共享數據緩存

Ⅰ 優酷手機和電腦緩存能共享嘛

1、可以用，使用你開通會員的賬陪念號在手機上登錄即可，會員資格可以在手機端和電腦端共享使用，但是同時登錄數有限制，如果同時登槐亂神陸的設備過多，會造成強制下線的結果。
2、你不管用什麼方式購買的會員，只要記住賬號就行了，哪裡都可以看。輸入賬號密碼登陸就行，也可以手機電腦兩用不耽誤的。因為手機會員和電腦會員是分開的，手機會員和電腦會員並不通用。優酷會員開通好處，除去視頻的廣告。可鉛虧以下載上傳視屏，觀看網站內的付費電影，可以使用更加高速的觀看電影的通道，速度更。

Ⅱ 什麼是CPU共享緩存

CPU高速緩存
分L1 L2L3 一二三緩
當CPU工作時共同用緩存的時候就是CPU共享緩存
這個緩存是在CPU上的

Ⅲ linux怎樣設置共享緩存

當在Linux下頻繁存取文件後，物理內存會很快被用光，當程序結束後，內存不會被正常釋放，而是一直作為caching。這個問題，貌似有不少人在問，不過都沒有看到有什麼很好解決的辦法。那麼我來談談這個問題。
一、通常情況
先來說說free命令：
# free -m
total used free shared buffers cached
Mem: 249 163 86 0 10 94
-/+ buffers/Cache: 58 191
SWAP: 511 0 511
其中：
total 內存總數
used 已經使用的內存數
free 空閑的內存數
shared 多個進程共享的內存總額
buffers buffer Cache和cached Page Cache 磁碟緩存的大小
-buffers/cache (已用)的內存數:used - buffers - cached
+buffers/cache(可用)的內存數:free + buffers + cached
可用的memory=free memory+buffers+cached
有了這個基礎後，可以得知，我現在used為163MB，free為86MB，buffer和cached分別為10MB，94MB。
那麼我們來看看，如果我執行復制文件，內存會發生什麼變化。
# cp -r /etc ~/test/
# free -m
total used free shared buffers cached
Mem: 249 244 4 0 8 174
-/+ buffers/cache: 62 187
Swap: 511 0 511
在我命令執行結束後，used為244MB，free為4MB，buffers為8MB，cached為174MB，天吶，都被cached吃掉了。別緊張，這是為了提高文件讀取效率的做法。
為了提高磁碟存取效率，Linux做了一些精心的設計，除了對dentry進行緩存（用於VFS，加速文件路徑名到inode的轉換），還採取了兩種主要Cache方式：Buffer Cache和Page Cache。前者針對磁碟塊的讀寫，後者針對文件inode的讀寫。這些Cache有效縮短了 I/O系統調用（比如read，write，getdents）的時間。
那麼有人說過段時間，linux會自動釋放掉所用的內存。等待一段時間後，我們使用free再來試試，看看是否有釋放？
# free -m
total used free shared buffers cached
Mem: 249 244 5 0 8 174
-/+ buffers/cache: 61 188
Swap: 511 0 511
似乎沒有任何變化。（實際情況下，內存的管理還與Swap有關）那麼我能否手動釋放掉這些內存呢？回答是可以的！

Ⅳ 共享影像和柵格數據指南——地圖緩存 影像緩存 動態影像

圖像不僅僅是一張漂亮的照片。它被購買、收集或獲取，目的是從中提取信息，無論是通過可視化還是分析。但是，必須先共享圖像，然後才能使用它。即使找到了託管圖像的地方，決定如何共享它也可能具有挑戰性。在 ArcGIS 中知銷，可以通過三種方式共享或流式傳輸影像和柵格數據：地圖切片緩存、切片影像和動態影像。本文概述了每種方法的優缺點。

什麼是地圖切片緩存？

可以將地圖切片緩存視為一組圖像，這些圖像已被拼接在一起以創建通常用作底圖的漂亮圖片。此圖片針對性能進行了優化，並設計為可擴展。使該切片服務快速的原因在於，在提供服務之前會執行預處理和壓縮。由於每個切片都已緩存並針對顯示進行了優化，因此平移和縮放地圖後會立即繪制切片。

好處

地圖切片緩存具有高性能，因此非常適合可視化。當影像或高程數據僅用作背景圖或底圖時，流式影像作為地圖切片緩存是最佳選擇。

缺點

盡管地圖切片緩存在性能方面獲得了高分，但請注意，它是流式傳輸的「啞」壓縮圖像切片。通常包含在圖像中的豐富信息會丟失。地圖切片緩存過程會自動將圖像保存為 8 位，並將其投影到單個投影 - 通常是 Web Mercator。這意味著可以對該圖像執行最少的分析。地圖切片緩存不提供對光譜波段、圖像元數據的訪問或重新投影圖像的能力。如果組織中的利益相關者需要對圖像進行比基本可視化更多的操作，請使用流式平鋪圖像或動態圖像圖層。

