### Redis持久化策略
Redis一共支持四種持久化方式,主要使用的兩種:
* 定時快照方式(snapshot):該持久化方式實際是在Redis內部一個定時器事件,每隔固定時間去檢查當前數據發生的改變次數與時間是否滿足配置的持久化觸發的條件,如果滿足則通過操作系統fork調用來創建出一個子進程,這個子進程默認會與父進程共享相同的地址空間,這時就可以通過子進程來遍歷整個內存來進行存儲操作,而主進程則仍然可以提供服務,當有寫入時由操作系統按照內存頁(page)為單位來進行copy-on-write保證父子進程之間不會互相影響。它的缺點是快照只是代表一段時間內的內存映像,所以系統重啟會丟失上次快照與重啟之間所有的數據
* 基于語句追加文件的方式(aof):aof方式實際類似MySQl的基于語句的binlog方式,即每條會使Redis內存數據發生改變的命令都會追加到一個log文件中,也就是說這個log文件就是Redis的持久化數據;aof的方式的主要缺點是追加log文件可能導致體積過大,當系統重啟恢復數據時如果是aof的方式則加載數據會非常慢,幾十G的數據可能需要幾小時才能加載完,當然這個耗時并不是因為磁盤文件讀取速度慢,而是由于讀取的所有命令都要在內存中執行一遍。另外由于每條命令都要寫log,所以使用aof的方式,Redis的讀寫性能也會有所下降
* Redis 還可以同時使用 AOF 持久化和 RDB 持久化。 在這種情況下, 當 Redis 重啟時, 它會優先使用 AOF 文件來還原數據集, 因為 AOF 文件保存的數據集通常比 RDB 文件所保存的數據集更完整
* 可以關閉持久化功能,讓數據只在服務器運行時存在
Redis的持久化使用了Buffer I/O,所謂Buffer I/O是指Redis對持久化文件的寫入和讀取操作都會使用物理內存的Page Cache,而大多數數據庫系統會使用Direct I/O來繞過這層Page Cache并自行維護一個數據的Cache。而當Redis的持久化文件過大(尤其是快照文件),并對其進行讀寫時,磁盤文件中的數據都會被加載到物理內存中作為操作系統對該文件的一層Cache,而這層Cache的數據與Redis內存中管理的數據實際是重復存儲的。雖然內核在物理內存緊張時會做Page Cache的剔除工作,但內核很可能認為某塊Page Cache更重要,而讓你的進程開始Swap,這時你的系統就會開始出現不穩定或者崩潰了,因此在持久化配置后,針對內存使用需要實時監控觀察
- 概述
- CAP理論
- BASE理論
- ACID
- 分布式系統相關技術
- 主流數據庫連接池
- 基礎
- 系統單點
- 負載均衡
- HTTP重定向負載均衡
- DNS域名解析負載均衡
- 反向代理負載均衡
- IP負載均衡
- 數據鏈路層負載均衡
- 負載均衡算法
- 輪詢法(Round Robin)
- 加權輪詢(Weight Round Robin)
- 隨機算法(Random)
- 源地址Hash算法
- 加權隨機法(Weight Random)
- 最小連接數法(Least Connections)
- 接入層負載均衡
- 軟件架構
- 性能
- 性能測試指標
- 響應時間
- 并發數
- 吞吐量
- 性能計數器
- 性能測試方法
- 性能測試報告
- 性能優化
- Web前端性能優化
- 應用服務器性能優化
- 可用性
- 服務降級
- 伸縮性
- 擴展性
- 事件驅動架構
- 安全性
- 信息加密技術
- 分布式系統概述
- 自動化
- 分布式唯一ID
- 冪等設計
- 分布式鎖
- 腦裂
- 一致性原理
- Paxos
- Zab
- Raft
- 分布式遠程服務調用
- RMI
- Spring RMI
- WebService
- SOA服務架構
- 微服務架構
- 微服務的九大特性
- 服務注冊和發現
- 解決方案及組件
- 分布式網關
- 注冊中心
- Zookeeper
- ZNode
- Watch接口
- 持久節點-配置中心實現原理
- 臨時節點-注冊中心
- Zookeeper選舉
- Zookeeper角色
- ZooKeeper工作原理
- 選主流程
- 同步流程
- Leader工作流程
- Follower工作流程
- 常見限流算法
- 計數器算法
- 漏桶算法
- 令牌桶算法
- 滑動窗口
- 計數器&滑動窗口
- 斷路器
- 大流量高并發高可用
- 高可用
- 高并發/大流量
- 分布式緩存系統
- 基本概念
- 緩存命中率
- 緩存最大元素
- 緩存回收策略
- 回收算法
- 緩存穿透與緩存雪崩
- CDN緩存
- 緩存分類
- memcached
- 客戶端路由原理
- 內存管理機制
- Redis
- Redis數據模型
- redisObject/Redis type/Redis encoding
- 命令的類型檢查和多態
- skiplist跳躍表
- 為什么使用跳躍表
- redis-內存管理機制
- Redis淘汰策略
- Redis持久化策略
- Redis并發競爭
- redis主從復制
