我有一段代码，其中实现了缓存机制。以前是基于Guava的缓存，现在考虑到集中缓存的需要，我正在转向Redis。但我担心它的性能，因为我发现与guave相比，redis的性能非常低。我已经测量了从缓存中获取类对象的api的性能在Guava中是5毫秒，而在Redis中是200毫秒。这是负载测试情况下的平均响应，如果单个请求响应差别不大。我已经使用缓存抽象实现了Spring数据Redis。以下是示例Redis配置:@BeanpublicRedisConnectionFactoryredisConnectionFactory(@Value("${redis.host}")Stringredis
我有一段代码，其中实现了缓存机制。以前是基于Guava的缓存，现在考虑到集中缓存的需要，我正在转向Redis。但我担心它的性能，因为我发现与guave相比，redis的性能非常低。我已经测量了从缓存中获取类对象的api的性能在Guava中是5毫秒，而在Redis中是200毫秒。这是负载测试情况下的平均响应，如果单个请求响应差别不大。我已经使用缓存抽象实现了Spring数据Redis。以下是示例Redis配置:@BeanpublicRedisConnectionFactoryredisConnectionFactory(@Value("${redis.host}")Stringredis
我正在使用AzureRedis缓存来存储一些快速查找数据，这个缓存由10个客户端应用程序读取/连接。所有应用程序都是用.NET4.6编写的，其中包括ASP.NETMVCWeb应用程序、WebAPI和每1秒运行一次的少数辅助角色。所有客户端都使用StackExchange.Redis连接到缓存。但是，我遇到间歇性超时，并且我观察到在Azure门户中，最大连接数已达到1000(对于我的定价层)。由于我只有10个客户端应用程序并且没有一个是多线程的，那么什么可以创建到缓存的1000个连接？对于缓存客户端，我可以遵循任何最佳实践吗？ 最佳答案
我正在使用AzureRedis缓存来存储一些快速查找数据，这个缓存由10个客户端应用程序读取/连接。所有应用程序都是用.NET4.6编写的，其中包括ASP.NETMVCWeb应用程序、WebAPI和每1秒运行一次的少数辅助角色。所有客户端都使用StackExchange.Redis连接到缓存。但是，我遇到间歇性超时，并且我观察到在Azure门户中，最大连接数已达到1000(对于我的定价层)。由于我只有10个客户端应用程序并且没有一个是多线程的，那么什么可以创建到缓存的1000个连接？对于缓存客户端，我可以遵循任何最佳实践吗？ 最佳答案
提高SQLServer2008R2数据库和.Net3.5应用程序速度的最常见且最容易实现的解决方案是什么。我们有一个具有以下属性的应用程序:-少量并发客户端(最多约200个)。-SQL服务器端的复杂数学运算-我们正在模仿oracle的row-levelsecurity(因此使用tvf和storedprocs而不是直接查询表)-主要问题是用户执行大量更新/插入/删除/计算，他们panic，因为他们需要在完成这些操作时等待页面重新加载。我需要澄清的问题如下:什么更快:从sqlserver返回整个数据集并在C#端执行数学函数，或在sql端执行计算函数(因此，不返回额外的列)。还是仅取决于硬件
提高SQLServer2008R2数据库和.Net3.5应用程序速度的最常见且最容易实现的解决方案是什么。我们有一个具有以下属性的应用程序:-少量并发客户端(最多约200个)。-SQL服务器端的复杂数学运算-我们正在模仿oracle的row-levelsecurity(因此使用tvf和storedprocs而不是直接查询表)-主要问题是用户执行大量更新/插入/删除/计算，他们panic，因为他们需要在完成这些操作时等待页面重新加载。我需要澄清的问题如下:什么更快:从sqlserver返回整个数据集并在C#端执行数学函数，或在sql端执行计算函数(因此，不返回额外的列)。还是仅取决于硬件
我们正在部署一个高度动态的网站。在峰值容量下，每分钟处理和更新大约20,000个项目。每个项目的大小范围从1kb到500kb。这些项目需要每分钟在缓存中检索、处理和更新。我们预计前两三个月的用户流量将达到1000人。当每个用户登陆网站时，他们可能会请求一些受欢迎的内容，但其他人可能会请求不受欢迎的内容。所有内容都是持久存储中内容的更高级别处理形式。因此，绝对有必要将所有已处理的项目放在低延迟存储中，以提供卓越的用户体验，无论是受欢迎的还是不受欢迎的。我们分别尝试了Memcache、Redis和Couchbase。Memcache非常快，但我们遇到了某些slab内存不足和事件项目开始被逐
我们正在部署一个高度动态的网站。在峰值容量下，每分钟处理和更新大约20,000个项目。每个项目的大小范围从1kb到500kb。这些项目需要每分钟在缓存中检索、处理和更新。我们预计前两三个月的用户流量将达到1000人。当每个用户登陆网站时，他们可能会请求一些受欢迎的内容，但其他人可能会请求不受欢迎的内容。所有内容都是持久存储中内容的更高级别处理形式。因此，绝对有必要将所有已处理的项目放在低延迟存储中，以提供卓越的用户体验，无论是受欢迎的还是不受欢迎的。我们分别尝试了Memcache、Redis和Couchbase。Memcache非常快，但我们遇到了某些slab内存不足和事件项目开始被逐
我们正在考虑对我们的应用程序使用缓存系统来进行数据查找。此数据很少更改。我的发现来自Redis、GemFire/Geode、VoltDB、Aerospike、Hazlecast和其他几个。我入围了Geode和Redis。两者都是key-value内存存储。Redis(基于C)似乎更易于使用，并支持列表、哈希、集合、排序集合等数据类型。它还有一些很好的Java、NodeJS客户端可用，C#等，支持多节点(master-slave)。Geode(基于Java)似乎有更多的特性，因为它的存在可以追溯到很久以前。它具有存储数据的区域概念。它有Java、C#、C++版本的客户端。它具有构成系统的
我们正在考虑对我们的应用程序使用缓存系统来进行数据查找。此数据很少更改。我的发现来自Redis、GemFire/Geode、VoltDB、Aerospike、Hazlecast和其他几个。我入围了Geode和Redis。两者都是key-value内存存储。Redis(基于C)似乎更易于使用，并支持列表、哈希、集合、排序集合等数据类型。它还有一些很好的Java、NodeJS客户端可用，C#等，支持多节点(master-slave)。Geode(基于Java)似乎有更多的特性，因为它的存在可以追溯到很久以前。它具有存储数据的区域概念。它有Java、C#、C++版本的客户端。它具有构成系统的
