数据持久化

Redis 持久化存储包括两种方式： AOF 和 RDB 。 AOF 的全称是 Append of file ， RDB 则是 Redis Database 。 RDB 是 Redis 某一时刻的快照， Redis 会单独 fork 一个线程来处理。相比较 AOF 的方式， RDB 生成的文件体积会更小。因为 AOF 纪录的是操作日志，类似于 MySQL 的 binlog 。正因为 AOF 是操作日志， Redis 为了避免它膨胀的厉害，会进行定期压缩。压缩的实质就是：将对一个 Key 的多条操作日志，压缩成一条。 在刷新内存或者同步数据的时候，我们都会采用一些策略。下面试着列举一下： 间隔固定的时间进行同步，比如每间隔3s执行一次同步操作； 根据数据的变更情况来执行同步。比如，当内存中达到30条记录的时候，执行一次同步操作，或者，距离最近一次同步时间超过阀值的时候，强制同步一次。 Redis 也有自己的同步策略，但万变不离其宗。当然， RDB 的策略没啥可以说的，它可以理解为一个数据备份。因为 AOF 有这样的策略存在，在执行这些策略的过程中，线程可能会被阻塞，合理的评估也异常重要。 这两个策略本质上是互补的，并没有优略之分。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/3017278/blog/3223439

redis介绍 redis安装 """ 1、官网下载：安装包或是绿色面安装 2、安装并配置环境变量 """ redis VS mysql """ redis: 内存数据库(读写快)、非关系型(操作数据方便、数据固定) mysql: 硬盘数据库(数据持久化)、关系型(操作数据间关系、可以不同组合) 大量访问的临时数据，才有redis数据库更优 """ redis VS memcache """ redis: 操作字符串、列表、字典、无序集合、有序集合 | 支持数据持久化(数据丢失可以找回(默认持久化，主动持久化save)、可以将数据同步给mysql) | 高并发支持 memcache: 操作字符串 | 不支持数据持久化 | 并发量小 """ Redis操作 启动服务 """ 前提：前往一个方便管理redis持久化文件的逻辑再启动服务：dump.rdb 1）前台启动服务 >: redis-server 2）后台启动服务 >: redis-server --service-start 3）配置文件启动服务 >: redis-server 配置文件的绝对路径 >: redis-server --service-start 配置文件的绝对路径 eg>: redis-server --service-start D:/redis/redis.conf """ 密码管理 """ 1

作用 　　将爬取的数据存放到本地的csv文件中 使用流程 1、导入模块 2、打开csv文件 3、初始化写入对象 4、写入数据(参数为列表) import csv ​ with open('film.csv','w') as f: writer = csv.writer(f) writer.writerow([]) 示例代码 　　　　创建 test.csv 文件，在文件中写入数据 # 单行写入（writerow([])) import csv with open('test.csv','w',newline='') as f: writer = csv.writer(f) writer.writerow(['步惊云','36']) writer.writerow(['超哥哥','25']) ​ # 多行写入(writerows([(),(),()] # newline = '':在Windows中默认会添加1个空行，所以加入newline = ''参数，避免空行出现 import csv with open('test.csv','w',newline='') as f: writer = csv.writer(f) writer.writerows([('聂风','36'),('秦霜','25'),('孔慈','30')]) 来源： https://www.cnblogs.com

在本篇文章里小编给大家整理的是关于Redis的持久化方案详解，有兴趣的朋友们可以参考下。 Redis支持RDB与AOF两种持久化机制，持久化可以避免因进程异常退出或down机导致的数据丢失问题，在下次重启时能利用之前的持久化文件实现数据恢复。 RDB持久化 RDB持久化即通过创建快照（压缩的二进制文件）的方式进行持久化，保存某个时间点的全量数据。RDB持久化是Redis默认的持久化方式。RDB持久化的触发包括手动触发与自动触发两种方式。 手动触发 save， 在 命令 行执行save 命令 ，将以同步的方式创建rdb文件保存快照，会阻塞服务器的主进程，生产环境中不要用 bgsave, 在命令行执行bgsave命令，将通过fork一个子进程以异步的方式创建rdb文件保存快照，除了fork时有阻塞，子进程在创建rdb文件时，主进程可继续处理请求 自动触发 在redis.conf中配置 save m n 定时触发，如 save 900 1表示在900s内至少存在一次更新就触发 主从复制时，如果从节点执行全量复制操作，主节点自动执行bgsave生成RDB文件并发送给从节点 执行debug reload命令重新加载Redis时 执行shutdown且没有开启AOF持久化 redis.conf中RDB持久化配置 # 只要满足下列条件之一，则会执行bgsave命令 save 900 1 #

