如何改变Redis用不好的误区-低调大师

如何改变Redis用不好的误区

2017-12-19 536

从实际案例看Redis的使用

在一个炎热的夏天，引爆了埋藏已久的大炸弹。

一

首先是一个产品线开发人员搭建起了一套庞大的价格存储系统，底层是关系型数据库，只用来处理一些事务性的操作和存放一些基础数据；

在关系型数据库的上面还有一套MongoDB，因为MongoDB的文档型数据结构，让他们用起来很顺手，同时也可以支撑一定量的并发。

在大部分的情况下，一次大数据量的计算后结果可以重用但会出现细节数据的频繁更新，所以他们又在MongoDB上搭建了一层Redis的缓存，这样就形成了数据库→MongoDB→Redis三级的方式，方案本身先不评价不是本文重，我们来看Redis这层的情况。

由于数据量巨大，所以需要200GB的Redis。并且在真实的调用过程中，Redis是请求量最大的点，当然如果Redis有故障时，也会有备用方案，从后面的MongoDB和

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2017年深度学习必读31篇论文（附下载地址）

2017年即将擦肩而过，Kloud Strife在其博客上盘点了今年最值得关注的有关深度学习的论文，包括架构/模型、生成模型、强化学习、SGD & 优化及理论等各个方面，有些论文名扬四海，有些论文则非常低调。一如既往，首先，标准免责声明适用，因为今年仅与GAN有关的论文就超过1660篇。我肯定会有疏漏，试图缩减到每两周一篇论文，包含了Imperial Deep Learning Reading Group上的大量素材。无论如何，我们开始吧。架构/模型今年的Convnet网络架构已经少得多，一切都稳定了。有些论文肯定是在推动这项研究。其中首先是安德鲁·布鲁克（Andrew Brock）的破解SMASH，尽管有ICLR的评论，但它已经在1000个GPU上进行了神经架构搜索。 SMASH：基于超网络的模型结构搜索SMASH :

2017-12-20

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系统架构师-基础到企业应用架构-分层[上篇]

一、前言大家好，接近一年的时间没有怎么书写博客了，一方面是工作上比较忙，同时生活上也步入正轨，事情比较繁多，目前总算是趋于稳定，可以有时间来完善以前没有写完的系列，也算是对自己这段时间工作和生活上总结，同时也加深下自己对架构和设计方面的理解，由于本人的写作水平有限，所以在书写的深度和书写的格式上还有很多的缺点，还希望大家多多指出。二、开篇本篇我们将针对系统架构中的分层进行讲述，分析不同分层模式的优缺点及应用的场景，当然我们会结合一些案例来介绍这些分层，通过案例来证明各种分层的好处与优缺点，本篇作为开篇主要是介绍这个分层系列中会讲述到的几种分层模式实践，由于很多分层模式也是自己在工作过程中总结和经验积累下来的，可能存在个人理解或用法上错误之处，还请大家指出，我予以及时更正。三、内容提要 1、前言 2、开篇 3、本文提纲 4、分层模式 4.1、分层架构介绍 4.1、后端分层多层 4.1.1、普通三层架构 4.1.2、多层架构 4.2、前端分层模式 4.2...

2017-12-20

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