缓存策略

摘要：db4o是一款高性能的对象数据库，它提供了对象缓存（object cache）功能，允许应用程序在内存中缓存对象以提高性能。本文将深入探讨db4o对象缓存配置技巧，包括缓存策略、缓存大小、缓存替换算法等，旨在

摘要：随着大数据时代的到来，Kafka作为分布式流处理平台，在处理海量数据方面发挥着重要作用。Kafka消费者在处理消息时，内存管理成为影响性能的关键因素。本文将围绕Kafka消费者内存管理，探讨缓存策略和对象池的

大数据之Zookeeper：磁盘IO优化（顺序写 / 缓存策略）最佳实践 Zookeeper作为分布式系统中常用的协调服务，在集群管理、配置管理、分布式锁等方面发挥着重要作用。在处理大量数据时，Zookeeper

摘要：随着大数据时代的到来，服务发现系统在微服务架构中扮演着至关重要的角色。Eureka作为Netflix开源的服务发现系统，在微服务架构中得到了广泛应用。本文将围绕Eureka的性能优化策略，从短期和长期两个角度

摘要：随着大数据时代的到来，微服务架构因其灵活性和可扩展性被广泛应用。Eureka作为服务发现和注册中心，在微服务架构中扮演着至关重要的角色。随着服务实例数量的激增，服务实例元数据的查询性能成为制约系统性能的关键因

摘要：随着微服务架构的普及，服务注册中心在微服务系统中扮演着至关重要的角色。Eureka作为Netflix开源的服务注册中心，在性能优化方面有着丰富的实践经验。本文将围绕Eureka服务注册中心的性能优化技巧，从缓

摘要：B 树是一种自平衡的树数据结构，广泛应用于数据库和文件系统中。在内存受限的环境中，如何有效地管理B树的节点，使其成为热点节点，提高访问效率，是B树优化的重要方向。本文将围绕B树的内存驻留（热点节点/缓存策略）

摘要：Eureka作为Spring Cloud微服务架构中的服务发现组件，其性能直接影响整个微服务系统的稳定性与效率。本文将围绕Eureka的缓存、网络和线程三个方面，提供一系列性能调优策略，旨在提升Eureka服

摘要：在微服务架构中，服务发现是确保服务之间能够相互通信的关键组件。Eureka作为Netflix开源的服务发现工具，提供了高效的服务注册与发现机制。本文将围绕Eureka的服务发现缓存策略，深入探讨TTL配置和更

摘要：随着大数据技术的不断发展，实时数据处理成为企业数据仓库的重要组成部分。Apache Flink作为一款强大的流处理框架，在实时数仓领域有着广泛的应用。本文将围绕Flink在实时数仓维度表处理中的动态加载与缓存