什麼是平鋪影像圖層？

與地圖切片緩存一樣，切片圖像圖層將一組圖像組合在一起以創建單個服務或圖像地毯。但是，與地圖切片緩存不同的是，圖像不必壓縮或投影，因此流服務會保留來自原始圖像的更多信息。

好處

平鋪圖像提供了適合可視化和分析的體驗。它既快速又高效，就像地圖切片緩存一樣，但是切片在客戶端呈現，因此無需在伺服器端進行任何工作。但是，圖像中的豐富內容得以保留，並且沒有丟失像素保真度。這意味著流式傳輸的波段數量不受限制，位深度與原始圖像保持一致，並且可以獲得任何位置的像素值，從而允許使用單個分析進行分析、設置渲染和可視化不同波段組合- 准備好的圖像層。

缺點

平鋪圖像不適用於重疊、多解析度或多時間圖像。因為平鋪圖像圖層將數據視為具有預設投影和像素大小的圖像地毯。流式動態影像圖層是將來自不同感測器或給定區域不同日期的影像實時拼接在一起的最佳選擇。

什麼是動態影像圖層？

動態圖像是由伺服器動態拼接/拼接在一起的圖像集合。在平移和縮放期間，從伺服器獲取覆蓋所需特定范圍的圖像。對於感興趣的區域，調用伺服器以挑選該區域中的所有圖像，處理該圖像（如果需要），將圖像拼接在一起，然後將其發送到客戶端的視圖。此過程會根據直接從源影像中提取的指定鑲嵌規則生成動態視圖。

好處

使用動態影像圖層分析重疊和多時相影喊陸像。此影像服務非常適合需要跨時間並根據屬性（例如雲量、採集日期或天底角）對影像進行動鄭猛頃態排序的用例。

對於雲量存在問題的場景，可以動態選擇沒有雲的可用圖像。要執行更改檢測工作流，請使用動態影像圖層來查詢在不同日期捕獲的兩個相同范圍的影像。如果這還不夠，動態影像圖層可以在將像素流回客戶端之前使用柵格函數在伺服器上處理影像。本質上，動態圖像層可以精細控制接收到的圖像。

缺點

由於數據是動態處理的，並且動態影像圖層提供了額外的功能，因此它們往往比地圖切片緩存或切片影像更慢且成本略高。動態影像圖層還需要伺服器的處理能力。如果通過 ArcGIS Image for ArcGIS Online 託管影像，則這些服務只能在組織內進行流式傳輸，而不能公開流式傳輸。或者，可以通過 ArcGIS Image Dedicated、Esri Managed Cloud Services 或 ArcGIS Image Server 公開流式傳輸動態影像圖層。

Ⅳ 請教關於Nodejs多進程共享緩存數據

以正常目毀橡前的業務場景來說(非nodejs),一個進程平均是用1.5-3G內存不等.緩存是根據某些特定條件組合生成的key(key的數量稍微有點兒多),需要從MongoDB/Redis讀取數據.
1MB的數據是業務數據傳輸量最大的那種,不是只有這種業務.

場景可以假設為,獲取用戶的一些瀏覽記錄,包含圖片,描述,評測等(描述與評價都算是比較大的傳輸量的數據),每次獲取30條左右.然後再乘以一定的用戶在線數皮余猛量,這個緩存數據是比較龐大的.先不考慮這個架構是否可以優化.

發這個主題的原因只是想了解到nodejs有沒有什麼成熟方案可以共享進程間的數據

比如
用戶X,訪問站點時,被調度系統分配給A進程獲取了luby的瀏覽歷史,A進程從mongodb獲取到luby的記錄列表進行呈現.這時候用戶Y也想看看luby的瀏覽歷史,這調度系統分配給了B進程.這個時候B進程又要再去mongodb獲取一次.

我期望是B進程可以共享A進程的燃橋luby記錄列表
1)降低mongogdb的訪問頻率
2)提高響應速度,因為減少了mongodb查詢,減少了網路傳輸.

Ⅵ 如何讓一台伺服器上的多個C#程序共享一份緩存數據

可以有多種方式 一、操作系滾缺統底層API 共享內存塊 二、資料庫 通過資料庫存放數據，多個程芹改序同時讀取 三、第嫌備判三方服務 比如 Memcache 也提供緩存數據的功能