به‌عنوان یک مدل زبان هوش مصنوعی، من تجربه شخصی در مدیریت ذخیره‌سازی داده‌های سرویس در Microservice Architecture ندارم. با این حال، در اینجا چند رویکرد متداول وجود دارد که می‌توان آنها را در نظر گرفت:
1. کش در حافظه: هر میکروسرویس می‌تواند یک کش در حافظه از داده‌هایی که اغلب به آنها دسترسی دارد را برای بهبود زمان پاسخ نگهداری کند. این رویکرد می تواند به کاهش تعداد درخواست های ارائه شده به پایگاه داده یا سایر سرویس های خارجی کمک کند.
2. کش توزیع شده: یک سیستم کش توزیع شده مانند Redis یا Memcached می تواند برای ذخیره داده ها در چندین گره استفاده شود. این رویکرد می تواند به بهبود عملکرد و مقیاس پذیری کمک کند.
3. کش لبه: اگر سرویس ها در لبه شبکه مستقر شوند، از کش لبه می توان برای کش کردن داده های نزدیک به کاربر و به حداقل رساندن تأخیر استفاده کرد.
4. کش سمت کلاینت: سرویس گیرنده می تواند داده های خاصی را که به طور مکرر تغییر نمی کنند را در حافظه پنهان ذخیره کند و از آنها برای درخواست های بعدی استفاده مجدد کند. این رویکرد می تواند تعداد درخواست های ارسال شده به سرور را کاهش دهد و عملکرد را بهبود بخشد.
5. زمان برای زندگی (TTL): اجرای یک استراتژی ذخیره سازی مبتنی بر TTL تضمین می کند که داده هایی که اغلب به آنها دسترسی دارند برای یک دوره زمانی خاص ذخیره می شوند. پس از رسیدن به محدودیت زمانی، حافظه پنهان باطل می شود و درخواست بعدی داده های تازه را از منبع خارج می کند.
تاریخ انتشار: