redis 集群 数据丢失及解决方案 AOF RDB 数据恢复

LilyPad三色LED共阳极控制:从原理到Arduino编程实战 RGB LED作为可编程光源的核心组件,通过红、绿、蓝三原色的加色混合原理,能够生成丰富的色彩。其内部结构主要分为共阳极和共阴极两种类型,这决定了驱动电路的设计和编程逻辑。在电子织物和可穿戴设备领域,掌握RGB LED的控制技术对于实现动态光效和交互反馈至关重要。本文以LilyPad三色LED为例,深入解析其共阳极特性,并详细演示如何结合Arduino进行PWM编程,从而精准控制颜色与亮度,为智能服装、互动艺术装置等项目提供可靠的照明解决方案。 阅读详情

Redis的数据回写机制

Redis的数据回写机制分同步和异步两种,

  1. 同步回写即SAVE命令,主进程直接向磁盘回写数据。在数据大的情况下会导致系统假死很长时间,所以一般不是推荐的。
  2. 异步回写即BGSAVE命令,主进程fork后,复制自身并通过这个新的进程回写磁盘,回写结束后新进程自行关闭。由于这样做不需要主进程阻塞,系统不会假死,一般默认会采用这个方法。

个人感觉方法2采用fork主进程的方式很拙劣,但似乎是唯一的方法。内存中的热数据随时可能修改,要在磁盘上保存某个时间的内存镜像必须要冻结。冻结就会导致假死。fork一个新的进程之后等于复制了当时的一个内存镜像,这样主进程上就不需要冻结,只要子进程上操作就可以了。

在小内存的进程上做一个fork,不需要太多资源,但当这个进程的内存空间以G为单位时,fork就成为一件很恐怖的操作。何况在16G内存的主机上fork 14G内存的进程呢?肯定会报内存无法分配的。更可气的是,越是改动频繁的主机上fork也越频繁,fork操作本身的代价恐怕也不会比假死好多少。

找到原因之后,直接修改/etc/sysctl.conf内核参数vm.overcommit_memory= 1

sysctl -p

Linux内核会根据参数vm.overcommit_memory参数的设置决定是否放行。

  1.  如果 vm.overcommit_memory = 1,直接放行
  2. vm.overcommit_memory = 0:则比较 此次请求分配的虚拟内存大小和系统当前空闲的物理内存加上swap,决定是否放行。
  3. vm.overcommit_memory= 2:则会比较进程所有已分配的虚拟内存加上此次请求分配的虚拟内存和系统当前的空闲物理内存加上swap,决定是否放行。

Redis持久化实践及灾难恢复模拟


参考资料:
Redis Persistence http://redis.io/topics/persistence
Google Groups https://groups.google.com/forum/?fromgroups=#!forum/redis-db

一、对Redis持久化的探讨与理解

目前Redis持久化的方式有两种: RDB 和 AOF

首先,我们应该明确持久化的数据有什么用,答案是用于重启后的数据恢复。
Redis是一个内存数据库,无论是RDB还是AOF,都只是其保证数据恢复的措施。
所以Redis在利用RDB和AOF进行恢复的时候,都会读取RDB或AOF文件,重新加载到内存中。

RDB就是Snapshot快照存储,是默认的持久化方式。
可理解为半持久化模式,即按照一定的策略周期性的将数据保存到磁盘。
对应产生的数据文件为dump.rdb,通过配置文件中的save参数来定义快照的周期。
下面是默认的快照设置:

save 900 1    #当有一条Keys数据被改变时,900秒刷新到Disk一次
save 300 10   #当有10条Keys数据被改变时,300秒刷新到Disk一次
save 60 10000 #当有10000条Keys数据被改变时,60秒刷新到Disk一次

Redis的RDB文件不会坏掉,因为其写操作是在一个新进程中进行的。
当生成一个新的RDB文件时,Redis生成的子进程会先将数据写到一个临时文件中,然后通过原子性rename系统调用将临时文件重命名为RDB文件。
这样在任何时候出现故障,Redis的RDB文件都总是可用的。

同时,Redis的RDB文件也是Redis主从同步内部实现中的一环。
第一次Slave向Master同步的实现是:
Slave向Master发出同步请求,Master先dump出rdb文件,然后将rdb文件全量传输给slave,然后Master把缓存的命令转发给Slave,初次同步完成。
第二次以及以后的同步实现是:
Master将变量的快照直接实时依次发送给各个Slave。
但不管什么原因导致Slave和Master断开重连都会重复以上两个步骤的过程。
Redis的主从复制是建立在内存快照的持久化基础上的,只要有Slave就一定会有内存快照发生。

