1. A(atomicity 原子性)C(consistency 一致性)I(isolation 独立性)D(durability 持久性)
2. Redo Log 和CheckPoint : 想到Redis 的AOF和RDB . RedoLog其实很容易就能想到刚开始在大学见到的sqlserver binlog 然后想到 db的主从同步 扩展一下想到mysql的半同步(semi-sync) .
Redis的AOF 扩展想到了他的 rewrite功能 其实文章里面没有提到这个AOF文件过大后的处理 而redis在工程中其实有去优化这个功能 包括了他的cow(copy on write) 其实让这个RedoLog有着在宕机后更快恢复的能力.
3. 0/1目录模型: 一个新的思路 可能在如tdsql等不支持数据库事务的db中执行复杂的原子性操作的一个思路.. 但是这种思路运用在高并发下 会不会有工程上的问题 比如维护多个master record 和两倍的directory-> 或者这个directory 只是作为一个中间过程 先从原始数据拷贝出dir0 然后 修改dir0 然后再把master record 指向 dir0 而后delete dir1(即原有记录?) emmm这样会先是维护一张index表 然后维护一张数据表 数据表会增删改 好像也没啥问题
本文探讨了数据库的ACID特性,并将其与Redis的持久化机制进行对比。通过分析Redis的AOF与RDB功能,深入理解了RedoLog和Checkpoint机制,以及这些机制如何确保数据的一致性和持久性。同时,文中还提出了一种0/1目录模型来实现复杂原子性操作的方法。
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