Redis的持久化方式

开门见山,redis的持久化方式共两种 RDB和AOF

1.RDB

RDB 即snapshoting,我理解就是Repeat-Database(个人理解)。这是一种将内存中数据通过dump文件转储到磁盘的方式,即每次快照都会获得当前数据的一次完整快照,并以dump文件存在电脑的磁盘中。每次快照开始,redis都会folk(),即启动一个完全相同的子进程进行快照的工作,而父进程只需要完成redis当前redis的正常功能,并不会进行IO等操作,所以对客户可以做到无感知,这也是REDIS速度快的一个原因

For example, this configuration will make Redis automatically dump the dataset to disk every 60 seconds if at least 1000 keys changed:

save 60 1000

看,就是这么用的。redis官方指导

2.AOF

AOF 即apend-onlyFile, 这个AOF的原理也很简单,就是在后台记录日志,记录什么日志呢,比如redis现在set name0 "zhangsan",那么后台日志文件就会记录一条这样的命令。所以AOF的F就是这个日志文件,显而易见,AOF比RDB慢的原因之一就是AOF是记录的命令,而RDB直接拷贝的数据。

我们试想一个场景,redis中的一个key被重新命名了100次才得到最终的值,那后台也就是有这样100条命令,显而易见,前99条命令都是没用的。想到这里我们就想到AOF的一个问题,随着redis的命令越来越多,这命令文件不是越来越大么,这咋办呢,联系之前的场景,reidis有个日志重写的机制,就是当前日志进行重写,如果你用的是2.4之前的版本,那就要运行BGREWRITEAOF 命令强制进行日志重写,到了2.4就可以自动触发了。怎么重写呢,跟RDB一样,先folk(),然后子进程就会对之前的日志文件进行重写,把之前多条命令修改同一个key的命令改为最有效最少的命令,而父进程会仍然把新的命令不断加到旧的文件中,同时还会把这些新加入的命令在多写一份临时的。这样保证了即使日志重写的子进程出现了问题AOF仍然是安全的,当然在绝大部分情况下,AOF都是不会出问题的,在子进程对日志重写开始时间点时的日志文件重写完毕后,就会将临时文件的命令加入新文件,然后下一次日志记录就在新的日志中继续进行。

AOF 的 fsync 默认有三种配置方式

1.always 每次redis有新命令,就fsync

2.everysec 每秒 

3. never从不

这三种,第二种是redis默认的方式,第一种very very slow ,very safe 即使断电或者日志写入磁盘满了或者redis的服务器宕机了

最后一行命令也可以通过redis的修复命令进行修复,第二种会失去最后一秒写入的数据

3.对比

对RDB和AOF介绍完后,根据他俩的机制,他俩的优缺点有哪些。

1.RDB可以控制fsync的频率,显而易见,RDB更快,当然如果RDB fsync设置成一秒的那么就一样快(但这样做的话RDB会更慢,况且这样的话为啥还要用RDB呢哈哈)。这个快指的是程序运行中的快。RDB还有另一种快,就是恢复数据库时的快,比起执行一行行的命令,直接获得数据显然更快一些,因为省去了解析命令的时间,所以对于数据量特别大的数据库恢复,RDB比AOF更适合。如果对某一时间后的数据不是特别重视,那RDB策略就更适合于AOF,而RDB所产生的单一文件(通常比AOF产生的日志文件小很多)更适合于网络传输,所以更适用于容灾。

2.AOF的虽然缺点明显,优点也相当明显,那就是在断电情况或者服务器宕机或者磁盘写满这种极端情况下,AOF可以保证更全面的数据恢复,可以对大限度保存所有数据,即使是设置1秒fsync,丢失的也仅仅是最后一秒的写入命令数据

但是官方还是建议两种策略一起用,毕竟双保险。还有一个将两种策略合成一种的长远计划

欢迎交流指正

**项目概述:** 本资源提供了一套采用Vue.js与JavaScript技术栈构建的古籍文献文字检测与识别系统的完整源代码及相关项目文档。当前系统版本为`v4.0+`,基于`vue-cli`脚手架工具开发。 **环境配置与运行指引:** 1. **获取项目文件**后,进入项目主目录。 2. 执行依赖安装命令: ```bash npm install ``` 若网络环境导致安装缓慢,可通过指定镜像源加速: ```bash npm install --registry=https://registry.npm.taobao.org ``` 3. 启动本地开发服务器: ```bash npm run dev ``` 启动后,可在浏览器中查看运行效果。 **构建与部署:** - 生成测试环境产物: ```bash npm run build:stage ``` - 生成生产环境优化版本: ```bash npm run build:prod ``` **辅助操作命令:** - 预览构建后效果: ```bash npm run preview ``` - 结合资源分析报告预览: ```bash npm run preview -- --report ``` - 代码质量检查与自动修复: ```bash npm run lint npm run lint -- --fix ``` **适用说明:** 本系统代码经过完整功能验证,运行稳定可靠。适用于计算机科学、人工智能、电子信息工程等相关专业的高校师生、研究人员及开发人员,可用于学术研究、课程实践、毕业设计或项目原型开发。使用者可在现有基础上进行功能扩展或定制修改,以满足特定应用场景需求。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【EI复现】基于阶梯碳交易的含P2G-CCS耦合和燃气掺氢的虚拟电厂优化调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于阶梯碳交易机制的虚拟电厂优化调度模型,重点研究了包含P2G-CCS(电转气-碳捕集与封存)耦合技术和燃气掺氢技术的综合能源系统在Matlab平台上的仿真与代码实现。该模型充分考虑碳排放约束与阶梯式碳交易成本,通过优化虚拟电厂内部多种能源设备的协同运行,提升能源利用效率并降低碳排放。文中详细阐述了系统架构、数学建模、目标函数构建(涵盖经济性与环保性)、约束条件处理及求解方法,并依托YALMIP工具包调用求解器进行实例验证,实现了科研级复现。此外,文档附带网盘资源链接,提供完整代码与相关资料支持进一步学习与拓展。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论及Matlab编程基础的研究生、科研人员或从事综合能源系统、低碳调度方向的工程技术人员;熟悉YALMIP和常用优化算法者更佳。; 使用场景及目标:①学习和复现EI级别关于虚拟电厂低碳优化调度的学术论文;②掌握P2G-CCS、燃气掺氢等新型低碳技术在电力系统中的建模与应用;③理解阶梯碳交易机制对调度决策的影响;④实践基于Matlab/YALMIP的混合整数线性规划或非线性规划问题建模与求解流程。; 阅读建议:建议结合提供的网盘资源,先通读文档理解整体思路,再逐步调试代码,重点关注模型构建与代码实现之间的映射关系;可尝试修改参数、结构或引入新的约束条件以深化理解并拓展应用场景。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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