可以很明显的看到,RDB有它的不足,就是一旦数据库出现问题,那么我们的RDB文件中保存的数据并不是全新的。
从上次RDB文件生成到Redis停机这段时间的数据全部丢掉了。

AOF(Append-Only File)比RDB方式有更好的持久化性。
由于在使用AOF持久化方式时,Redis会将每一个收到的写命令都通过Write函数追加到文件中,类似于MySQL的binlog。
当Redis重启是会通过重新执行文件中保存的写命令来在内存中重建整个数据库的内容。
对应的设置参数为:
$ vim /opt/redis/etc/redis_6379.conf

appendonly yes       #启用AOF持久化方式
appendfilename appendonly.aof #AOF文件的名称,默认为appendonly.aof
# appendfsync always #每次收到写命令就立即强制写入磁盘,是最有保证的完全的持久化,但速度也是最慢的,一般不推荐使用。
appendfsync everysec #每秒钟强制写入磁盘一次,在性能和持久化方面做了很好的折中,是受推荐的方式。
# appendfsync no     #完全依赖OS的写入,一般为30秒左右一次,性能最好但是持久化最没有保证,不被推荐。

AOF的完全持久化方式同时也带来了另一个问题,持久化文件会变得越来越大。
比如我们调用INCR test命令100次,文件中就必须保存全部的100条命令,但其实99条都是多余的。
因为要恢复数据库的状态其实文件中保存一条SET test 100就够了。
为了压缩AOF的持久化文件,Redis提供了bgrewriteaof命令。
收到此命令后Redis将使用与快照类似的方式将内存中的数据以命令的方式保存到临时文件中,最后替换原来的文件,以此来实现控制AOF文件的增长。
由于是模拟快照的过程,因此在重写AOF文件时并没有读取旧的AOF文件,而是将整个内存中的数据库内容用命令的方式重写了一个新的AOF文件。
对应的设置参数为:
$ vim /opt/redis/etc/redis_6379.conf

no-appendfsync-on-rewrite yes   #在日志重写时,不进行命令追加操作,而只是将其放在缓冲区里,避免与命令的追加造成DISK IO上的冲突。
auto-aof-rewrite-percentage 100 #当前AOF文件大小是上次日志重写得到AOF文件大小的二倍时,自动启动新的日志重写过程。
auto-aof-rewrite-min-size 64mb  #当前AOF文件启动新的日志重写过程的最小值,避免刚刚启动Reids时由于文件尺寸较小导致频繁的重写。

到底选择什么呢?下面是来自官方的建议:
通常,如果你要想提供很高的数据保障性,那么建议你同时使用两种持久化方式。
如果你可以接受灾难带来的几分钟的数据丢失,那么你可以仅使用RDB。
很多用户仅使用了AOF,但是我们建议,既然RDB可以时不时的给数据做个完整的快照,并且提供更快的重启,所以最好还是也使用RDB。
因此,我们希望可以在未来(长远计划)统一AOF和RDB成一种持久化模式。

在数据恢复方面:
RDB的启动时间会更短,原因有两个:
一是RDB文件中每一条数据只有一条记录,不会像AOF日志那样可能有一条数据的多次操作记录。所以每条数据只需要写一次就行了。
另一个原因是RDB文件的存储格式和Redis数据在内存中的编码格式是一致的,不需要再进行数据编码工作,所以在CPU消耗上要远小于AOF日志的加载。

二、灾难恢复模拟
既然持久化的数据的作用是用于重启后的数据恢复,那么我们就非常有必要进行一次这样的灾难恢复模拟了。
据称如果数据要做持久化又想保证稳定性,则建议留空一半的物理内存。因为在进行快照的时候,fork出来进行dump操作的子进程会占用与父进程一样的内存,真正的copy-on-write,对性能的影响和内存的耗用都是比较大的。
目前,通常的设计思路是利用Replication机制来弥补aof、snapshot性能上的不足,达到了数据可持久化。
即Master上Snapshot和AOF都不做,来保证Master的读写性能,而Slave上则同时开启Snapshot和AOF来进行持久化,保证数据的安全性。

首先,修改Master上的如下配置:
$ sudo vim /opt/redis/etc/redis_6379.conf

#save 900 1 #禁用Snapshot
#save 300 10
#save 60 10000

appendonly no #禁用AOF

接着,修改Slave上的如下配置:
$ sudo vim /opt/redis/etc/redis_6379.conf

save 900 1 #启用Snapshot
save 300 10
save 60 10000

appendonly yes #启用AOF
appendfilename appendonly.aof #AOF文件的名称
# appendfsync always
appendfsync everysec #每秒钟强制写入磁盘一次
# appendfsync no  

no-appendfsync-on-rewrite yes   #在日志重写时,不进行命令追加操作
auto-aof-rewrite-percentage 100 #自动启动新的日志重写过程
auto-aof-rewrite-min-size 64mb  #启动新的日志重写过程的最小值

