【虹科方案】為何快取策略可能拖慢系統效能?下一步該如何思考?
本文系統解析主流快取策略:Read-Through、Write-Through、Cache-Aside、Write-Behind、TTL 與預取,結合 p90/p99 延遲、命中率、驅逐率等觀測指標,並介紹 Redis 企業級快取在高併發、低延遲與可擴展性的優勢,助力香港與東南亞企業優化系統效能與成本。
本文系統解析主流快取策略:Read-Through、Write-Through、Cache-Aside、Write-Behind、TTL 與預取,結合 p90/p99 延遲、命中率、驅逐率等觀測指標,並介紹 Redis 企業級快取在高併發、低延遲與可擴展性的優勢,助力香港與東南亞企業優化系統效能與成本。
Redis企業版助力銀行及金融機構構建高效能、穩定可靠的實時數據架構。憑藉記憶體級性能、多活架構、低延遲與高可用設計,解決高併發、災備切換、合規與風控挑戰。了解 Axis Bank、Cheq、Ekata 等真實金融科技案例,開啟數碼轉型新時代。
各行業的公司越來越認識到,制定數據驅動的決策是現在、未來 5 年、未來 20 年甚至更長時間內競爭的必要條件。隨著大語言模型的爆火,向量數據庫也成為了熱門話題。只需幾行簡單的 Python 代碼,向量數據庫就可以充當大語言模型廉價但高效的“外部大腦”。
LangChain創始人Harrison Chase表示:“我們在OpenGPTs中使用Redis存儲所有長期內容,包括將其用作用於檢索的向量存儲和用於存儲消息與代理配置的數據庫。Redis將所有這些功能集成在一個數據庫中,這非常有吸引力。”