Redis为了保证运行的安全性，防止因进程退出或者其它系统原因导致的数据丢失问题，于是提供了持久化技术。在Reids中我们可以使用RDB和AOF两种机制来使用Reids持久化功能。下面我分别看一下这两种机制的区别及具体使用方法。
3、还有续篇（总结、注意点、选择点）底部第 5 部分，会告知原因。
用来删除节点，与delete的区别是delete只能用来删除叶子节点，如果节点下有子节点的话则不能删除，则rmr可以删除非叶子节点，即节点下有子节点时仍可以删除节点，zk中的delete类似于Linux下的rmdir，只能用来删除空目录，而rmr则类似于rm -rf，不管目录下面有什么都递归删除
我们知道，在web服务器中，高可用是指服务器可以正常访问的时间，衡量的标准是在多长时间内可以提供正常服务（99.9%、99.99%、99.999% 等等）。但是在Redis语境中，高可用的含义似乎要宽泛一些，除了保证提供正常服务(如主从分离、快速容灾技术)，还需要考虑数据容量的扩展、数据安全不会丢失等。
持久化即将数据保存到可永久保存的存储设备中。我们知道 Redis 为了保证效率而把数据都缓存在内存中，但当我们重启系统或关闭系统后，缓存在内存中的数据都会消失，所以为了让有些数据能保留下，Redis 持久化存储就应运而生。Redis 提供了两种方式进行持久化，一种是RDB 持久化，另一种是 AOF(append only file) 持久化，下面我们逐一介绍。
持久化的功能：Redis是内存数据库，数据都是存储在内存中，为了避免进程退出导致数据的永久丢失，需要定期将Redis中的数据以某种形式(数据或命令)从内存保存到硬盘；当下次Redis重启时，利用持久化文件实现数据恢复。除此之外，为了进行灾难备份，可以将持久化文件拷贝到一个远程位置。
本文主要以 Mysql 数据库为基础，对常用 SQL 语句进行一次深度总结，由于篇幅较长，难免会有些遗漏的地方，欢迎网友留言指出！
由于需要记录Redis的每条写命令，因此AOF不需要触发，下面介绍AOF的执行流程。 AOF的执行流程包括： 命令追加(append)：将Redis的写命令追加到缓冲区aof_buf； 文件写入(write)和文件同步(sync)：根据不同的同步策略将aof_buf中的内容同步到硬盘； 文件重写(rewrite)：定期重写AOF文件，达到压缩的目的。
我们知道Redis是一款内存服务器，就算我们对自己的服务器足够的信任，不会出现任何软件或者硬件的故障，但也会有可能出现突然断电等情况，造成Redis服务器中的数据失效。因此，我们需要向传统的关系型数据库一样对数据进行备份，将Redis在内存中的数据持久化到硬盘等非易失性介质中，来保证数据的可靠性。
2 事件的优缺点 2.1 优点 一些对数据定时性操作不再依赖外部程序，而直接使用数据库本身提供的功能。 可以实现每秒钟执行一个任务，这在一些对实时性要求较高的环境下就非常实用了。
https://www.cnblogs.com/kismetv/p/9137897.html
从这篇文章开始，我将依次介绍Redis高可用相关的内容——持久化、复制（及读写分离）、哨兵、以及集群。
文章目录 1. Redis持久化 1.1. RDB (默认使用) 1.1.1. 手动触发 (bgsave) 1.1.2. 自动触发 1.1.3. 备份的文件位置 1.1.4. RDB的优缺点 1.1.4.1. 优点 1.1.4.2. 缺点 1.2. AOF 1.2.1. AOF 工作流程 1.2.2. 开启 1.2.3. 文件同步 1.2.4. 文件重写 1.2.4.1. 文件变小的原因 1.2.4.2. 手动触发 1.2.4.3. 自动触发 1.3. 性能优化 1.3.1. fork操作 1.3.1.
