SDS

来源：https://blog.csdn.net/Butterfly_resting/article/details/89668661 本文的面试题如下： Redis 持久化机制 缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级等问题 热点数据和冷数据是什么 Memcache与Redis的区别都有哪些？ 单线程的redis为什么这么快 redis的数据类型，以及每种数据类型的使用场景，Redis 内部结构 redis的过期策略以及内存淘汰机制 Redis 为什么是单线程的，优点 如何解决redis的并发竞争key问题 Redis 集群方案应该怎么做？都有哪些方案？ 有没有尝试进行多机redis 的部署？如何保证数据一致的？ 对于大量的请求怎么样处理 Redis 常见性能问题和解决方案？ 讲解下Redis线程模型 为什么Redis的操作是原子性的，怎么保证原子性的？ Redis事务 Redis实现分布式锁 Redis 持久化机制 Redis是一个支持持久化的内存数据库，通过持久化机制把内存中的数据同步到硬盘文件来保证数据持久化。当Redis重启后通过把硬盘文件重新加载到内存，就能达到恢复数据的目的。 实现：单独创建fork()一个子进程，将当前父进程的数据库数据复制到子进程的内存中，然后由子进程写入到临时文件中，持久化的过程结束了，再用这个临时文件替换上次的快照文件，然后子进程退出

本文的面试题如下： Redis 持久化机制 缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级等问题 热点数据和冷数据是什么 Memcache与Redis的区别都有哪些？ 单线程的redis为什么这么快 redis的数据类型，以及每种数据类型的使用场景，Redis 内部结构 redis的过期策略以及内存淘汰机制 Redis 为什么是单线程的，优点 如何解决redis的并发竞争key问题 Redis 集群方案应该怎么做？都有哪些方案？ 有没有尝试进行多机redis 的部署？如何保证数据一致的？ 对于大量的请求怎么样处理 Redis 常见性能问题和解决方案？ 讲解下Redis线程模型 为什么Redis的操作是原子性的，怎么保证原子性的？ Redis事务 Redis实现分布式锁 总结 小编在这里整理了一套大厂Redis高频面试题 需要的朋友关注公众号：程序员白楠楠 Redis 持久化机制 Redis是一个支持持久化的内存数据库，通过持久化机制把内存中的数据同步到硬盘文件来保证数据持久化。当Redis重启后通过把硬盘文件重新加载到内存，就能达到恢复数据的目的。 实现：单独创建fork()一个子进程，将当前父进程的数据库数据复制到子进程的内存中，然后由子进程写入到临时文件中，持久化的过程结束了，再用这个临时文件替换上次的快照文件，然后子进程退出，内存释放。 RDB是Redis默认的持久化方式

前一篇 ⑤疑病Hs量表解读，总结mmpi明尼苏达多项人格测验 抑郁D在mmpi量表中，具有非常广泛的应用，当下抑郁高发，而mmpi量表以权威严谨而广泛应用，用于做抑郁检测是非常适合的，其信效度高，检测的敏感度高。 在企业应用中抑郁量D用于测评求职者的情绪活跃度，对于企业不同的岗位，不同的发展时期都有重要的人才鉴别意义。 明尼苏达多项人格测验mmp https://www.zxgj.cn/g/mmpi mmpi 企业招聘，团队测评， 选择企业版登录，通常企业级应用建议采用399简版，大约需要30分钟左右。 https://www.zxgj.cn/m/tuance 抑郁D高分 分值越高，表示情绪的活跃度低，受测人会更加关注负面信息，情绪压力，思维缓慢，根据大数据分析D分高于67为抑郁症的用药指数（即使诊断不是抑郁症），也就是说分数超过67的时候，应该考虑药物干预，以避免大脑受损，改变抑郁状态。 高分者通常对自己要求苛刻，总是过于担忧负面的后果。如果分值超过70则会有明显的抑郁症状，如果Ma躁狂量表分数同样偏高，那么还需要考虑到躁郁症（双相情感障碍）的可能性。 根据mmpi量表40~60为正常区间，在这个区间内分值越高，那么关注负面因素的倾向就越严重，对待事物总是先看到不好的一面，做事喜欢深思熟虑，努力要去自己减少错误。 抑郁症 D量表 https://www.zxgj.cn/g/md

