05 Redis 持久化

1. 持久化操作介绍

2. Redis 持久化

Redis 支持的持久化方式

  1. RDB 方式(默认方式,无须任何配置)
  2. AOF 方式
  3. 不持久化
3. RDB 持久化

RDB 持久化:在指定时间内将内存中的数据存储到磁盘一次;

RDB 优势

  1. Redis 数据库只包含一个文件,方便文件备份;
  2. Redis 恢复十分便捷
  3. Redis 性能最大化

RDB 缺点

  1. 数据无法保证高可用性
  2. 数据非常大的时候持久化可能会导致Redis停止几秒或者几毫秒

RDB 配置介绍
RDB 配置在Redis的配置文件中操作(redis.conf)

# 每900秒(15分钟) 至少有一个key发生变化会持久化一次
save 900 1

# 每300秒有10个可以发生变化会持久化一次
save 300 10

# 每60秒有10000个key发生变化会持久化一次
save 60 10000


# 持久化保存的名字
dbfilename dump.rdb


# 持久化保存的路径点表示当前路径
dir ./
4. AOF 方式

AOF 方式: AOF 将以日志方式记录Redis操作方式
AOF 优势

  1. AOF 可以带来更高的数据安全性。Redis 当中提供了三种同步策略(每秒通过,每修改同步,不同步)。每秒也是异步完成,效率也很高,如果服务器宕机,当前一秒数据就无法保存。每修改同步可以看为是同步持久化,每次发生数据的变化都会被立即同步到磁盘中,这中效率低,但是安全;
  2. 日志文件写入的操作采用的是append方式不断将日志写入到老的磁盘中,如果宕机不会影响日志操作。
  3. 如果日志过大,可以自动启动重写机制。
  4. AOF 格式清晰,便于理解的日志文件。

AOF 劣势

  1. 相同数据AOF 文件大于RDB。
  2. 同步策略不同AOF 在运行效率上低于RDB。

AOF 配置(redis.conf)

# 禁用 AOF,如需开启将no修改为yes
appendonly no

# The name of the append only file (default: "appendonly.aof")
appendfilename "appendonly.aof"

# 同步策略

# 每修改一次同步到磁盘
# appendfsync always

# 每秒同步
appendfsync everysec

# 不同步
# appendfsync no
内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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