App Engine 缓存与数据一致性

本文探讨了NDB存储系统中数据一致性的实现方式,特别是在最终一致性模型下如何通过恰当的数据建模来保证数据的一致性。此外,还介绍了NDB提供的两级缓存机制及其工作原理,以及如何设计应用程序级缓存来降低成本。

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数据一致性:

NDB由于是具有最终一致性特点的分布式数据存储,因此在数据存储时需要进行恰当的数据建模。在同一个实体集里面,所有根实体(无 parent )的实体在 id 分配上保证不重复,具有相同 parent 的实体也保证不会出现重复 ID,换句话说 id 的相对唯一性是由 parent 决定的。同时,在使用 multi_get 时也必需是取同一 parent 的实体。

Ancestor 和按 id 查询时保证一致性,但是对整个实体集的查询不保证一致性,因为实体的写入分两个阶段,提交阶段和应用阶段,第一阶段中,CommitLog记录成功即认为写入成功,第二阶段更新索引,在索引更新前非Ancestor或 id 查询看不到结果,Ancestor 及 id 查询即使索引未更新也能返回正确结果。

因此要正确使用 Ancestor 查询,一个典型的场景:比如多个答案属于一个问题,即可指定答案的 parent 为问题,添加新问题后立即查询问题下的所有答案将总是能看到新答案,而使用索引的,针对全部回答的按时间排序的“最新答案”有可能看不到最新添加的答案(索引未更新)。

 

缓存部分:

在新的NDB数据存储中,GAE提代了两级缓存,1. InProcess 2. Memcache 一级缓存只作用于当前请求过程,2级缓存会在查询时自动缓存,并能在实体属体改动后自动失效。但无论命中哪种缓存,因为是按实体查询次数计费的,因此对计费无影响,真黑 ~~~

因此有必要在程序中设计一层自己的 In-process 缓存这样可以省钱。在考虑以实体的类型+id 作为缓存键值时还应该考虑 parent 节点,以避免键冲突的可能。

内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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