【发布时间】：2020-04-14 20:08:03
【问题描述】：
我有一个提供复杂统计/预测数据的 Web API。我有一个端点甚至可能需要 20 秒才能完成，因此我开始研究缓存以提高性能。我的情况与许多示例中描述的情况大不相同，所以我需要帮助。
长话短说，该方法返回项目的一批预测和统计信息。单品最快50ms，不错。但也有一种方法（非常复杂）需要一次 2000-3000 个项目来计算不同的统计数据。这是一个问题。
数据库中可能有大约 250,000 个项目，一张表中大约有 2 亿行。好的部分是：表每天只更新一次，我需要大约 1GB 的数据（大约 80M 的“优化”行）。
所以我的想法是，每天一次（我确切地知道什么时候）API 会查询、转换、优化该表中的 1GB 数据并将其放入内存，并且在白天，它会快速点亮。
我的问题是，这是个好主意吗？我应该使用一些外部提供程序（如 Memcached 或 Redis）还是只使用一个使用信号量等进行适当锁定的单例列表？
如果是 Memcache，我该怎么做？我不想“按原样”缓存此表。这个太大了。我需要先进行一些转换。
谢谢！
【问题讨论】：
-
我的意思是你不应该每天处理一次，也许你应该将作业分成许多块并并行处理，然后放入 RAM
-
@DmytroShabanov 但每天一次，整个表被删除，并插入全新的数据。
-
问题是，如果您需要处理大量数据，Memcached 并没有解决您的问题，它只是存储数据并加快获取请求。如果您需要处理，这应该在后台使用调度程序（石英或hangfire），因此用户可以获得预先计算的项目。
标签： c# asp.net-core caching redis memcached