前言

云原生应用程序通常需要各种类型的可扩展缓存解决方案来提高性能。.NET Aspire 组件简化了连接到流行的缓存服务（例如 Redis）的过程。

本文的内容概要：

• 创建一个设置为使用 .NET Aspire 的基本 ASP.NET Core 应用程序。

背景

公众平台的 API 调用所需的access_token的使用及生成方式说明：

1、建议公众号开发者使用中控服务器统一获取和刷新access_token，其他业务逻辑服务器所使用的access_token均来自于该中控服务器，不应该各自去刷新，否则容易造成冲突，导致access_token覆盖而影响业务；

Caffeine 是一个高性能的Java缓存库，提供了近乎最佳的命中率和优秀的并发性能。被设计用来替代诸如Guava Cache等其他Java缓存解决方案，并引入了W-TinyLFU算法来提高缓存命中率。

在Python开发中，缓存是优化性能的重要手段。以下是对缓存应用场景、实现方式及常见问题的系统分析：

一、缓存应用场景

1. 计算密集型函数结果缓存

O 示例：递归计算斐波那契数列、复杂数学运算。

如何优化系统架构设计缓解流量压力提升并发性能？Java实战分享

在高流量场景下。首先，我需要回忆一下常见的优化策略，比如负载均衡、缓存、数据库优化、微服务拆分这些。不过，可能还需要考虑用户的具体情况，比如他们的系统现状、技术栈、团队能力等等。但用户没有给出具体细节，所以得给出一般性的建议。

在并发量、吞吐量越来越大的情况下往往是离不开缓存的，使用缓存能减轻数据库的压力，临时存储数据。根据不同的场景选择不同的缓存，分布式缓存有Redis，Memcached、Tair、EVCache、Aerospike，本地缓存有Guava Cache、CurrentHashMap、Ehcache。分布式缓存有高可用，高性能，数据集中存储，保证数据一致性，独立部署不受应用程序重启影响。本地缓存与应用程序在同一进程，访问快，没有网络开销。

缓存分为本地缓存和远端缓存。

常见的远端缓存有Redis，MongoDB；本地缓存一般使用map的方式保存在本地内存中。

一般我们在业务中操作缓存，都会操作缓存和数据源两部分。

如：

put数据时，先插入DB，再删除原来的缓存；

在当今数字化的时代，Python 后端开发成为了众多开发者追逐的热门领域。那么，想要在这个领域崭露头角，我们究竟应该学些什么呢？

首先，我需要确定这个问题的背景。可能用户是在处理高并发的系统，或者正在设计一个需要应对大流量的应用。他们的身份可能是后端开发工程师，或者是系统架构师，对性能优化有较高需求。

在高性能服务架构设计中，缓存是不可或缺的环节。在实际项目中，我们通常会将一些热点数据存储在Redis或Memcached等缓存中间件中，只有在缓存访问未命中时才查询数据库。