我有一个Web API，可以提供复杂的统计/预测数据。我有一个甚至需要20秒钟才能完成的端点，因此我开始研究缓存以引导性能。我的情况与许多示例中描述的情况大不相同，因此我需要帮助。
长话短说，该方法返回项目的一批预测和统计信息。对于单个项目，最快50ms就可以了。但是还有一种方法（非常复杂），需要一次2000-3000个项目来计算不同的统计信息。这是一个问题。
[数据库中大约可能有250,000个项目，一张表中大约有200M行。好地方是：表每天仅更新一次，我将需要大约1GB的数据（大约8000万“优化”行）。
因此，我的想法是，API每天一次（我确切地知道什么时候）将查询，转换，优化该表中的1GB数据并将其放入内存，并且白天它会快速点亮。
我的问题是，这是个好主意吗？我应该使用某些外部提供程序（例如Memcached或Redis）还是仅使用信号量等适当锁定的单例列表？
如果是Memcache，该怎么办？我不想“按原样”缓存该表。这个太大了。我需要先进行一些转换。
谢谢！
如果不受服务器RAM限制，这是一个很好的解决方案，imo。由于它是.Net Core，因此您可以尝试System.Runtime.Caching.MemoryCache