Redis的持久化

本文深入解析Redis的两种持久化方式:RDB快照与AOF日志。RDB通过快照实现快速恢复,但可能丢失最新数据;AOF则通过记录每个写操作确保数据完整性,恢复速度稍慢。生产环境推荐结合使用两者,以平衡数据安全与恢复效率。

redis持久化包括两种方式:

  • RDB快照方式

RDB快照,是指在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘,实际操作过程是fork一个子进程,先将数据集写入临时文件,写入成功后,再替换之前的文件,用二进制压缩存储。这样在下次恢复的时候可以直接从快照进行恢复,因此恢复速度相对较快。

但RDB方式,因为是定期才快照,通常是每隔5分钟,或者更长时间生成一次,这个时候就得接受一旦Redis进程宕机,那么会丢失最近5分钟的数据。

RDB快照,不占用主线程,当数据变化时,会新起一个子线程进行备份,所以不影响正常的业务。但当数据特别大时,可能会对主线程有一定的影响。

  • AOF写日志文件

AOF方式,则可以配置多种模式,比如:每分钟、每次、从不等。在这个配置时间内,当有写(新增/删除/更新)的命令时,把这些命令原始的记录到AOF文件中,以后恢复时,再顺序执行AOF文件进行恢复,也正是因为这样,恢复速度较慢。

对于数据的安全性而言,AOF因为支持每次都记录,所以较安全一些,同时如果使用每次都记录,性能必然会下降一些的。

 

生产环境建议方案:一般同时使用RDB和AOF,RDB用于冷备,当出现故障时,能快速恢复。而AOF可以保证数据不会丢失太多,也是生产中需要使用的。

一、基础信息 数据集名称:Bottle Fin实例分割数据集 图片数量: 训练集:4418张图片 验证集:1104张图片 总计:5522张图片 分类类别: - 类别0: 数字0 - 类别1: 数字1 - 类别2: 数字2 - 类别3: 数字3 - 类别4: 数字4 - 类别5: 数字5 - 类别6: Bottle Fin 标注格式:YOLO格式,包含多边形坐标,适用于实例分割任务。 数据格式:图片格式常见如JPEG或PNG,具体未指定。 二、适用场景 实例分割AI模型开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够精确识别和分割图像中多个对象的AI模型,适用于对象检测和分割应用。 工业自动化与质量控制:可能应用于制造、物流或零售领域,用于自动化检测和分类物体,提升生产效率。 计算机视觉研究:支持实例分割算法的学术研究,促进目标检测和分割技术的创新。 教育与实践培训:可用于高校或培训机构的计算机视觉课程,作为实例分割任务的实践资源,帮助学生理解多类别分割。 三、数据集优势 多类别设计:包含7个不同类别,涵盖数字和Bottle Fin对象,增强模型对多样对象的识别和分割能力。 高质量标注:标注采用YOLO格式的多边形坐标,确保分割边界的精确性,提升模型训练效果。 数据规模适中:拥有超过5500张图片,提供充足的样本用于模型训练和验证,支持稳健的AI开发。 即插即用兼容性:标注格式直接兼容主流深度学习框架(如YOLO),便于快速集成到各种实例分割项目中。
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