回答:1)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)在不斷地增長,不可能將所有數(shù)據(jù)全部存儲在 Redis 緩存中,內(nèi)存的價格遠遠大于磁盤。所以需要做淘汰機制的設(shè)計;(2)緩存的淘汰就是根據(jù)一定的策略,將不太重要的數(shù)據(jù)從緩存中進行刪除;(3)Redis 一共有 8 種淘汰策略,在 Redis 4.0 之前有 6 種,4.0 之后又增加了 2 種,如下圖:(4)緩存策略的解釋: ◆ volatile-random:在設(shè)置了過期時間的數(shù)據(jù)中...
...法有兩種:增加物理內(nèi)存、搭建 Redis 集群和緩存數(shù)據(jù)的淘汰機制。增加物理內(nèi)存簡單粗暴,價格十分昂貴,1TB 內(nèi)存的價格大約是 4 萬元左右。所以我們選擇緩存數(shù)據(jù)的淘汰機制。使用簡單來說,數(shù)據(jù)淘汰機制包括兩步:第一,...
...,其速度也會變得越來越慢。這個時候就需要考慮緩存的淘汰機制,但是淘汰哪些數(shù)據(jù),又保留哪些數(shù)據(jù),這是一個問題。如果處理不得當,就會造成緩存污染問題。而緩存污染,是指系統(tǒng)將不常用的數(shù)據(jù)從內(nèi)存移到緩存,...
...java內(nèi)存有限,必定緩存得設(shè)置大小,然后有些緩存會被淘汰,就會有命中率的問題。 第四階段: Guava Cache刷新 為了解決上面的問題,利用Guava Cache可以設(shè)置寫后刷新時間,進行刷新。解決了一直不更新的問題,但是依然沒有解決...
...java內(nèi)存有限,必定緩存得設(shè)置大小,然后有些緩存會被淘汰,就會有命中率的問題。 第四階段: Guava Cache刷新 為了解決上面的問題,利用Guava Cache可以設(shè)置寫后刷新時間,進行刷新。解決了一直不更新的問題,但是依然沒有解決...
...出空間,會使得整個檢索過程變得非常快,因此 LRU 緩存淘汰算法就出現(xiàn)了。LRU 原理與實現(xiàn)LRU (Least Recently Used) 緩存淘汰算法提出最近被頻繁訪問的數(shù)據(jù)應(yīng)具備更高的留存,淘汰那些不常被訪問的數(shù)據(jù),即最近使用的數(shù)據(jù)很大概...
...,當寫入第十一條數(shù)據(jù)時候,最少使用的那個數(shù)據(jù)將會被淘汰,故此方法很適用于對有給定容量限制的熱數(shù)據(jù)做緩存管理 在開源項目groupcache中, 緩存的過期沒有設(shè)置過期時間而是依賴于LRU淘汰機制,那么其用來實現(xiàn)LRU的核心就...
...的內(nèi)存嗎); 由于存在這樣的問題,所以redis引入了 內(nèi)存淘汰機制 來解決。 3.內(nèi)存淘汰機制 內(nèi)存淘汰機制就保證了在redis的內(nèi)存占用過多的時候,去進行內(nèi)存淘汰,也就是刪除一部分key,保證redis的內(nèi)存占用率不會過高,那么它...
...復(fù)雜性(耦合問題)2、更嚴重的,服務(wù)修改db里的數(shù)據(jù),淘汰了服務(wù)cache之后,難以通知調(diào)用方淘汰其cache里的數(shù)據(jù),從而導致數(shù)據(jù)不一致(帶入一致性問題)3、有人說,服務(wù)可以通過MQ通知調(diào)用方淘汰數(shù)據(jù),額,難道下游的服...
...復(fù)雜性(耦合問題)2、更嚴重的,服務(wù)修改db里的數(shù)據(jù),淘汰了服務(wù)cache之后,難以通知調(diào)用方淘汰其cache里的數(shù)據(jù),從而導致數(shù)據(jù)不一致(帶入一致性問題)3、有人說,服務(wù)可以通過MQ通知調(diào)用方淘汰數(shù)據(jù),額,難道下游的服...
...定的約定次數(shù)(每次都隨機一個數(shù))時,花在誰手里,誰被淘汰 重復(fù)執(zhí)行游戲,直到剩下最后一人,為勝利者 /** * hotPotato() 模擬擊鼓傳花游戲 * @param {Array} elementList 需傳入的參與游戲的人員列表 * @returns {Object} 返回信息:淘汰...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用,將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的,但推理(inference/serving)用4090不能說合適,...
圖示為GPU性能排行榜,我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時根據(jù)訓練、推理能力由高到低做了...