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查询冷热数据，查到的信息，仅仅是介绍了分区表能力，在分区表内将冷数据可以存放在相对性价比高的磁盘或分布式存储中 。这里还想咨询的是： 1.
各个微服务在启动时，会请求Config Server 以获取所需要的配置属性，然后缓存这些属性以提高性能。
DCS、消息服务DMS等集成各种运维和治理功能，比如日志LTS、调用链APM、指标监控AOM等平台还会提供非常多不同领域的任务，大数据领域：围绕数据采集、处理、入库、入湖等场景的大数据体验任务AI领域：围绕框架、模型、训练等场景的AI体验任务云原生领域：围绕华为云开放能力，如ECS
当CSE故障不可用时，服务是否可以继续惯性运行，即CSE的SDK是否有缓存各个实例IP，CSE故障后可让服务调用继续可用？缓存是否有超时时间，如果有，超时时间是多少，即可惯性运行多长时间？
2021年春节来了，胖哥在这里祝大家新春愉快，感谢大家在过去一年里的支持。在短暂的假期里，让我们暂时远离“有码”的世界，多陪伴家人，多会一会朋友，多感受一下自然。 这个世界依然存在着变数，在新的一年里让我们一起努力。 2021
避免相同数据重复执行（查询缓存） b. 使用 mysql 缓存（sql 缓存） 负载均衡 a. LVS 分布式 b.
5、添加缓存机制， 比如memcached，apc等。 6、不经常改动的页面，生成静态页面。 7、书写高效率的SQL。
为了方便使用，我们可以编写一个配置类，在初始化时发布EnableBodyCachingEvent事件，将所有路由都启用缓存功能。
并行解码Reader和Decoder线程过程中访问系统表加载并缓存解码元数据；由于业务DDL引起元数据发生变更，Reader线程在DDL日志或事务结束时失效本地相应缓存，并将失效消息加入Decoder线程输入队列，广播通知Decoder线程失效缓存。
我们原来采用单库跑基线，只能做到30分钟一个点，目前采用分布式数据库结合缓存方式设计性能，未来根据基线运行的情况再考虑是否选用大数据流计算等技术框架。
随着开源分布式计算和存储平台的兴起，一致性算法已成为复制的基本工具。其中Paxos和Raft是最受欢迎的一致性算法，通过消除单点故障来提高系统的弹性。 虽然Paxos在分布式一致性方面主导着学术和商业话语，但协议本身太复杂而无法推理，因此需要更易理解的算法。
使用 namespace CORE.WEBERP { public class Program
前言 mysql和mongdb区别： MySQL MongoDB 表 集合 行 文档 列 字段 joins 嵌入文档或者链接 Mongodb语法汇总如下： # 插入 db.集合名称.insert(数据) #查找全部 db.集合名称.find() #
一、ScheduleMaster加载程序集定时任务 在微服务系统中，默认使用Http接口进行任务处理，如果需要的处理的任务不能提供Http，希望能够使用ScheduleMaster的程序集任务 1.引入相关包 通过nuget引入：ScheduleMaster 2.创建OrderCancelTask
1.4 Raft协议：为可理解性而生 上文中提到过，Raft算法的提出是为了改变Paxos算法垄断分布式一致性协议的局面。可以说，可理解性是系统工程师从Paxos算法切换到Raft算法的主要原因。
步骤3：查询VDC下的用户组列表(可选)URLGET https://{SC北向接口域名}/rest/vdc/v3.2/vdcs/{vdc_id}/groups?
其中Elasticsearch是一个基于Lucene、分布式、通过Restful方式进行交互的近实时搜索平台框架，很多时候我们简称Elasticsearch为es。
Cassandra通过在同构节点之间采用p2p分布式系统来解决故障问题，其中数据分布在集群中的所有节点上。通过点对点Gossip通信协议，集群中的每个节点与其他节点频繁交换状态信息。每个节点上都有一个顺序写入的commit log用来记录写入操作，以确保数据实现持久化。
no-store表示不作任何缓存，每次请求都会从服务端完整地下载内容，no-cache表示缓存但需要重新验证，数据虽然缓存在客户端，但是当需要使用该数据时，还是会向服务端发送请求，服务端则验证请求中所描述的缓存是否过期，如果没有过期，则返回304，客户端使用缓存；如果已经过期，则返回最新数据
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