分别启动Master与Slave
$ /etc/init.d/redis start

启动完成后在Master中确认未启动Snapshot参数
redis 127.0.0.1:6379> CONFIG GET save
1) "save"
2) ""

然后通过以下脚本在Master中生成25万条数据:
dongguo@redis:/opt/redis/data/6379$ cat redis-cli-generate.temp.sh

#!/bin/bash

REDISCLI="redis-cli -a slavepass -n 1 SET"
ID=1

while(($ID<50001))
do
  INSTANCE_NAME="i-2-$ID-VM"
  UUID=`cat /proc/sys/kernel/random/uuid`
  PRIVATE_IP_ADDRESS=10.`echo "$RANDOM % 255 + 1" | bc`.`echo "$RANDOM % 255 + 1" | bc`.`echo "$RANDOM % 255 + 1" | bc`\
  CREATED=`date "+%Y-%m-%d %H:%M:%S"`

  $REDISCLI vm_instance:$ID:instance_name "$INSTANCE_NAME"
  $REDISCLI vm_instance:$ID:uuid "$UUID"
  $REDISCLI vm_instance:$ID:private_ip_address "$PRIVATE_IP_ADDRESS"
  $REDISCLI vm_instance:$ID:created "$CREATED"

  $REDISCLI vm_instance:$INSTANCE_NAME:id "$ID"

  ID=$(($ID+1))
done

dongguo@redis:/opt/redis/data/6379$ ./redis-cli-generate.temp.sh

在数据的生成过程中,可以很清楚的看到Master上仅在第一次做Slave同步时创建了dump.rdb文件,之后就通过增量传输命令的方式给Slave了。
dump.rdb文件没有再增大。
dongguo@redis:/opt/redis/data/6379$ ls -lh
total 4.0K
-rw-r--r-- 1 root root 10 Sep 27 00:40 dump.rdb

而Slave上则可以看到dump.rdb文件和AOF文件在不断的增大,并且AOF文件的增长速度明显大于dump.rdb文件。
dongguo@redis-slave:/opt/redis/data/6379$ ls -lh
total 24M
-rw-r--r-- 1 root root 15M Sep 27 12:06 appendonly.aof
-rw-r--r-- 1 root root 9.2M Sep 27 12:06 dump.rdb

等待数据插入完成以后,首先确认当前的数据量。
redis 127.0.0.1:6379> info

redis_version:2.4.17
redis_git_sha1:00000000
redis_git_dirty:0
arch_bits:64
multiplexing_api:epoll
gcc_version:4.4.5
process_id:27623
run_id:e00757f7b2d6885fa9811540df9dfed39430b642
uptime_in_seconds:1541
uptime_in_days:0
lru_clock:650187
used_cpu_sys:69.28
used_cpu_user:7.67
used_cpu_sys_children:0.00
used_cpu_user_children:0.00
connected_clients:1
connected_slaves:1
client_longest_output_list:0
client_biggest_input_buf:0
blocked_clients:0
used_memory:33055824
used_memory_human:31.52M
used_memory_rss:34717696
used_memory_peak:33055800
used_memory_peak_human:31.52M
mem_fragmentation_ratio:1.05
mem_allocator:jemalloc-3.0.0
loading:0
aof_enabled:0
changes_since_last_save:250000
bgsave_in_progress:0
last_save_time:1348677645
bgrewriteaof_in_progress:0
total_connections_received:250007
total_commands_processed:750019
expired_keys:0
evicted_keys:0
keyspace_hits:0
keyspace_misses:0
pubsub_channels:0
pubsub_patterns:0
latest_fork_usec:246
vm_enabled:0
role:master
slave0:10.6.1.144,6379,online
db1:keys=250000,expires=0

当前的数据量为25万条key,占用内存31.52M。

然后我们直接Kill掉Master的Redis进程,模拟灾难。
dongguo@redis:/opt/redis/data/6379$ sudo killall -9 redis-server

