我有以下挑战：
我有一个包含许多实例的Azure云工作者角色。每一分钟，每个实例都会旋转大约20-30个线程。在每个线程中，它需要读取一些有关如何处理来自3个对象的线程的元数据。对象/数据驻留在远程RavenDb中，即使RavenDb通过HTTP检索对象的速度非常快，但是仍有30多名工作人员负担相当大的负载，每分钟每个线程击中3次（约45个请求/秒） ）。大多数时候（如99.999％）RavenDb中的数据不会改变。
我决定实施本地存储缓存。首先，我读了一条小记录，表明元数据是否已经改变（它很少变化），然后我从本地文件存储而不是RavenDb读取，如果本地存储有缓存的对象。我正在使用File.ReadAllText（）
这种方法似乎会使机器停滞不前，处理速度会大大降低。我猜测“小”工作者角色的磁盘速度不够快。
无论如何，我可以让操作系统帮助我并缓存这些文件吗？也许有一种替代缓存这些数据的方法吗？
我正在查看每个云角色实例上存储的大约1000个不同大小的文件，大小从100k到10mb不等
答案 0 :(得分：5)
不是直接的答案，而是三种可能的选择：
使用内置的RavenDB缓存机制
我最初的猜测是你的缓存机制实际上会损害性能。 RavenDB客户端内置了缓存（请参阅此处了解如何对其进行微调：https://ravendb.net/docs/article-page/3.5/csharp/client-api/how-to/setup-aggressive-caching）
您遇到的问题是缓存是每台服务器的本地缓存。如果服务器A之前下载了一个文件，如果服务器B下次碰巧处理该文件，它仍然需要获取它。
您可以实施的一个可能选项是划分工作量。例如：
这将确保您优化每台服务器上的缓存。
获取更大的机器
如果您仍想使用自己的缓存机制，我认为有两件事可能成为瓶颈：
对于这些问题，我唯一能想到的就是获得更大的资源：
缓存RAM中的文件
或者，不是将文件写入磁盘，而是将它们存储在内存中，并获得具有更多RAM的VM。你不应该需要那么多RAM，因为1000个文件* 10MB仍然只有1 GB。这样做可以消除磁盘访问和反序列化。
但最终，最好先测量瓶颈在哪里，看看是否可以通过使用RavenDB的内置缓存机制来缓解它。