azure-caching

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我在過移動C＃ASP.Net Web應用程序天青的規劃過程Azure的緩存/數據高速緩存風格的地區（目前主持一個專用的服務器上），並期待在緩存選項。目前，因爲我們一次只運行一個應用程序實例，所以我們有一個「進程中」內存緩存來緩解SQL DB的一些相同的請求。此刻的過程是清除緩存的某些部分時，經理/服務進行更改數據庫，例如那些部分我們有一個用戶表，我們將有返回單個用戶記錄/對象的「用戶。{0}」和

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用於大型數據集的Azure緩存

如何在Azure雲服務中緩存大數據集（來自Azure數據庫）？我可以使用表存儲作爲緩存嗎？數據插入和更新處於高頻率。我需要在同一頁面上實時生成多個圖表，最好的方法是做什麼。謝謝

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多個DataCacheClients - 奇怪的配置行爲

我正在爲我們的Web角色羣集使用Azure的角色內緩存。我需要使用單獨的dataCacheClients以便具有不同且明確設置的傳輸屬性配置（maxBufferPoolSize和maxBufferSize）。問題是每個dataCacheClient始終設置爲相同的maxBufferPoolSize和maxBufferSize值。它們都被設置爲我首先實例化的dataCacheFactory的值。

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使用管理API創建並更新Azure託管緩存中的命名緩存

我嘗試使用PowerShell和Azure Management API創建Azure Managed Cache，因爲Offical Azure PowerShell Cmdlets對Creation and Update of Azure Managed Cache的支持非常有限，所以需要採用這種兩種方法。然而有一個established pattern for calling the Azu

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緩存大對象 - LocalCache性能

我有一些需要從緩存中存儲和提取的大對象。這些物體的大小約爲1 - 2 mb。在啓用localCache的情況下運行時，檢索時間不會超過幾毫秒，但如果沒有它，則需要持續3秒左右。我正在使用Azure角色內緩存（共同定位）。任何人都可以闡明爲什麼它會慢得多，沒有啓用localCache？

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實現角色內緩存共同定位並一起專用

我實現了角色內緩存，我的應用程序我想在不同的場景中使用這兩種緩存。下面的事情來實現：1。 Web應用程序 - Web角色 - 啓用協同定位緩存 2.緩存Worker角色 - Worker角色 - 啓用專用緩存現在，問題是如何界定二者的在DataCacheClients部分的Web.config文件中。 <dataCacheClients> <dataCacheClient name

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Azure的緩存錯誤代碼<ERRCA0017>：子狀態<ES0006>

我試着去訪問MS Azure的緩存服務和漂亮的時候，我得到這個錯誤： Microsoft.ApplicationServer.Caching.DataCacheException: ErrorCode<ERRCA0017>:SubStatus<ES0006>:There is a temporary failure. Please retry later. (One or more specifi

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什麼可能導致Azure角色內緩存過程線性內存增長？

我們注意到，在我們的Web角色中，Azure「CacheService」Windows進程的內存使用量呈線性增長。什麼可能導致這個？內存泄漏是否正確？那麼不，因爲我們甚至沒有使用它。只能保留Azure角色緩存，與之前刪除的功能不同。現在我們已經關閉了它，並且不必對應用程序進行任何更改，這應該證明我們並未實際使用它，因此內存泄漏情況是不可能的。正如所料，Windows進程現在甚至不運行，角色內緩

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node.js azure緩存延遲

我正在使用使用azure緩存的node.js express應用程序。我已經將服務部署到了Azure，並且我注意到get和put rquests的延遲爲50毫秒左右。我使用的方法是： var time1, time2; var start = Date.now(); var cacheObject = this.cache; cacheObject.put('tes

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Azure Redis緩存批量操作/多個操作

給出一個鍵列表，我想從Azure Redis緩存中提取多個值。我們如何與Azure Redis Cache同時執行多個操作？我們的數據是一個int/ComplexObject對。我們的數據位於SQL Server中。我們目前通過將我們的密鑰List<int>轉換爲XElement對象並將其傳遞給存儲過程來獲取列表，但我們的密鑰大小很小（3000個密鑰），因此同一數據一次又一次地被多個用戶訪問。