RDB持久化与AOF持久化简单描述 RDB:RDB使用快照的方式存储数据库中的内容,直接将所有键值对数据全部存入二进制文件.建议使用BGSAVE来进行备份,整个过程会新fork一个子进程来执行,不影响redis其他进程的IO. AOF:AOF持久化则是记录每次数据写入的操作命令.并且会维护一个AOF缓冲区和一个重写缓冲区,AOF缓冲区中记录写命令并定期保存到已有的持久化文件中.为了避免文件过大,会根据触发条件进行重写AOF文件,并且为了保证子进程重写过程不丢失实时数据,同时会维护一个重写缓冲区.

目前最新版RedisStorage 是基于 redis 2.6.2基础上,加上 leveldb存储引擎. 这个项目是源于 公司项目的passport 用户认证改造.公司一个项目运行了N年.积累了几千万用户,并且每天不断的高速增长中.原有的mysql分表模式已经不适合.所以寻找nosql的解决方案.经过测试目前流行的NOSQL. 最终选中了leveldb. Leveldb是一个google实现的非常高效的kv数据库,目前的版本1.2能够支持十亿级别的数据量了. 在这个数量级别下还有着非常高的性能,

安装redis 下载redis wget http://download.redis.io/releases/redis-3.0.7.tar.gz 解压redis tar -xvf redis-.tar.gz 安装redis cd redis-3.0.7 “有可能需要安装gcc插件:yum install -y gcc ” make “如果make有报错,则执行,没有报错就不需要 make MALLOC=libc ” redis.conf相关参数 ##Redis默认不是以守护进程的方式运行,可以

转载:https://www.cnblogs.com/xingzc/p/5988080.html Redis提供的持久化机制(RDB和AOF)   Redis提供的持久化机制 Redis是一种面向“key-value”类型数据的分布式NoSQL数据库系统,具有高性能.持久存储.适应高并发应用场景等优势.它虽然起步较晚,但发展却十分迅速. 近日,Redis的作者在博客中写到,他看到的所有针对Redis的讨论中,对Redis持久化的误解是最大的,于是他写了一篇长文来对Redis的持久化进行了系统性的

#前言 我可能有三年没怎么碰C#了,目前的工作是在全职搞前端,最近有时间抽空看了一下Asp.net Core,Core版本号都到了5.0了,也越来越好用了,下面将记录一下这几天以来使用Asp.Net Core WebApi+Dapper+Mysql+Redis+Docker的一次开发过程. ## 项目结构 最终项目结构如下,CodeUin.Dapper数据访问层,CodeUin.WebApi应用层,其中涉及到具体业务逻辑的我将直接写在Controllers中,不再做过多分层.CodeUin.He

经过几个星期的优化调整,今天 Restful.Data 正式开源发布. 源码地址:https://github.com/linli8/Restful 今天不写那么多废话了,还是重新介绍一下 Restful.Data 吧. 1.什么是Restful.Data? Restful.Data是一套通用的轻量级数据持久层组件,除封装了ADO.NET基本的数据库操作以外,也提供了一些orm相关的API,用户可以方便的定义实体类,并使用这些API对数据进行增删改查等操作. Restful.Data借鉴了业界如

1.实现目标 通过redis缓存数据.(目的不是加快查询的速度,而是减少数据库的负担) 2.所需jar包 注意:jdies和commons-pool两个jar的版本是有对应关系的,注意引入jar包是要配对使用,否则将会报错.因为commons-pooljar的目录根据版本的变化,目录结构会变.前面的版本是org.apache.pool,而后面的版本是org.apache.pool2... style="background-color: #0098dd; color: white; font-s

对于变化频率非常快的数据来说,如果还选择传统的静态缓存方式(Memocached.File System等)展示数据,可能在缓存的存取上会有很大的开销,并不能很好的满足需要,而Redis这样基于内存的NoSQL数据库,就非常适合担任实时数据的容器. 但是往往我们又有数据可靠性的需求,采用MySQL作为数据存储,不会因为内存问题而引起数据丢失,同时也可以利用关系数据库的特性实现很多功能. 所以就会很自然的想到是否可以采用MySQL作为数据存储引擎,Redis则作为Cache.而这种需求目前还没有看

在Web开发中,一般都分3层. Controller/Action 控制层, Service/Business 服务层/业务逻辑层, Dao 数据访问层/数据持久层. 在学习和工作的实践过程中,我发现很多功能是比较通用的,我们可以把他们抽象成API接口. 下文通过一段较长的代码,Hibernate实现,来展示如何设计一些通用的API. 说明:代码只是起到一个示范(Demo)的作用,实际上完全可以做得更强大. 我最近已经在现在的基础上大大改进了,现在把比较基础的实现分享给大家. package c

在本文中我们介绍并比较两种最流行的开源持久框架:iBATIS和Hibernate,我们还会讨论到Java Persistence API(JPA).我们介绍每种解决方案并讨论其所规定的品质,以及在广泛的应用场景中其各自的长处和缺点.然后我们会基于诸如性能.移植性.复杂性以及对数据模型改变的适应性等因素来比较iBATIS.Hibernate和JPA. 如果你是一个刚起步的Java程序员,新接触持久性概念的话,那么就把阅读此文当作是接受一次这一主题以及大部分流行的开源持久性解决方案的启蒙.如果你对这

一.概述 Redis的强大性能很大程度上都是因为所有数据都是存储在内存中的,然而当Redis重启后,所有存储在内存中的数据将会丢失,在很多情况下是无法容忍这样的事情的.所以,我们需要将内存中的数据持久化!典型的需要持久化数据的场景如下: 将Redis作为数据库使用: 将Redis作为缓存服务器使用,但是缓存miss后会对性能造成很大影响,所有缓存同时失效时会造成服务雪崩,无法响应. 本文介绍Redis所支持的两种数据持久化方式. 二.Redis数据持久化 Redis支持两种数据持久化方式:RDB