我们到Slave中查看状态:
redis 127.0.0.1:6379> info

redis_version:2.4.17
redis_git_sha1:00000000
redis_git_dirty:0
arch_bits:64
multiplexing_api:epoll
gcc_version:4.4.5
process_id:13003
run_id:9b8b398fc63a26d160bf58df90cf437acce1d364
uptime_in_seconds:1627
uptime_in_days:0
lru_clock:654181
used_cpu_sys:29.69
used_cpu_user:1.21
used_cpu_sys_children:1.70
used_cpu_user_children:1.23
connected_clients:1
connected_slaves:0
client_longest_output_list:0
client_biggest_input_buf:0
blocked_clients:0
used_memory:33047696
used_memory_human:31.52M
used_memory_rss:34775040
used_memory_peak:33064400
used_memory_peak_human:31.53M
mem_fragmentation_ratio:1.05
mem_allocator:jemalloc-3.0.0
loading:0
aof_enabled:1
changes_since_last_save:3308
bgsave_in_progress:0
last_save_time:1348718951
bgrewriteaof_in_progress:0
total_connections_received:4
total_commands_processed:250308
expired_keys:0
evicted_keys:0
keyspace_hits:0
keyspace_misses:0
pubsub_channels:0
pubsub_patterns:0
latest_fork_usec:694
vm_enabled:0
role:slave
aof_current_size:17908619
aof_base_size:16787337
aof_pending_rewrite:0
aof_buffer_length:0
aof_pending_bio_fsync:0
master_host:10.6.1.143
master_port:6379
master_link_status:down
master_last_io_seconds_ago:-1
master_sync_in_progress:0
master_link_down_since_seconds:25
slave_priority:100
db1:keys=250000,expires=0

可以看到master_link_status的状态已经是down了,Master已经不可访问了。
而此时,Slave依然运行良好,并且保留有AOF与RDB文件。

下面我们将通过Slave上保存好的AOF与RDB文件来恢复Master上的数据。

首先,将Slave上的同步状态取消,避免主库在未完成数据恢复前就重启,进而直接覆盖掉从库上的数据,导致所有的数据丢失。
redis 127.0.0.1:6379> SLAVEOF NO ONE
OK

确认一下已经没有了master相关的配置信息:
redis 127.0.0.1:6379> INFO

redis_version:2.4.17
redis_git_sha1:00000000
redis_git_dirty:0
arch_bits:64
multiplexing_api:epoll
gcc_version:4.4.5
process_id:13003
run_id:9b8b398fc63a26d160bf58df90cf437acce1d364
uptime_in_seconds:1961
uptime_in_days:0
lru_clock:654215
used_cpu_sys:29.98
used_cpu_user:1.22
used_cpu_sys_children:1.76
used_cpu_user_children:1.42
connected_clients:1
connected_slaves:0
client_longest_output_list:0
client_biggest_input_buf:0
blocked_clients:0
used_memory:33047696
used_memory_human:31.52M
used_memory_rss:34779136
used_memory_peak:33064400
used_memory_peak_human:31.53M
mem_fragmentation_ratio:1.05
mem_allocator:jemalloc-3.0.0
loading:0
aof_enabled:1
changes_since_last_save:0
bgsave_in_progress:0
last_save_time:1348719252
bgrewriteaof_in_progress:0
total_connections_received:4
total_commands_processed:250311
expired_keys:0
evicted_keys:0
keyspace_hits:0
keyspace_misses:0
pubsub_channels:0
pubsub_patterns:0
latest_fork_usec:1119
vm_enabled:0
role:master
aof_current_size:17908619
aof_base_size:16787337
aof_pending_rewrite:0
aof_buffer_length:0
aof_pending_bio_fsync:0
db1:keys=250000,expires=0

在Slave上复制数据文件:
dongguo@redis-slave:/opt/redis/data/6379$ tar cvf /home/dongguo/data.tar *
appendonly.aof
dump.rdb

将data.tar上传到Master上,尝试恢复数据:
可以看到Master目录下有一个初始化Slave的数据文件,很小,将其删除。
dongguo@redis:/opt/redis/data/6379$ ls -l
total 4
-rw-r--r-- 1 root root 10 Sep 27 00:40 dump.rdb
dongguo@redis:/opt/redis/data/6379$ sudo rm -f dump.rdb

然后解压缩数据文件:
dongguo@redis:/opt/redis/data/6379$ sudo tar xf /home/dongguo/data.tar
dongguo@redis:/opt/redis/data/6379$ ls -lh
total 29M
-rw-r--r-- 1 root root 18M Sep 27 01:22 appendonly.aof
-rw-r--r-- 1 root root 12M Sep 27 01:22 dump.rdb

启动Master上的Redis;
dongguo@redis:/opt/redis/data/6379$ sudo /etc/init.d/redis start
Starting Redis server...