在本篇文章里小编给大家整理的是关于Redis的持久化方案详解，有兴趣的朋友们可以参考下。 Redis支持RDB与AOF两种持久化机制，持久化可以避免因进程异常退出或down机导致的数据丢失问题，在下次重启时能利用之前的持久化文件实现数据恢复。 RDB持久化 RDB持久化即通过创建快照（压缩的二进制文件）的方式进行持久化，保存某个时间点的全量数据。RDB持久化是Redis默认的持久化方式。RDB持久化的触发包括手动触发与自动触发两种方式。 手动触发 save， 在 命令 行执行save 命令 ，将以同步的方式创建rdb文件保存快照，会阻塞服务器的主进程，生产环境中不要用 bgsave, 在命令行执行bgsave命令，将通过fork一个子进程以异步的方式创建rdb文件保存快照，除了fork时有阻塞，子进程在创建rdb文件时，主进程可继续处理请求 自动触发 在redis.conf中配置 save m n 定时触发，如 save 900 1表示在900s内至少存在一次更新就触发 主从复制时，如果从节点执行全量复制操作，主节点自动执行bgsave生成RDB文件并发送给从节点 执行debug reload命令重新加载Redis时 执行shutdown且没有开启AOF持久化 redis.conf中RDB持久化配置 # 只要满足下列条件之一，则会执行bgsave命令 save 900 1 #

转：http://blog.csdn.net/zhaoqianjava/article/details/6924672 JPA 是基于 Java 持久化的解决方案，主要是为了解决 ORM 框架的差异，它的出现在某种程度上能够解决目前 ORM 框架之间不能够兼容的问题，对开发人员来说，能够更好的在 JPA 规范下进行系统开发。 JPA 全称为 Java Persistence API ， Java 持久化 API 是 Sun 公司在 Java EE 5 规范中提出的 Java 持久化接口。 JPA 吸取了目前 Java 持久化技术的优点，旨在规范、简化 Java 对象的持久化工作。 如图 1.3 说明了 JPA 在系统架构中的作用，使用 JPA 持久化对象，而不是依赖于某一个 ORM 框架。 JPA的优势 事实上， JPA 并不是一项技术，而是一种标准，因为 JPA 只是一套接口，本身不能完成任何事情。 JPA 只是规范了 Java 持久化的官方标准。 JPA 有以下几个优点。 可持久化 Java 对象。 JPA 能够直接持久化复杂的 Java 对象，并能够使用 JPQL 语言进行复杂的查询。 JPQL 是 JPA 专用的查询语言，是类似于 SQL 的面向对象的查询语言。 使用简单。 JPA 使用注释（ Annotation ）定义 Java 对象与关系数据库之间的映射，而传统的

Redis持久化备份数据的方式有两种：RDB(Redis DataBase) 、 AOF(Append Only File). 什么是RDB 在指定时间间隔内，将内存中的数据集快照写入磁盘，也就是Snapshot快照，它恢复时是将快照文件直接读到内存中，来达到恢复数据的。 如何持久化 Redis会单独创建(fork)一个子进程来进行持久化，会先将数据写进一个临时文件中，等到持久化过程结束了，再用这个临时文件替换上次持久化好的文件。在这个过程中，只有子进程来负责IO操作，主进程仍然处理客户端的请求，这就确保了极高的性能。 Snapshot 在默认情况下， Redis 将数据库快照保存在名字为 dump.rdb 的二进制文件中。通过触发快照的形式，来做到将指定时间间隔内的数据持久化到dump.rdb。例如，可以2分钟内持久化一次，将对数据库的写操作，备份到磁盘上的dump.rdb。如何触发持久化呢？可以通过查看或者设置redis.conf配置文件来指定触发规则。 以下是redis配置文件的触发快照的默认配置 RDB优点与缺点 优点 如果要进行大规模数据的恢复，RDB方式要比AOF方式恢复速度要快。 RDB可以最大化Redis性能，父进程做的就是fork子进程，然后继续接受客户端请求，让子进程负责持久化操作，父进程无需进行IO操作。 RDB是一个非常紧凑(compact)的文件

