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星辰天合公司产品完成阿里云 PolarDB 开源数据库产品生态集成认证

近日,XSKY星辰天合旗下产品与阿里云PolarDB 开源数据库社区展开产品集成认证。 测试结果表明,星辰天合旗下的融合计算管理平台XHERE(V2)、统一数据平台XEDP(V6)、天合翔宇分布式存储系统(V6)与阿里云的开源云原生数据库 PloarDB分布式版(V2.2)以及开源云原生数据库PolarDB PostgreSQL(V11),完全满足产品兼容认证要求,兼容性良好,系统运行稳定。 云原生数据库 PolarDB 是阿里云自研产品,在存储计算分离架构下,利用了软硬件结合的优势,100%兼容 MySQL 和 PostgreSQL 生态,为用户提供秒级弹性、高性能、海量存储、安全可靠的数据库服务。PolarDB 分布式版历经十余年淬炼,始终保持对阿里集团“双十一购物狂欢节”所有相关业务的全面支撑。PolarDB 坚定遵循自主可控、开放生态的发展思路,持续围绕 MySQL、PostgreSQL 开源生态构建企业级、分布式能力,以求最大程度降低用户的学习使用成本。 作为PolarDB开源数据库社区的长期生态伙伴,星辰天合凭借在软件定义存储领域的深厚积累,旗下融合计算管理平台XHERE(...

深入解析Redis的LRU与LFU算法实现

作者:vivo 互联网服务器团队 - Luo Jianxin 重点介绍了Redis的LRU与LFU算法实现,并分析总结了两种算法的实现效果以及存在的问题。 一、前言 Redis是一款基于内存的高性能NoSQL数据库,数据都缓存在内存里, 这使得Redis可以每秒轻松地处理数万的读写请求。 相对于磁盘的容量,内存的空间一般都是有限的,为了避免Redis耗尽宿主机的内存空间,Redis内部实现了一套复杂的缓存淘汰策略来管控内存使用量。 Redis 4.0版本开始就提供了8种内存淘汰策略,其中4种都是基于LRU或LFU算法实现的,本文就这两种算法的Redis实现进行了详细的介绍,并阐述其优劣特性。 二、Redis的LRU实现 在介绍Redis LRU算法实现之前,我们先简单介绍一下原生的LRU算法。 2.1 LRU算法原理 LRU(The Least Recently Used)是最经典的一款缓存淘汰算法,其原理是 :如果一个数据在最近一段时间没有被访问到,那么在将来它被访问的可能性也很低,当数据所占据的空间达到一定阈值时,这个最少被访问的数据将被淘汰掉。 如今,LRU算法广泛应用在诸多系统...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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