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write-behind

网络后写；延迟写；写入

write-behind

网络释义

write-behind

后写

启用后写 (write-behind) 功能，以便获得更快的写周转。后写在将页面写到磁盘时不会等待。

延迟写

5) 延迟写(write-behind):对象更新请求被放入执行队列中,超过指定的时间间隔后异步写入数据库.该

写入

一个事后写入 (write-behind) 的操作动作无法传到 %2 远端伺服器上。资料包含了要求写入的数量以及实际写入的数量。

后写式

Ehcache 2.0引入了直写式（write-through）和后写式（write-behind）缓存。直写式缓存模式被用于将数据写入底层资源（如数 …

滞后写

看雪安全论坛 - 学习之道... ... write-through 直写 write-behind 滞后写 yield 放弃 ...

迟后写

迟后写（write-behind）是指在缓冲区中的数据本应立即写回磁盘，但考虑到该缓冲区现在学学smartdrv 参数。

例句：

Next we 'll walk you through this use case to see how the write-behind feature can help resolve their issue .

接下来，我们就以这一案例来展示 write-behind 特性是如何帮助他们解决这一问题的。

In the write-behind case, transactions no longer have to wait for the database write operation to finish .

使用 write-behind ，不再要求事务等待数据库的写操作完成。

The write -behind caching feature , supported as part of the new Ehcache API, works with asynchronous batching of updates to the database .

后写式缓存特性作为新 EhcacheAPI 的一部分，适用于对数据库的异步批量更新。

Boost performance with read-ahead, write-behind, and a number of other tricks.

通过提前读、延迟写和许多其他技术大大提高性能。

In a write-behind cache , once the data is in the cache , the request is returned, and processing continues .

在 write-behindcache 模式下，当数据位于缓存中时，请求将返回，并且处理继续进行。

With random write behind, the number of pages in memory exceeds a specified amount and all subsequent pages are written to disk .

使用延迟的随机写操作，当内存中的页面数量超过指定的数量，则将所有后续的页面写入到磁盘。

However , WebSphere eXtreme Scale can keep additional copies of the cache on other machines to provide a reliable write-behind cache .

但是，WebSphereeXtremeScale 可以在其他机器上保存更多的缓存副本，以提供可靠的 write-behindcache 。

This article reviewed the write-behind caching scenario and showed how this feature is implemented with WebSphere eXtreme Scale.

本文重新审视了 write-behind 缓存技术，并展示了如何在 WebSphereeXtremeScale 下实现这一特性。

The scalability of write-behind caching makes it ideal to handle extreme transaction processing (XTP) scenarios .

write-behind 缓存的可伸缩性使得它可以解决极端事务处理（extremetransactionprocessing，XTP ）场景。

As discussed earlier, with a write-behind cache, the transaction completes when the data is written to the cache, which is fast .

正如上文讨论的一样，使用写入后缓存，事务在数据写入缓存时完成，这样速度更快。

These benefits and its simple configuration make the write-behind caching a truly powerful feature.

这些优势以及它配置的简单性，都使得 write-behind 缓存异常的强大。

A WebSphere eXtreme Scale distributed, network-attached cache using write-behind is installed in front of an SQL database .

使用写入后模式的 WebSphereeXtremeScale 分布式、网络附加的缓存安装到 SQL 数据的前端。

The database CPU utilization charts illustrate the improvement in back-end load when using write-behind.

数据库的 CPU 占用率图表展现了使用 write-behind 对后端加载的改善。

We ran the sample code using write-through and write-behind for a comparison in response time and database CPU utilization .

我们分别使用了 write-through 和 write-behind 技术运行示例代码，比较了各自的响应时间以及数据库的 CPU 占用率。

Listing 4 shows the response times for the write-behind scenario where all transactions are committed to the grid .

列表 4 展示了 write-behind 场景下的响应时间，在这种情况下所有的事务都被提交到网格中。

Write-behind caching pattern uses the same client API , but the write happens asynchronously .

后写式缓存模式使用相同的客户端 API ，但是写入采取异步方式。

The new system writes profile changes to the grid and then these changes are pushed to the database using the write-behind technology .

新的系统则是将个人信息的变更写入到网格中，然后使用 write-behind 技术将这些变更推到数据库中。

write-behind

write-behind

后写

延迟写

写入

后写式

滞后写

迟后写

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