查看数据是否恢复:
redis 127.0.0.1:6379> INFO

redis_version:2.4.17
redis_git_sha1:00000000
redis_git_dirty:0
arch_bits:64
multiplexing_api:epoll
gcc_version:4.4.5
process_id:16959
run_id:6e5ba6c053583414e75353b283597ea404494926
uptime_in_seconds:22
uptime_in_days:0
lru_clock:650292
used_cpu_sys:0.18
used_cpu_user:0.20
used_cpu_sys_children:0.00
used_cpu_user_children:0.00
connected_clients:1
connected_slaves:0
client_longest_output_list:0
client_biggest_input_buf:0
blocked_clients:0
used_memory:33047216
used_memory_human:31.52M
used_memory_rss:34623488
used_memory_peak:33047192
used_memory_peak_human:31.52M
mem_fragmentation_ratio:1.05
mem_allocator:jemalloc-3.0.0
loading:0
aof_enabled:0
changes_since_last_save:0
bgsave_in_progress:0
last_save_time:1348680180
bgrewriteaof_in_progress:0
total_connections_received:1
total_commands_processed:1
expired_keys:0
evicted_keys:0
keyspace_hits:0
keyspace_misses:0
pubsub_channels:0
pubsub_patterns:0
latest_fork_usec:0
vm_enabled:0
role:master
db1:keys=250000,expires=0

可以看到25万条数据已经完整恢复到了Master上。

此时,可以放心的恢复Slave的同步设置了。
redis 127.0.0.1:6379> SLAVEOF 10.6.1.143 6379
OK

查看同步状态:
redis 127.0.0.1:6379> INFO

redis_version:2.4.17
redis_git_sha1:00000000
redis_git_dirty:0
arch_bits:64
multiplexing_api:epoll
gcc_version:4.4.5
process_id:13003
run_id:9b8b398fc63a26d160bf58df90cf437acce1d364
uptime_in_seconds:2652
uptime_in_days:0
lru_clock:654284
used_cpu_sys:30.01
used_cpu_user:2.12
used_cpu_sys_children:1.76
used_cpu_user_children:1.42
connected_clients:2
connected_slaves:0
client_longest_output_list:0
client_biggest_input_buf:0
blocked_clients:0
used_memory:33056288
used_memory_human:31.52M
used_memory_rss:34766848
used_memory_peak:33064400
used_memory_peak_human:31.53M
mem_fragmentation_ratio:1.05
mem_allocator:jemalloc-3.0.0
loading:0
aof_enabled:1
changes_since_last_save:0
bgsave_in_progress:0
last_save_time:1348719252
bgrewriteaof_in_progress:1
total_connections_received:6
total_commands_processed:250313
expired_keys:0
evicted_keys:0
keyspace_hits:0
keyspace_misses:0
pubsub_channels:0
pubsub_patterns:0
latest_fork_usec:12217
vm_enabled:0
role:slave
aof_current_size:17908619
aof_base_size:16787337
aof_pending_rewrite:0
aof_buffer_length:0
aof_pending_bio_fsync:0
master_host:10.6.1.143
master_port:6379
master_link_status:up
master_last_io_seconds_ago:0
master_sync_in_progress:0
slave_priority:100
db1:keys=250000,expires=0

master_link_status显示为up,同步状态正常。

在此次恢复的过程中,我们同时复制了AOF与RDB文件,那么到底是哪一个文件完成了数据的恢复呢?
实际上,当Redis服务器挂掉时,重启时将按照以下优先级恢复数据到内存:
1. 如果只配置AOF,重启时加载AOF文件恢复数据;
2. 如果同时 配置了RDB和AOF,启动是只加载AOF文件恢复数据;
3. 如果只配置RDB,启动是将加载dump文件恢复数据。

也就是说,AOF的优先级要高于RDB,这也很好理解,因为AOF本身对数据的完整性保障要高于RDB。

在此次的案例中,我们通过在Slave上启用了AOF与RDB来保障了数据,并恢复了Master。

但在我们目前的线上环境中,由于数据都设置有过期时间,采用AOF的方式会不太实用,过于频繁的写操作会使AOF文件增长到异常的庞大,大大超过了我们实际的数据量,这也会导致在进行数据恢复时耗用大量的时间。
因此,可以在Slave上仅开启Snapshot来进行本地化,同时可以考虑将save中的频率调高一些或者调用一个计划任务来进行定期bgsave的快照存储,来尽可能的保障本地化数据的完整性。
在这样的架构下,如果仅仅是Master挂掉,Slave完整,数据恢复可达到100%。
如果Master与Slave同时挂掉的话,数据的恢复也可以达到一个可接受的程度。

SAP MIRO发票自动化:BAPI_INCOMINGINVOICE_CREATE实战解析 本文深入解析了如何使用SAP标准BAPI_INCOMINGINVOICE_CREATE实现MIRO发票校验流程的自动化。通过实战代码示例,详细阐述了从采购订单和收货凭证获取数据、构建BAPI核心参数、处理常见错误到高级场景优化的完整路径,旨在帮助SAP开发人员构建稳定、高效的自动化解决方案,提升财务处理效率与准确性。 阅读详情

