redis

原文出自 :http://blog.youkuaiyun.com/lxpbs8851/article/details/8101769

 

定时快照方式(snapshot):

该持久化方式实际是在Redis内部一个定时器事件,每隔固定时间去检查当前数据发生的改变次数与时间是否满足配置的持久化触发的条件,如果满足则通过操作系统fork调用来创建出一个子进程,这个子进程默认会与父进程共享相同的地址空间,这时就可以通过子进程来遍历整个内存来进行存储操作,而主进程则仍然可以提供服务,当有写入时由操作系统按照内存页(page)为单位来进行copy-on-write保证父子进程之间不会互相影响。

该持久化的主要缺点是定时快照只是代表一段时间内的内存映像,所以系统重启会丢失上次快照与重启之间所有的数据。

基于语句追加方式(aof):

aof方式实际类似MySQL的基于语句的binlog方式,即每条会使redis内存数据发生改变的命令都会追加到一个log文件中,也就是说这个log文件就是Redis的持久化数据。

aof的方式的主要缺点是追加log文件可能导致体积过大,当系统重启恢复数据时如果是aof的方式则加载数据会非常慢,几十G的数据可能需要几小 时才能加载完,当然这个耗时并不是因为磁盘文件读取速度慢,而是由于读取的所有命令都要在内存中执行一遍。另外由于每条命令都要写log,所以使用aof 的方式,Redis的读写性能也会有所下降。

虚拟内存方式:

虚拟内存方式是Redis来进行用户空间的数据换入换出的一个策略,此种方式在实现的效果上比较差,主要问题是代码复杂,重启慢,复制慢等等.

diskstore方式

diskstore方式是作者放弃了虚拟内存方式后选择的一种新的实现方式,也就是传统的B-tree的方式,目前仍在实验阶段,后续是否可用我们可以拭目以待。

持久化机制的选择

  当业务不需要数据持久化时,当然关闭所有的持久化方式可以获得最佳的性能以及最大内存的使用量;如果需要使用持久化,根据是否可以容忍重启丢失部分数据在快照方式与语句追加方式之间选择其一,不要使用虚拟内存以及diskstore方式。目前来说,个人觉得选择aof的方式是最佳的选择。

  难以取舍的持久化机制主要是快照和aof方式。相比于aof快照的特点是速度快,恢复的速度也快。但是宕机的时候丢失的数据相对多一点。

当aof和快照同时开启的时候。

数据恢复时会首先使用 aof的文件来恢复,恢复失败的时候再去考虑快照。

转载于:https://www.cnblogs.com/lengthuo/p/7017841.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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