SelectDB数据缓存
通过合理设置LRU和TTL策略，并利用缓存预热功能对指定的数据（Table或Partition）进行预热，可以有效地管理缓存数据，从而提升云数据库 SelectDB 版的访问速度。本文为您介绍云数据库 SelectDB 版的数据缓存功能。
Fluid数据缓存优化策略最佳实践
在计算与存储分离的架构下，使用Fluid数据缓存技术，能够有效解决在Kubernetes集群中访问存储系统数据时容易出现的高延迟及带宽受限问题，从而提升数据处理效率。本文从性能维度、稳定性维度、读写一致性维度介绍如何使用Fluid数据缓存策略。
实现应用Pod与缓存数据之间的亲和性调度
通过Fluid提供的数据缓存亲和性调度优化能力，您可以设置应用Pod上的亲和性配置，让应用Pod优先访问同节点、同可用区节点或同地域节点的缓存数据，从而提高应用Pod访问数据的效率。
Redis问题之如何解决缓存更新失败导致的数据不一致问题
问题一：数据不一致问题通常是如何产生的？ 数据不一致问题通常是如何产生的？ 参考回答： 数据不一致问题可能由于缓存机器的带宽被打满或机房网络出现波动导致缓存更新失败，使得新数据没有写入缓存，从而导致缓存和数据库（DB）的数据不一致。另外，在缓存进行rehash时，如果某个缓存机器反复异常、多次上下线，也可能导致数据不一致。 关于本问题的更多回答...
通过控制台或者API方式使用数据缓存搭建一台“妙鸭相机”
本文以部署ModelScope社区的人物AIGC基础模型（ly261666/cv_portrait_model）搭建类似妙鸭相机的应用为例，演示如何使用数据缓存。通过数据缓存提前拉取模型数据，然后在创建应用实例时直接挂载模型数据，可以免去在实例中拉取模型数据的等待时间，加速应用部署。
SelectDB数据缓存的原理与使用方法_云数据库 SelectDB 版(SelectDB)
本文介绍云数据库 SelectDB 版中湖仓一体相关的数据缓存功能（File Cache），帮助您对外部数据源进行高效的联邦分析。
如何解决JDBCLookupFunction被缓存导致数据的不及时性？
流表通过JDBCLookupFunction来对mysql的维表数据进行实时join，但是JDBCLookupFunction会对数据进行缓存，导致mysql的维表数据被更新，但是flink还是老的数据，(考虑性能需要被缓存) 是否有其他的方式来对mysql维表数据进行实时join*来自志愿者整理的FLINK邮件归档
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