Как составить алгоритмы от - Cached

Кэширование

Фундаментальный компромисс динамических веб-сайтов в том, что они динамические. Каждый раз, когда пользователь запрашивает страницу, веб-сервер выполняет всевозможные вычисления - от запросов к базе данных до рендеринга шаблонов и бизнес-логики - для создания страницы, которую видит посетитель вашего сайта. Это намного дороже с точки зрения накладных расходов на обработку, чем ваша стандартная конфигурация сервера чтения файла вне файловой системы. Для большинства веб-приложений эти накладные расходы не имеют большого значения.

ArcGIS Server

Выполните обновление до Microsoft Edge, чтобы воспользоваться новейшими функциями, обновлениями для системы безопасности и технической поддержкой. Кэширование может значительно повысить производительность и масштабируемость приложения, сокращая работу, необходимую для создания содержимого. Кэширование лучше всего работает с данными, которые часто изменяются и являются дорогостоящими для создания. Кэширование делает копию данных, которые могут быть возвращены гораздо быстрее, чем из источника. Приложения должны записываться и тестироваться, чтобы никогда не зависеть от кэшированных данных.

Кэширование в памяти в ASP.NET Core
Обзор кэширования
Кеширование
Кэширование в .NET
Использование Cache API для хранения данных в Drupal
Добавить/обновить теги в кэше данных
🧩 Кэширование в Python: алгоритм LRU

Caching : Перегруппировывает несколько операций кэширования для применения к методу. CacheConfig : Разделяет некоторые общие настройки, связанные с кэшем, на уровне класса. Как следует из названия, аннотацию Cacheable можно использовать для выделения методов, которые можно кэшировать — то есть методов, для которых результат сохраняется в кэше, чтобы при последующих вызовах с теми же аргументами возвращалось значение из кэша без необходимости снова вызывать метод.

Использование Cache API для хранения данных в Drupal | Topsite Web | Дзен
Кэширование в памяти в antigreenlight.ru Core | Microsoft Learn
Что такое кэширование и как оно работает | AWS
Фреймворк кеширования Django - Django Документация на русском
Кеширование | Moleculer - Progressive microservices framework for antigreenlight.ru
Инфраструктура кеширования в Django - Django Документация на русском
Эффективное кеширование. От теории к практике / Хабр
🧩 Кэширование в Python: алгоритм LRU
Кэширование в .NET - .NET | Microsoft Learn
Кэширование Laravel x | Laravel Russian Community

В сфере вычислительной обработки данных кэш — это высокоскоростной уровень хранения, на котором требуемый набор данных, как правило, временного характера. Доступ к данным на этом уровне осуществляется значительно быстрее, чем к основному месту их хранения. С помощью кэширования становится возможным эффективное повторное использование ранее полученных или вычисленных данных. Данные в кэше обычно хранятся на устройстве с быстрым доступом, таком как ОЗУ оперативное запоминающее устройство , и могут использоваться совместно с программными компонентами. Основная функция кэша — ускорение процесса извлечения данных. Он избавляет от необходимости обращаться к менее скоростному базовому уровню хранения.

Похожие статьи