前言 Redis是目前最火爆的内存数据库之一，通过在内存中读写数据，大大提高了读写速度，可以说Redis是实现网站高并发不可或缺的一部分。 我们使用Redis时，会接触Redis的5种对象类型（字符串、哈希、列表、集合、有序集合），丰富的类型是Redis相对于Memcached等的一大优势。在了解Redis的5种对象类型的用法和特点的基础上，进一步了解Redis的内存模型，对Redis的使用有很大帮助，例如： 1、估算Redis内存使用量。目前为止，内存的使用成本仍然相对较高，使用内存不能无所顾忌；根据需求合理的评估Redis的内存使用量，选择合适的机器配置，可以在满足需求的情况下节约成本。 2、优化内存占用。了解Redis内存模型可以选择更合适的数据类型和编码，更好的利用Redis内存。 3、分析解决问题。当Redis出现阻塞、内存占用等问题时，尽快发现导致问题的原因，便于分析解决问题。 这篇文章主要介绍Redis的内存模型（以3.0为例），包括Redis占用内存的情况及如何查询、不同的对象类型在内存中的编码方式、内存分配器(jemalloc)、简单动态字符串(SDS)、RedisObject等；然后在此基础上介绍几个Redis内存模型的应用。 在后面的文章中，会陆续介绍关于Redis高可用的内容，包括主从复制、哨兵、集群等等，欢迎关注。 目录 一、Redis内存统计 二

软件定义数据中心（Software Defined Data Center，SDDC） 的概念最早于2012年由VMware首次提出并开始成为IT行业的热点。很多人认为， 软件定义数据中心是云计算的基础 ，随着软件定义数据中心相关业务功能在企业环境中逐渐实现落地，随之又产生了许多其他“ 软件定义 ”的概念，比较常见的有： 软件定义存储（Software Defined Storage，SDS） 软件定义网络（Software Defined Network，SDN） 软件定义计算（Software Defined Compute，SDC ） 为了让读者全面掌握数据中心的发展历程，因此我们将从“ 传统数据中心 ”的知识开始讲起，逐渐过渡到“ 软件定义数据中心 ”的知识，这也符合这项系统工程发展的历史。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4406269/blog/4767660

Java技术栈 www.javastack.cn 优秀的Java技术公众号 Redis 是目前最火爆的内存数据库之一，通过在内存中读写数据，大大提高了读写速度，可以说 Redis 是实现网站高并发不可或缺的一部分。 我们使用 Redis 时，会接触 Redis 的 5 种对象类型（字符串、哈希、列表、集合、有序集合），丰富的类型是 Redis 相对于 Memcached 等的一大优势。 在了解 Redis 的 5 种对象类型的用法和特点的基础上，进一步了解 Redis 的内存模型，对 Redis 的使用有很大帮助，例如： 估算 Redis 内存使用量。 目前为止，内存的使用成本仍然相对较高，使用内存不能无所顾忌；根据需求合理的评估 Redis 的内存使用量，选择合适的机器配置，可以在满足需求的情况下节约成本。 优化内存占用。 了解 Redis 内存模型可以选择更合适的数据类型和编码，更好的利用 Redis 内存。 分析解决问题。 当 Redis 出现阻塞、内存占用等问题时，尽快发现导致问题的原因，便于分析解决问题。 这篇文章主要介绍 Redis 的内存模型（以 3.0 为例），包括 Redis 占用内存的情况及如何查询、不同的对象类型在内存中的编码方式、内存分配器(jemalloc)、简单动态字符串(SDS)、RedisObject 等；然后在此基础上介绍几个 Redis

前两天，我发布了存储圈最丰满的曲线解读（没看到的点击这里： Gartner发布“首个”存储和数据保护技术炒作曲线，更丰满了 ），说到IDC已经发布了最新的2019 Q1中国市场的SDS（软件定义存储，不含HCI）数据，今天就做给大家做一个简单的分享。 首先，我们先来看整体的市场表现情况： 我们看到，部分厂商收入变化剧烈。上升最快的是H3C，其收入增长超过了69%，一跃成为市场第二名；下降最多的是Lenovo，直接就跌没了，应该是产品线发生了调整。不过，有一匹黑马CMsoft，18Q1还是others，19Q1一下子就进入Top6。 我们看到，这些变化很大的厂商都是国产厂商（有人不赞同的保留意见啊，这里不讨论这个问题）。国产厂商的这种大幅起落说明SDS这个市场正处于急剧变化之中，未来谁能胜出，现在来说都为时过早。 我昨天在朋友圈里晒出这张图，还有网友反映，怎么中国SDS市场的增长率不高啊，只有23%啊？确实，这个增长率不是太高。但是，这里的SDS是包含了配套的硬件的（算软件厂商的份额），其实是硬件的增长缓慢，导致整体的增长不高，因为，硬件的占比超过80%。 SDS的真正的格局，我感觉还是只看软件更有感觉些，虽然这样总的市场空间变少了，但增长率变高了啊，如下图： 我们看到，只看软件，中国的19Q1 SDS市场同比年增长率约43%，还是非常高的。市场的格局也发生一些变化

