability zones. This update can significantly enhance the availability of your Azure Cache for Redis instance, giving you greater peace of mind and hardening your data architecture aga...
In a more prime-time implementation we would have at minimum sharded the DocumentDB based on the expected volume of data, but we might have also chosen to do other things, such as adding Azure Redis Cache and Azure Elastic Search as the means for optimizing some of the read paths. Second...