Redis的设计与实现笔记 -- RDB,AOF

本文深入探讨Redis的两种持久化方式:RDB和AOF。详细解释了RDB通过创建快照实现数据持久化,以及AOF如何通过记录执行命令达到相同目的。同时,文章还介绍了RDB和AOF的优缺点,以及如何选择合适的持久化策略。

////////////////////////一些命令//////////////////////////////

SAVE、BGSAVE:  创建RDB文件,程序会对数据库中的键进行检查,已经过期的键不会被保存到新建的RDB文件中。

 

127.0.0.1:6379> save
OK
127.0.0.1:6379> bgsave
Background saving started

save --->会阻塞服务器进程

bgsave --->派生子进程,由子进程创建RDB文件,服务器进程继续处理命令请求 

////////////////////////////////////////////////////////////////////

RDB 通过保存数据库中的键值对持久化

AOF (append only file)通过保存服务器所执行的写命令持久化

 

RDB持久化

Redis是一个键值对数据库服务器


Redis服务器包含--->任意个非空数据库

每个数据库包含--》任意个键值对

 

数据库状态:把服务器的非空数据库和他们的键值对称为数据库状态


Redis是内存数据库--》所以在数据库退出前需要把数据存到磁盘上!


RDB文件-->经过压缩的二进制文件,RDB文件是保存在硬盘里的

 

 伪代码:

def Save():
	rdbsave()

def BGSave():
	pid = fork()
	if pid==0:
		//子进程负责创建RDB文件
		rdbsave()
		//完成后向父进程发送信号
		signal_parent()
	elif pid>0:
		//父进程继续处理命令请求,并通过轮询等待子进程信号
		handle_request_and_wait_signal()
	else:
		//处理出错情况
		handle_fork_error()

服务器开启时,如果检测到了RDB文件--》自动载入

注意:AOF的更新频率比RDB高,如果服务器开启了AOF功能--》优先使用AOF来还原数据库状态

 

 

RDB文件结构:
 

REDIS:用于检测是否是RDB文件

db_version:版本号

database:包含任意个数据库以及键值对数据

EOF:标志中RDB正文内容的结束

check_sum:前四个部分的校验和

127.0.0.1:6379> FLUSHALL
OK
127.0.0.1:6379> SAVE
OK

打开dump.rdb文件

可以看到 REDIS 版本号:0006 EOF 校验和

添加键值 msg

127.0.0.1:6379> FLUSHALL
OK
127.0.0.1:6379> SET msg "hello"
OK
127.0.0.1:6379> SAVE
OK

再次打开dump.rdb文件:


AOF命令追加

 struct redisServer
{
    //AOF缓冲区
    sds aof_buf;
};

服务器执行完一个写命令后,会以协议格式将命令追加到 aof_buf末尾 

Redis服务器进程伪代码

def eventLoop():
	while True:

		//处理文件时间,接收命令请求以及发送命令回复
		//处理请求时可能会有新的内容被追加到aof_buf中
		processFileEvents()

		//处理时间事件
		processTimeEvents()

		//考虑是否要将aof_buf中的内容写入到AOF文件中
		flushAppendOnlyFile()

 

AOF文件还原:
服务器创建一个伪客户端,执行AOF中的所有命令,从而恢复到服务器关闭之前的状态

AOF文件重写:

随着服务器运行时间增长,AOF文件会越来越大,AOF文件来进行数据还原的时间会越来越长

所以--》可以用一个新的包含更少指令的AOF文件,代替现有的AOF文件

比如客户端执行了以下命令:

127.0.0.1:6379> rpush list "A" "B"
(integer) 2
127.0.0.1:6379> rpush list "C"
(integer) 3
127.0.0.1:6379> rpush list "D" "E"
(integer) 5
127.0.0.1:6379> lpop list
"A"
127.0.0.1:6379> lpop list
"B"
127.0.0.1:6379> rpush list "F" "G"  //["C","D","E","F","G"]
(integer) 5

相当于执行了

127.0.0.1:6379> rpush list "C" "D" "E" "F" "G"

一条命令

所以新的AOF文件只需要保存上面的一条命令即可!

服务器主程序依然用来处理客户端请求

AOF重写通过后台子进程完成

 

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差方差,增强整体预测的稳定性准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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!
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