2015-07-13 61 views

回答

0

也許吧。一如既往,「它取決於」。

關於什麼?主要是您的數據特徵和數據訪問模式。有幾個方面的考慮(!許多)可能是:

  • 多少數據你有,而且是可行和/或成本效益甚至試圖緩存在內存中的它的一部分?

    • 是否存在可用於緩存的「熱」子數據?例如,在社交應用程序中,最後x小時的數據幾乎驅動所有負載。
  • 爲了從緩存中受益,需要達到什麼樣的緩存命中率? (這是由您的應用程序對延遲的敏感性驅動的)

  • 讀取/寫入之間的比率是多少?

  • 什麼是一致性和可靠性要求?

  • 你的應用程序執行什麼類型的讀取?複雜的查詢?簡單的GETs?在哪個混合?

正確使用時,緩存層可以非常有效。但他們不是銀彈。不要指望只打一個在你現有的商店,神奇地獲得「更快」或「更具擴展性」...

相關問題