Flink Kafka Connector 是 Flink 内置的 Kafka 连接器，它包含了从 Kafka Topic 读入数据的 Flink Kafka Consumer 以及向 Kafka Topic 写出数据的 Flink Kafka Producer，除此之外 Flink Kafa Connector 基于 Flink Checkpoint 机制提供了完善的容错能力。本文从 Flink Kafka Connector 的基本使用到 Kafka 在 Flink 中端到端的容错原理展开讨论。 1.Flink Kafka 的使用 在 Flink 中使用 Kafka Connector 时需要依赖 Kafka 的版本，Flink 针对不同的 Kafka 版本提供了对应的 Connector 实现。 1.1 版本依赖 既然 Flink 对不同版本的 Kafka 有不同实现，在使用时需要注意区分，根据使用环境引入正确的依赖关系。 <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>${flink_kafka_connector_version}</artifactId> <version>${flink_version}</version> </dependency> 在上面的依赖配置中 ${flink

六、数据共享与持久化 类似于 Linux 下对目录或文件进行 mount ，   容器中管理数据主要有两种方式：   数据卷 修改立马生效，一直存在   数据卷容器 容器之间共享和重用 1、为什么需要数据持久化？   容器只是一个软件，那么这个软件的东西不应该随着容器的消失而丢失，所以要把例如数据库的数据做备份，但是我们不能每次到容器里进行操作，所以    2、挂载数据卷 -v或者-mount 3、创建数据卷   创建 docker volume create my-vol 删除 docker volume rm my-vol   docker run -d -P --name web -v /src/webap:/opt/webapp centos nginx -x   挂载一个主机的目录作为数据卷，/src/webap本地目录，到容器/opt/webapp目录   docker run -d -P --name web -v /src/webap:/opt/webapp :ro centos nginx -x   挂载一个主机的目录作为数据卷，   /src/webap本地目录，到容器/opt/webapp目录，加粗的可选只读或者读写，   如果没有本地目录，那就是在容器创建了一个目录。    数据卷容器可以实现多个容器共享数据 例如创建数据卷容器，并让两个容器都挂载到这里

Redis 是基于单线程模型实现的，也就是 Redis 是使用一个线程来处理所有的客户端请求的，尽管 Redis 使用了非阻塞式 IO，并且对各种命令都做了优化（大部分命令操作时间复杂度都是 O(1)），但由于 Redis 是单线程执行的特点，因此它对性能的要求更加苛刻，本文我们将通过一些优化手段，让 Redis 更加高效的运行。 本文我们将使用以下手段，来提升 Redis 的运行速度： 缩短键值对的存储长度； 使用 lazy free（延迟删除）特性； 设置键值的过期时间； 禁用长耗时的查询命令； 使用 slowlog 优化耗时命令； 使用 Pipeline 批量操作数据； 避免大量数据同时失效； 客户端使用优化； 限制 Redis 内存大小； 使用物理机而非虚拟机安装 Redis 服务； 检查数据持久化策略； 禁用 THP 特性； 使用分布式架构来增加读写速度。 1.缩短键值对的存储长度 键值对的长度是和性能成反比的，比如我们来做一组写入数据的性能测试，执行结果如下： 从以上数据可以看出，在 key 不变的情况下，value 值越大操作效率越慢，因为 Redis 对于同一种数据类型会使用不同的内部编码进行存储，比如字符串的内部编码就有三种：int（整数编码）、raw（优化内存分配的字符串编码）、embstr（动态字符串编码），这是因为 Redis