- Redis集群實現方案
- Redis Cluster
- redis事務
- Redis-Sentinel
- Redis適用場景
- Redis客戶端
- redis rehash原理
- dict數據結構
- 觸發rehash的條件
- 漸進式rehash
- 漸進式rehash過程
- Redis多線程版本
- 緩存實際應用
- 堆緩存-Guava Cache
- 主要參數
- Caffeine
- Spring注解緩存
- 分布式存儲
- Database
- AUTOCOMMIT
- 臟讀&幻讀&不可重復讀
- 子查詢
- 連接
- 內連接
- 自連接
- 自然連接
- 外連接
- 組合查詢
- 隔離級別
- 數據庫范式
- 索引實現機制
- 數據庫拆分
- 表分區
- 分庫
- 分表
- MySQL
- MySQL基礎架構
- 鎖分類
- 排它鎖&獨占鎖
- 共享鎖
- 間隙鎖
- 表級鎖
- 存儲引擎
- 磁盤IO
- 磁盤結構圖
- 磁盤數據讀寫原理
- MySQL索引原理
- B+樹索引
- 局部性原理
- 索引數據結構
- 聯合索引
- 最左前綴匹配原則
- 建索引的幾大原則
- 數據文件和索引文件
- 執行計劃explain
- 常見問題
- 數據頁
- MYSQL單表存儲量計算
- 回表
- 索引覆蓋
- 索引下推
- 頁分裂和頁合并
- InnoDB
- innodb索引
- Innodb引擎的底層實現
- MyISAM
- MyISAM引擎的底層實現
- MVCC
- Next-Key Locks
- MySQL索引類型
- MYSQL復制
- 主從復制
- 讀寫分離
- MySQL Dual-Master
- 分庫分表實現方案
- MySQL事務實現原理
- MYSQL調優
- 性能優化
- HBase
- 不停機分庫分表遷移
- RDBMS&NoSQL
- 分布式事務
- 協議或事務模型
- X/Open XA協議
- 分布式事務編程接口規范JTA
- TCC模型
- 解決方案
- 兩階段提交2PC
- 三階段提交3PC
- Seata
- 分布式事務Seata產品模塊
- AT模式
- TCC模式
- Saga模式
- XA模式
- 基于消息中間件的最終一致性事務方案
- 消息隊列
- AMQP
- JMS
- ActiveMQ
- RabbitMQ
- RocketMQ
- RocketMQ基本概念
- 主要特性
- 分區順序消息
- 全局順序消息
- 消息可靠性
- 定時消息
- 消息重試
- 死信隊列
- 分布式事務消息
- RocketMQ架構
- Producer
- Consumer
- NameServer
- Broker
- RocketMQ設計
- 消息存儲
- 頁緩存與內存映射
- 消息刷盤
- 通信機制
- console控制臺
- RocketMQ部署架構
- Kafka
- Pulsar
- MQ消息重復消費與丟失
- 主流消息隊列比較
- 分布式調度系統
- 分布式搜索
- 分布式計算
- 架構案例
- 秒殺業務
- 秒殺整體架構
- 常見的監控系統
- 小米手機搶購秒殺方案
- 架構師領導藝術
- 架構師箴言
- 技術leader核心職責
- WEB服務器
- Servlet
- Servlet實現
- Servlet生命周期
- Servlet容器工作模式
- Servlet工作原理
- servlet線程安全
- CGI&FastCGI
- CGI
- FastCGI
- FastCGI與CGI特點
- CGI與Servlet比較
- HTTP Server
- Nginx
- Apache
- Nginx與Apache比較
- Application Server
- Tomcat
- Tomcat總體架構
- Connector
- 連接器核心功能
- ProtocolHandler
- EndPoint
- Processor
- Adapter
- Container
- 請求定位Servlet的過程
- Lifecycle生命周期
- Tomcat模塊設計
- Tomcat實例
- Tomcat運行原理
- spring & servlet
- Tomcat啟動流程
- Tomcat支持的I/O模型
- Tomcat應用層協議
- Tomcat類加載機制
- Tomcat類加載器
- Tomcat類加載器層次
- Apache+Tomcat
- 序列化
- XML&JSON
- JSON
- JAVA原生序列化
- hessian
- 常見中間件
- Canal
- Databus
- ELK日志套件
- 數據庫連接池
- spring狀態機
- 常見解決方案
- 二維碼掃碼登錄原理
- 前沿技術
- Saas服務
- 服務網格(Service Mesh)
- 云原生
- 常見面試問題
- Redis持久化的幾種方式
- Redis的緩存失效策略
- 附錄
- 二將軍問題
- 常見問題定位步驟
- 如何快速熟悉新系統
- 制定技術方案套路
- NUMA陷阱