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设计更轻松。 高可用 节点故障秒级完成接管,对业务影响小。即使N-1节点同时故障,实例依然可用。 性能稳定 计算层分布式多线程模型,存储层RDMA高速网络拓扑,深度优化RocksDB存储引擎,冷热分离加速热点数据访问。全链路的性能设计无处不在,稳定可靠。 低成本——价格节省75%,容量更大
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文档数据库服务DDS实例类型_MongoDB实例类型_华为云
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常见的缓存淘汰算法
理的设置最大元素值往往可以一定程度上提高缓存的命中率,从而更有效使用缓存。 淘汰(替换)策略 如上描述,缓存的存储空间有限制,当缓存空间被用满时,如何保证在稳定服务的同时有效提升命中率?这就由淘汰(替换)策略来处理,设计适合自身数据特征的淘汰策略能有效提升命中率。 因此,选择一个
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DaemonSet常用操作
表示集群中需要部署ds pod的节点数量; CURRENT:对应status.currentNumberScheduled, 表示集群中已经有调度ds pod的节点数量; READY:对应status.NumberReady, 表示集群中已经有Running ds pod的节点数量; UP-TO-DATE:对应status
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更新指定节点池UpdateNodePool
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创建节点池CreateNodePool
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删除节点池DeleteNodePool
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获取指定的节点池ShowNodePool
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获取集群下所有节点池ListNodePools
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