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

2017-12-19 553

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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2017-12-20

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