redis持久化

本文介绍了Redis的两种持久化方式:RDB快照和AOF日志。RDB通过在指定时间点将数据集写入硬盘,实现高效的数据备份;AOF则记录每次写入操作,确保数据的安全性。两种方式各有优缺点,可根据实际需求选择。

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redis所有的数据都存在内存中,从内存同步到硬盘上,这个过程叫做持久化过程。

持久化的两种方式:
rdb持久化方式:在指定的时间间隔写入硬盘
aof持久化方式:以日志的形式记录每一个删除、写操作,服务器重启后重新根据这些操作构建数据库。

两种方式可以同时使用!

RDB方式是Redis默认支持的
优势:只有一个文件,方便压缩转移
劣势:如果宕机,数据损失比较大。 因为它是每一个时间段进行持久化操作的。也就是积攒的数据比较多,一旦懵逼,就彻底懵逼了

​配置:
redis.conf配置文件中

持久化的方式


​数据默认保存的文件名,默认是dump.rdb


​保存数据的文件存放位置:


​备份和恢复:

平时我们可以定期把rdb文件备份到指定地方 需要恢复的时候 直接把rdb复制到redis下之后重启服务即可;

AOF持久化方式:以日志形式记录每一个操作
优势:安全性相对RDB方式高很多;
劣势:效率相对RDB方式低很多;

配置:
redis.conf配置文件中
 把no改为yes
appendonly.aof为数据保存的默认文件名


三种同步策略:
always 是只要发生修改,立即同步(安全性最高)
everysec 每秒同步一次
no 不同步


备份和恢复:

平时我们可以定期把aof文件备份到指定地方 需要恢复的时候 直接把aof复制到redis下之后重启服务即可;

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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