Redis之数据持久化RDB与AOF https://www.cnblogs.com/zackku/p/10087701.html 大家都知道,Redis之所以性能好,读写快,是因为Redis是一个内存数据库,它的操作都几乎基于内存.但是内存型数据库有一个很大的弊端,就是当数据库进程崩溃或系统重启的时候,如果内存数据不保存的话,里面的数据就会丢失不见了.这样的数据库并不是一个可靠的数据库. 所以数据的持久化是内存型数据库的重中之重.它不仅提供数据保存硬盘的功能,还可以借此用硬盘容量扩展数据存储空

redis是一个key-value存储系统.和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串).list(链表).set(集合).zset(sorted set --有序集合)和hash(哈希类型).这些数据类型都支持push/pop.add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作,而且这些操作都是原子性的.在此基础上,redis支持各种不同方式的排序.与memcached一样,为了保证效率,数据都是缓存在内存中.区别的是redis会周期性的把更新的数

大家都知道,Redis之所以性能好,读写快,是因为Redis是一个内存数据库,它的操作都几乎基于内存.但是内存型数据库有一个很大的弊端,就是当数据库进程崩溃或系统重启的时候,如果内存数据不保存的话,里面的数据就会丢失不见了.这样的数据库并不是一个可靠的数据库. 所以数据的持久化是内存型数据库的重中之重.它不仅提供数据保存硬盘的功能,还可以借此用硬盘容量扩展数据存储空间,使得Redis的可以存储超过机器本身内存大小的数据. Redis对于数据持久化提供了两种持久化的方案,RDB与AOF.它们的原理

今天去中关村软件园面试,被问到:你做项目用到的Redis处理数据用的什么结构?顿时石化,”用到的结构,不就是key-value嘛,还有什么结构?“.面试官说:“平时除了工作,要加强学习,下面的面试我觉得没有了.”,之后...... 后来一想,面试官说的结构是不是指数据类型?他管数据类型叫结构,看来文字游戏害死人啊. 一.Redis和Memcache区别 我们先来看一下redis的一个定义,来自官方的: 1 Redis is an open source, BSD licensed, advanc

docker容器的参数如何指定配额 1. 内存 现在让我看下内存限制. 第一件事需要注意的是,默认一个容器可以使用主机上的所有内存. 如果你想为容器中的所有进程限制内存,使用docker run命令的 -m开关即可.你可以使用bytes值定义它的值或是添加后缀(k,m或g). 1.1 示例:管理一个容器的内存分配 你可以像这样使用-m开关: $ docker run -it --rm -m 128m fedora bash 为了显示限制的实际情况,我将使用我的stress镜像.考虑一下的运行:

Redis 集群简介 Redis Cluster 是 Redis 的分布式解决方案,在 3.0 版本正式推出,有效地解决了 Redis 分布式方面的需求. Redis Cluster 一般由多个节点组成,节点数量至少为 6 个才能保证组成完整高可用的集群,其中三个为主节点,三个为从节点.三个主节点会分配槽,处理客户端的命令请求,而从节点可用在主节点故障后,顶替主节点. 如上图所示,该集群中包含 6 个 Redis 节点,3主3从,分别为M1,M2,M3,S1,S2,S3.除了主从 Redis 节

在Web开发中,一般都分3层.Controller/Action 控制层,Service/Business 服务层/业务逻辑层,Dao 数据访问层/数据持久层. 在学习和工作的实践过程中,我发现很多功能是比较通用的,我们可以把他们抽象成API接口. 下文通过一段较长的代码,Hibernate实现,来展示如何设计一些通用的API. 说明:代码只是起到一个示范(Demo)的作用,实际上完全可以做得更强大.我最近已经在现在的基础上大大改进了,现在把比较基础的实现分享给大家. package cn.fa

复制粘贴自: https://www.e-learn.cn/content/redis/2344485, 点击链接访问原文 仅供个人学习参考之用, 如有侵权, 请联系删除! 高级开发不得不懂的Redis Cluster数据分片机制 Redis 集群简介 Redis Cluster 是 Redis 的分布式解决方案,在 3.0 版本正式推出,有效地解决了 Redis 分布式方面的需求. Redis Cluster 一般由多个节点组成,节点数量至少为 6 个才能保证组成完整高可用的集群,其中三个为主

前言 我们都知道,redis 的配置文件中,默认绑定接口是 127.0.0.1,也就是本地回环接口,所以是无法从外网连接 redis 服务的.如果想要让外网也能连接使用服务器上的 redis 服务,可以简单地注释掉 bind 这一行.但对于 bind 参数的作用,网上有很多文章的解释都是误人子弟的. 关于bind 翻看网上的文章,此处多翻译为: 指定 redis 只接收来自于该 IP 地址的请求,如果不进行设置,那么将处理所有请求,在生产环境中最好设置该项. 这种解释会搞糊涂初学者,甚至是错误的

数据库中的数据一般都涉及到需要对数据进行备份的,这样可以保证数据的安全性,并且如果将一个主设备的数据同步到多个从设备上,允许用户访问数据时可以从多个从设备进行读取, 这样还可以缓解主设备的压力,Redis作为一个内存数据库同样可以进行数据的同步,并且操作及其简单,Redis进行数据同步,只需要在从服务器中加入一个配置参数slaveof 主服务器IP 主服务器Port即可实现,这样从服务器就会将主服务器上的数据同步到自己的数据库之中. 这个slaveof 参数既可以在配置文件中设置,也可以在启动从