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 楼主| 发表于 2020-7-20 20:21:11 | 显示全部楼层 来自 中国河北衡水
如何做到既不多又不少?本文将从业界通用的几种减库存方案切入,讨论一致性设计的核心逻辑。
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 楼主| 发表于 2020-7-21 10:49:58 | 显示全部楼层 来自 中国河北衡水
因此通常将静态数据缓存在 CDN,其本身更擅长处理大并发的静态文件请求,既可以做到主动失效,
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 楼主| 发表于 2020-7-21 10:50:44 | 显示全部楼层 来自 中国河北衡水
因此通常将静态数据缓存在 CDN,其本身更擅长处理大并发的静态文件请求,既可以做到主动失效,
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 楼主| 发表于 2020-7-21 11:52:26 | 显示全部楼层 来自 中国河北衡水
&#*****临近访问量集中的地区
&#*****距离主站较远的地区
&#*****节点与主站间网络质量良好的地区
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 楼主| 发表于 2020-7-21 13:53:59 | 显示全部楼层 来自 中国河北衡水
热点数据
热点数据的处理三步走,一是热点识别,二是热点隔离,三是热点优化。
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 楼主| 发表于 2020-7-21 15:37:08 | 显示全部楼层 来自 中国河北衡水
热点数据采集最好采用异步方式,一方面不会影响业务的核心交易链路,一方面可以保证采集方式的通用性
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 楼主| 发表于 2020-7-21 15:46:24 | 显示全部楼层 来自 中国河北衡水
热点发现最好做到秒级实时,这样动态发现才有意义,实际上也是对核心节点的数据采集和分析能力提出了较高的要求
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 楼主| 发表于 2020-7-21 17:19:18 | 显示全部楼层 来自 中国河北衡水
缓存:热点缓存是最为有效的办法。如果热点数据做了动静分离,那么可以长期缓存静态数据
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 楼主| 发表于 2020-7-21 18:39:16 | 显示全部楼层 来自 中国河北衡水
所以对于常用数据,比如静态字符串,推荐提前编码成字节并缓存,具体到代码层面就是通过 OutputStream() 类函数从而减少数据的编码转换;
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 楼主| 发表于 2020-7-21 19:27:57 | 显示全部楼层 来自 中国河北衡水
另外,热点方法 toString() 不要直接调用 ReflectionToString 实现,推荐直接硬编码,并且只打印 DO 的基础要素和核心要素
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