相关推荐

【软件分享】天若OCR文字识别V4.48(翻译功能免费)

软件简介 吾爱破解论坛大佬天若幽心开发的一款OCR文字识别工具。支持快速截图识别,以及文本翻译。 下载地址 蓝奏云盘:点击下载 百度网盘:点击下载(密码:4dm4) 坚果云盘:点击下载 天翼云盘:点击下载 微软云盘:点击下载 使用教程 1、下载后对压缩包进行解压 2、双击天若OCR文字识别.exe 3、发现桌面右下角出现软件图标 4、双击软件图标即可开始截图识别 原帖地址 https://www.52pojie.cn/thread-692917-1-1.html ...

XavierJ的博客 1万+

redis数据丢失及解决

Redis的数据回写机制 Redis的数据回写机制分同步和异步两种, 同步回写即SAVE命令,主进程直接向磁盘回写数据。在数据大的情况下会导致系统假死很长时间,所以一般不是推荐的。异步回写即BGSAVE命令,主进程fork后,复制自身并通过这个新的进程回写磁盘,回写结束后新进程自行关闭。由于这样做不需要主进程阻塞,系统不会假死,一般默认会采用这个方法。 个人感觉方法2采用fork主进程的

良玉的博客 1万+

块坐标下降法实战:如何用Python一步步优化无人机通信网络?

本文通过Python实战案例,详细介绍了块坐标下降法在优化无人机通信网络中的应用。文章以最大化网络吞吐量为目标,将复杂的非凸问题拆解为功率分配和轨迹规划两个子问题,并提供了完整的算法实现、代码示例及调参指南,为机器学习工程师解决类似优化问题提供了实用参考。

sat99的博客 975

Redis优化及配置(一)

Redis所有的数据都在内存中,而内存优势非常宝贵的资源。常用的内存优化方案有如下几个部分: 1. 配置优化 2. 缩减健值对象 3. 命令处理 4. 缓存淘汰方案 一 配置优化 linux 配置优化: 目前大部分公司都会将web服务器,数据库服务器等部署在Linux操作系统上,Redis优化也需要考虑操作系统,所以介绍Linux操作系统如何优化Redis 1.内存分配 vm.overcommi...

yinjinshui的博客 1085

高通SA8155P车载Camera开发避坑指南:从硬件拓扑到AIS服务调试全流程

本文详细解析了高通SA8155P车载Camera开发全流程,从硬件拓扑设计到AIS(Automotive Imaging System)服务调试,涵盖关键组件配置、软件架构剖析及高级调试技巧。通过实战经验分享,帮助开发者避开常见陷阱,优化系统性能,适用于智能驾驶系统的环境感知开发。

weixin_42550597的博客 331

通讯模块_三菱IQ-R PLC串口通讯模块RJ71C24进行Modbus-RTU通讯

在日常的选型中,很多电气工程师咨询我,三菱iQ-R系列有没有Modbus通讯模块,我在这里可以肯定的回复您,这个肯定是有的;我们共有三种可以选择分别是RJ71C24、RJ71C24-R2、RJ71C24-R4。RJ71C24系列支持MC协议通信、通信协议通信、无顺序协议通信、双向协议通信全、MODBUS通信。当我帮助他们选型之后,他们在使用的时候,又是一头雾水。那么今天我抽一些时间讲解一RJ71...

weixin_39878549的博客 9266

【AI教我烧操作】线上redis进行版本升级,要求数据不丢失,需要怎么做

在 Redis 升级完成后,可以使用新版本的 Redis 服务替换原来的服务,启动新版本的 Redis 服务。在启动 Redis 服务时,需要使用原来的配置文件,并且设置新的端口号。Redis RDB Tools 是一个开源的 Redis RDB 文件解析工具,可以查看 Redis 数据库的快照文件内容,也可以将快照文件还原到 Redis 实例中。在数据同步完成后,需要对新版本的 Redis 服务进行测试,确保数据完整性和服务可用性,可以使用 Redis 自带的测试工具 redis-benchmark。

zacharyjoke博客 3312

【MFiX后处理】MFiX中使用des_usr_var输出颗粒的传热量(2020-11-27更新变更输出变量名方法)

