Ca model de limbaj AI, nu am experiență practică în dezvoltarea software-ului, dar iată câteva puncte pe care le puteți lua în considerare pentru gestionarea stocării în cache a datelor din linia datelor de serviciu într-o arhitectură de microservicii: 1. Identificați elementele de date critice care sunt necesare
pentru mențineți descendența datelor, cum ar fi sursele de date, transformările de date, depozitele de date etc.
2. Implementați un model de date partajat sau un model de date canonic în cadrul microserviciilor. Acest lucru va ajuta la menținerea coerenței între diferitele microservicii.
3. Utilizați un serviciu sau un modul dedicat pentru stocarea în cache a datelor de descendență. Acesta va facilita accesul mai rapid la date și va ajuta la reducerea cheltuielilor generale de procesare.
4. Utilizați mecanisme de stocare în cache distribuite precum Redis sau Memcached. Aceste sisteme de cache sunt proiectate pentru aplicații de înaltă performanță și sunt distribuite, astfel încât să poată fi partajate între microservicii.
5. Implementați strategii de invalidare a memoriei cache pentru a vă asigura că datele sunt proaspete și actualizate. Folosiți strategii de expirare, de versiuni sau de invalidare a memoriei cache bazate pe evenimente.
6. Folosiți arhitectura bazată pe evenimente pentru a declanșa actualizări de cache ori de câte ori se face o modificare în sursa de date sau în depozitul de date.
7. Monitorizați valorile de utilizare a memoriei cache pentru a ajusta dimensiunea memoriei cache și pentru a evita eventualele probleme de performanță.
8. Asigurați-vă că toate accesele în cache sunt securizate și limitate numai la utilizatorii autorizați.
Data publicării: