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在这篇文章中,我们将谈论我们如何扩展我们的库存服务以处理约1亿次的库存缓存读取。Myntra的库存服务预计将处理数以百万计的API点击,这些调用的一个子集被转化为我们底层应用层的约1亿次库存查询点击,以此为目标,我们重新设计了我们的核心库存服务,以处理预期的规模和非常低的资源占用。我们将详细讨论我们最初的方法,以及我们如何通过利用Hazelcast提供的近似缓存功能,最终达成所提出的解决方案。
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