Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Избегайте нагромождения собак или громоподобного стада в сценарии истечения срока действия memcached

У меня есть результат запроса, который очень дорогой. Это объединение нескольких таблиц и работа по уменьшению карты.

Это кэшируется в memcached на 15 минут. По истечении срока действия кеша запросы, очевидно, выполняются, и кеш снова нагревается.

Но в момент истечения срока действия может возникнуть проблема thundering herd problem.

Один из способов решить эту проблему, который я делаю прямо сейчас, — запустить запланированное задание, которое запускается на 14-й минуте. Но почему-то мне это кажется очень неоптимальным.

Другой подход, который мне нравится, — это механизм nginx proxy_cache_use_stale updating;.

Веб-сервер/компьютер продолжает доставлять устаревший кеш, в то время как поток активируется в момент истечения срока действия и обновляет кеш.

Кто-нибудь применил это к сценарию memcached, хотя я понимаю, что это стратегия на стороне клиента?

Если это выгодно, я использую Django.

django caching algorithm memcached
25.03.2012

  • Я знаю, что вы спрашивали об этом 3 года назад. Мне интересно, что вы в итоге использовали? 24.06.2015

Ответы:


1

Вы можете взглянуть на https://github.com/ericflo/django-newcache.

25.03.2012

2

Вы хотите http://pypi.python.org/pypi/dogpile/ — он реализует алгоритм точно такой же, как proxy_cache_use_stale updating, и работает даже с memcachd.

25.03.2012
  • А, извините — оказывается, я немного ввел вас в заблуждение. Оказывается, бэкэнд memcached реализован в bitbucket.org/zzzeek/dogpile.cache, но это еще не совсем производственное чтение. 26.03.2012
    • Новые материалы
    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..