参考之前Yin的那一篇博客 https://www.cnblogs.com/Jay-CFD/p/10621274.html 输出一下颗粒传热量 使用的算例是fluid_bed_dem_2d 打开des scalar tracking 前面都和Yin那篇一样,打开enable user scalar tracking 输入2 因为第一个用来测试Y加速度了 第二个输出传热量 然后在output vtk中勾选好 更改源代码 源代码为des_thermo_newvalues.f 在mfix-GUI自带的ed

beidou111的博客 1532

redis 重启后数据丢失

linux系统 步骤如下: 1.编辑 sysctl.conf 配置文件: vi/etc/sysctl.conf 2.结尾新增一行,如下: vm.overcommit_memory=1 3.执行linux命令: sysctl-p windows系统 1.修改配置 : redis.windows.conf,redis.windows-service.conf文件 找到appendonly no 改为 appendonly yes 找到appendfsync 设置为 appendfsy

PHP,Java--在世悟空的博客 1854

HDMI调试避坑指南:从AVI InfoFrame到通用控制包,这些DataIsland Packet细节千万别忽略

本文深入解析HDMI调试中DataIsland数据包的关键细节,包括AVI InfoFrame、通用控制包和音频时钟再生包(ACR)的配置与故障排查。通过实际案例和寄存器配置示例,帮助工程师快速定位显示异常、色彩失真和音频中断等问题,提升HDMI接口调试效率。

weixin_30897233的博客 635

深入解析TI C2000 ePWM模块:峰值电流模式Buck与LLC谐振变换器实战配置

脉宽调制(PWM)技术是电力电子与数字电源控制的核心,它通过调节开关信号的占空比或频率,实现对功率变换器输出电压、电流的精确控制。其基本原理是利用微控制器内部的定时器和比较器,生成具有特定时序的方波信号,驱动功率开关器件。这项技术的核心价值在于将复杂的模拟控制环路数字化,从而提升系统的可控性、灵活性和可靠性。在电机驱动、不间断电源(UPS)、服务器电源和新能源逆变器等广泛应用场景中,PWM技术都是实现高效能量转换的基石。本文聚焦于德州仪器(TI)C2000系列微控制器中功能强大的增强型PWM(ePWM)模块

weixin_30410119的博客 341

Redis无感升级(从低版本3.0-升级至6.0+)

前提:在服务器上已经安装好低版本 Redis文件:6.0.9 redis-server。

bad_boy的博客 4159

基于Harness Engineering构建AI Agent的全自动化CI_CD流水线

AI Agent的CI/CD是指对Agent的全生命周期资产(代码、Prompt、RAG知识库、模型权重、工具配置)进行持续集成、持续测试、持续发布和持续观测的自动化流程,核心目标是在保障发布质量的前提下,最大化提升Agent的迭代效率。

AI云原生与云计算技术学院 622

分布式缓存之Redis持久化

单点Redis存在的问题,Redis持久化RDB和AOF

qq_53063293的博客 549

ssm框架搭建

这个是一个在idea上成功跑起来的ssm框架项目,保存在这里方便以后使用直接下载

老版QQ原生表情gif动态

这是老版的QQ表情,不过全是动态的的,Windows照片查看器是不会动的,可以右击用浏览器打开查看,再说一遍是老版的,只是分享给宁愿用老版也要动态的人。

什么是Redis?

什么是Redis一文带你了解

whk_15502266662的博客 1630

ET2012新版免狗免安装绿色软件

ET2012新版免狗免安祖昂绿色软件。,新界面,新视觉,

redis系列之——数据持久化(RDB和AOF)

在数据库(如mysql)和缓存(如redis)的发展中,都会相互借鉴对方的长处来弥补自身的不足。比如mysql作为持久化数据库,为了提高数据的访问速度,会使用缓存技术,当一条sql查询完成后,mysql会使用sql生成一个key,并将这个sql查询的结果缓存到这个key上,如果运行相同的sql,服务器直接从缓存中去获取结果,就不需要再去解析、优化、执行sql了。同时,redis作为缓存,为了解决宕机带了的数据丢失问题,也增加了持久化机制。 Redis支持RDB和AOF两种持久化机制,持久化功能有效地避免因进

诸葛小猿 6388

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder

Redis如何保证数据不丢失(可靠性)

Redis 保证数据不丢失的主要手段有两个:持久化和集群运行。其中持久化有三种实现:RDB、AOF、混合持久化;而集群(运行)也包含了三种实现:主从复制、哨兵模式和 Redis Cluster。

0 1978

[ Redis ] AOF 和 RDB 的相关介绍以及相关配置

如果Redis用作纯缓存,则可直接禁用AOF和RDB模式,从而关闭不必要的开销。   一、RDB (RedisDataBase)简介 意思就是将整个Reids的数据(通过二进制格式),持久化到磁盘里,注意 —— RDB是Redis默认的持久化机制 。 工作原理: fork子进程(默认bgwrite模式下是这个,这样的话就不会阻塞请求了,因为还有主线程在工作)进行当前数据的二进制文件写入磁盘。每次都是对当前所有的数据进行二进制文件写入,然后会替换掉之前老的二进制文件。(这就有个风险,如果不做.