凌晨好像有球赛，我先表个态，某队进2个球，O(∩_∩)O哈哈~ 昨天，我们在 操作系统、数据库和虚拟化软件2017年市场格局分析 中聊了操作系统，数据库和虚拟化软件的市场格局，今天，我们回到存储管理软件，这是我们做存储最关心的内容。 昨天我们也看到，这是一个近150亿美金的市场，分为多个模块，下面我们按照市场空间大小顺序分布来聊聊。 最大的一块是备份和恢复软件市场，2017年的市场空间是57亿美金。 我们看到，传统的备份厂商Veritas、IBM和Dell EMC还是占据TOP3的位置，但是Veeam和CommVault正在迎头赶上，市场份额都超过了10%。 归档软件市场空间也不小，有22亿美金。但是，我们看到这块大厂商不多，只有Veritas的份额超过了10%。 大家要注意的是，有些备份软件自带归档功能，但归档部分不单独报价，因此可能在归档软件收入里体现不出来。很多备份软件都是按照容量报价的，虽然支持归档，但是这部分的收入应该都算在备份里面了，从这个角度来看，实际的归档市场应该比这个大。 至于数据复制软件，2017年总体的空间是22亿美金。我们看到，Netapp和Dell EMC这些传统的存储厂商占据了近一半的市场份额，后面第三和第四名也是IBM和Hitachi这些传统存储厂商。 为什么传统的外部存储厂商份额这么高呢？因为数据复制软件里面，把存储阵列里面的快照、克隆

在国外，SDS常指的是Safety Data Sheet，但在我们存储圈，存储人都知道是指软件定义存储的缩写。 以前我比较关注传统的存储的市场，以后会更关注SDS的市场，因为现在存储行业的创新大部分集中在这个领域。 这不，这几天研究了IDC不久前发表的中国SDS的18Q3市场数据，有一点点心得，在这里和大家共享一下。 中国SDS总体市场情况 我们先来看看2018年前三个季度和2017年同期的中国SDS市场格局对比情况 。 我们看到，中国的SDS市场18年前三个季度和17年同比增长了52.3%，这个比例肯定远远高于外部存储的增长。大家要注意的是，这里的数据不仅仅包含SDS的软件，而且包含SDS带动销售的硬件部分。 我看数据里，不管你销售不销售硬件，所有你带动销售的服务器硬件，不管具体品牌，都算软件厂商的销售额。因此，下面的销售额并不能代表真正的厂商销售额，而只是对市场的影响力的一种量化而已，这个大家要搞清楚。 否则就会发现和你了解的市场数据对不上。 我们看到，Top3厂商还是Huawei，Sugon，H3C这些传统存储厂商。Huawei作为传统存储的转型代表，在SDS依然保持第一，可喜可贺。这样正常，因为存储就是一个重投入的行业，华为号称存储研发近3000人，在SDS这块投入怎么也有个几百人吧，投入在那里摆着呢。 Startup公司里面，XSKY一马当先，排在第四位。这个好理解

刚才看到XSKY在公众号分享了IDC《2017年Q2中国软件定义存储及超融合市场跟踪报告》里面的几个PPT，分享给大家。 Huawei在块SDS这块做得不错，FusionStorage占据了一小半的市场份额。但在对象SDS这块，华为只排第二，还需努力。XSKY排在第一。 但是从SDS整体市场看，其实文件型的SDS才是大头，超过60%的市场份额。而对象存储则不足10%的空间。可惜XSKY没有分享文件SDS的市场格局（我猜想可能文件SDS的TOP厂商里面没有XSKY，因此就没有分享。我记得XSKY是基于Ceph的，基于Ceph的文件服务目前一般不建议商用，但也有不跟主流走的，如SUSE的发行版可以商用文件服务）。不过，从上图看，整个上半年，华为整体的SDS份额是第一的，而且领先第二名很多，因此我猜想文件SDS中华为应该也有不少份额才行。FusionStorage 6.0的文件和对象功能其实还是原来OceanStor 9000解耦过来的，但国内一般还是销售OceanStor 9000形态多些，因此，不知道这个报告是否把OceanStor 9000也算成SDS？ 从IDC的报告看，SDS的TOP3行业和外部存储不同。SDS的最大行业是政府，然后是运营商。传统存储的大行业——金融相对比较保守，在SDS这部分只排名第五，被教育和媒体行业超过。 也是，SDS毕竟是新事物