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1. Flink的引入这几年大数据的飞速发展，出现了很多热门的开源社区，其中著名的有 Hadoop、Storm，以及后来的 Spark，他们都有着各自专注的应用场景。Spark 掀开了内存计算的先河，也以内存为赌注，赢得了内存计算的飞速发展。Spark 的火热或多或少的掩盖了其他分布式计算的系统身影。就像 Flin

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一、查询缓存　　　　“查询缓存”，就是将查询的结果缓存下载，如果查询语句完全相同，则直接返回缓存中的结果。　　如果应用程序在某个场景中，需要经常执行大量的相同的查询，而且查询出的数据不会经常被更新，那么，使用查询缓存会有一定的性能提升。查看当前服务是否开启了查询缓存功能：!复制代码(https://oscimg.oschina.n

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本文简单介绍了读写分离架构，和出现主从延迟后，如果我们用的读写分离的架构，那么我们应该怎么处理这种情况，相信在日常我们的主从还是或多或少的存在延迟。本文介绍的几种方案，有些方案看上去十分不靠谱，有些方案做了一些妥协，但是都有实际的应用场景，需要我们根据自身的业务情况，合理选择对应的方案。