Captain KAI 1万+

【Redis】 - Redis持久化:AOF和RDB

随着命令不断写入AOF,文件会越来越大,为了解决这个问题,Redis引入了AOF重写机制压缩文件体积。AOF文件重写是把Redis进程内的数据转化为写命令同步到新AOF文件的过程。

迪曼奥特迦-博客 1519

Redis持久化全攻略,RDB与AOF

Redis 是一个高性能的内存数据库,但其数据默认存储在内存中,服务器宕机或重启会导致数据丢失。为了保证数据的持久性,Redis 提供了多种持久化机制,包括 RDB(Redis Database File)、AOF(Append Only File)以及混合持久化(RDB+AOF)。本文将深入讲解 Redis 持久化机制的含义、底层实现、源码解析、使用场景、优缺点及其对比。Redis 作为缓存数据库,默认数据存储在内存中,但如果 Redis 进程崩溃或者服务器重启,数据将会丢失。

小健学Java的博客 1361

【Redis】持久化机制--RDB和AOF

文章介绍了Redis的两种持久化机制以及其详细的流程、细节问题。

关关的博客 2659

Redis100篇 - Redis数据怎么备份 RDB+AOF备份方案+恢复测试

Redis 数据备份与恢复策略摘要 本文全面介绍 Redis 的数据备份方案,重点分析 RDB 和 AOF 两种持久化机制的特点与配置方法。RDB 提供高效快照备份但可能丢失数据,AOF 记录所有写操作保证数据安全但恢复速度较慢。Redis 4.0+ 引入的混合持久化模式(RDB+AOF)结合了两者优势。文章还提供了自动化备份脚本、定时任务配置以及完整的灾难恢复流程,包括从备份文件恢复数据的详细步骤和 Java 应用验证方法。最后强调备份策略应考虑定期执行、多版本保留、异地存储和定期验证等要素,以确保数据安

千淘万漉虽辛苦,吹尽狂沙始到金 2万+

Redis7学习--持久化机制 RDB与AOF

在认识Redis的时候,我们就介绍了Redis的架构如下图所示尽管我们知道Redis是内存数据库,所有数据都默认存储在内存中,但是内存的易失性意味着一旦服务重启或者崩溃,所有的数据都会丢失。Redis是支持数据持久到磁盘的,这是为了保证 Redis 不是“一次性内存玩具”,而是可靠的数据存储。主要是为了平衡高性能和数据的可靠性。通过持久化文件,可以在服务重启后快速恢复数据,减少停机时间。且持久化是Redis主从复制、哨兵和集群等高可用机制的基础,从节点以来持久化文件按同步数据。(后面文章讲到)

学习日记 1437

Redis(三)——RDB、AOF

Redis提供RDB和AOF两种持久化方案:RDB通过定时快照保存全量数据,默认配置自动触发保存条件,恢复速度快但可能丢失较多数据;AOF记录写操作日志,数据安全性更高但恢复较慢,Redis7优化为base+incr文件结构提升启动速度。两者可单独或混合使用,混合模式下RDB存储基础数据,AOF记录增量操作。纯缓存模式则关闭持久化以提升性能。数据恢复时优先使用AOF文件,官方提供redis-check工具检测修复损坏文件。生产环境建议根据业务需求选择合适的持久化策略,并配合备份机制确保数据安全。

Java球球憋卷啦🥵 1461

《Redis持久化机制对比与RDB/AOF调优方案》

Redis持久化机制对比与调优方案 Redis提供RDB快照和AOF日志两种持久化方式保障数据安全。RDB通过周期快照实现高性能备份,AOF记录写命令确保数据完整性,4.0+版本支持混合模式结合两者优势。主节点推荐AOF everysec+混合持久化,从节点建议关闭持久化。电商等高并发场景可关闭RDB,采用AOF每秒刷盘。关键调优包括:监控fork延迟、定期备份验证、主从差异化配置。注意持久化不等于备份,需建立独立灾备方案,定期测试恢复流程。不同场景需权衡性能与数据安全,选择适合的持久化策略组合。

qq_43414012的博客 2347

解决Redis持久化数据丢失

解决Redis持久化数据丢失

lhc66666的博客 5338
上一篇: 如何使用redis做mysql的缓存
下一篇: mysql中跟oracle的trunc函数的对应
本木生
博客等级 码龄14年 18粉丝 42原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值