从这篇文章开始，将依次介绍Redis高可用相关的知识——持久化、复制(及读写分离)、哨兵、以及集群。
每当一个特定的数据操作语句（insert update delete）在指定的表上发出时，Oracle自动执行触发器中定义的语句序列。
异步任务：其实就是一个很特别的方法，这个方法没有返回值（也可以有返回值，后面会说的），但是方法内部的逻辑会耗费很多时间！例如，用户请求每次到controller，要执行到这个异步方法的时候，我们只需要命令一个空闲状态的线程去执行它即可，由于没有返回值不影响后续代码的运行，controller直接去执行后续的代码。这样可以极为迅速的响应用户，用户体验非常好。
前言 在上一篇文章中，介绍了Redis内存模型，从这篇文章开始，将依次介绍Redis高可用相关的知识——持久化、复制(及读写分离)、哨兵、以及集群。 一、Redis高可用概述 在介绍Redis高可用之前，先说明一下在Redis的语境中高可用的含义。 我们知道，在web服务器中，高可用是指服务器可以正常访问的时间，衡量的标准是在多长时间内可以提供正常服务（99.9%、99.99%、99.999% 等等）。但是在Redis语境中，高可用的含义似乎要宽泛一些，除了保证提供正常服务(如主从分离、快速容灾技术)，还需
这篇文章主要介绍Redis高可用相关的知识——持久化、复制(及读写分离)、哨兵、以及集群。
在之前的文章中，介绍了《Redis的内存模型》，从这篇文章开始，将依次介绍 Redis 高可用相关的知识——持久化、复制(及读写分离)、哨兵、以及集群。
嗨，我小asong又回来了。托了两周没有更新，最近比较忙，再加上自己懒，所以嘛，嗯嗯，你们懂的。不过我今天的带来的分享，绝对干货，在实际项目中开发也是需要用到的，所以为了能够讲明白，我特意写了一个样例，仅供参考。本文会围绕样例进行展开学习，已上传github，可自行下载。好了，不说废话了，知道你们迫不及待了，我们直接开始吧！！！
使用kubia-v2版本应用来替换运行着kubia-v1的RC，将新的复制控制器命名为kubia-v2，并使用luksa/kubia:v2最为镜像。
本系列文章将整理到我在GitHub上的《Java面试指南》仓库，更多精彩内容请到我的仓库里查看
一个分布式系统最多只能同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance）这三项中的两项。
添加 -w 参数可实时监听节点与子节点的变化，并且实时收到通知。非常适用保障分布式情况下的数据一至性。
当我们在使用docker时，最重要的就是镜像，只要有了镜像，我们就可以随时随地的根据镜像来创建一个容器，从而做到让我们的服务可以在任何时间任何地点任何环境下运行起来。那么镜像是怎么制作的呢？总体来讲，制作镜像有两种方法：
如何确认远程端口号，参考https://cloud.tencent.com/developer/article/1871411
其实老早就想了解一下这个命令了，之前在云函数、shell脚本的时候都用到过，决定要了解下这个命令是源于我刚解决好ubuntu server的定时更新DNS分流规则，然后想让它（命令）做更多的事情。
1）、客户端向后端发送请求的时候，会先去缓存层查询，查询看看是否有符合的数据。 2）、如果有的话，直接返回。 3）、如果在缓存层没有查询到，才回去存储层去查询。 4）、去存储层查询叫做穿透查询，就是穿透缓存去存储层进行查询。 5）、从存储层查询出的数据回写到缓存层，方便下次查询的时候进行查询，回写的过程就是会种了。 6）、此时，返回给客户端，完成一次查询操作。 7）、缓存层还有一个熔断机制，如果存储层挂掉了，可以让客户端的请求直接打到缓存层上。 8）、不管是否获取到数据，直接进行返回，这样可以在有损的情况了，提供服务。
本文只是我使用Coding Devops+部署博客以及自动Push到GitHub的过程记录，我只用到了repo和ci功能，不需要一模一样，hexo等可以效仿，其他仅作参考，有问题评论留言即可。（看懂本文需要会一点Git，Linux服务器相关内容）
本文只是我使用Coding Devops+部署博客以及自动Push到GitHub的过程记录，我只用到了repo和ci功能，不需要一模一样，hexo等可以效仿，其他仅作参考，有问题评论留言即可。
由于redis所有数据一般都在内存中,如果不进行配置持久化,redis一旦发生重启操作,数据全部丢失掉,所以就需要开启redis持久化机制,将数据保存到硬盘中,当redis重启后,底层会读取磁盘文件来进行恢复数据,合理使用持久化机制是成为架构师或运维重要的一步,接下来就来为各位小伙伴介绍redis持久化机制的几种方式
子查询返回的值不止一个。当子查询跟随在 =、!=、<、<=、>、>= 之后，或子查询用作表达式时，这种情况是不允许的。
MySQL 中最简单使用序列的方法就是使用 AUTO_INCREMENT 来定义序列。
Redis 是一种内存数据库，将数据保存在内存中，读写效率要比传统的将数据保存在磁盘上的数据库要快很多。但是一旦进程退出，Redis 的数据就会丢失。
class A 经典类写法，查找方式深度优先 class A(object) 新式类写法，查找方式广度优先 上面是python2的语法，python3里可能已经没有经典类了。不管有没有，都用形式类来写就对了。 上面都是上节讲的内容，再讲一下构造函数的问题。 Father.__init__(self,name,age) 这个是经典类的构造函数写法，把父类的名字写在前面，但是问题是若干是多继承呢。这一句显然只继承了一个父类。其他父类的属性就没有继承到了。那么就是有几个父类要写几个构造函数了。 super(Son,self).__init__(name,age) # super就一次能把所有父类的属性继承到了 多继承的情况可能用不到，或者也可以用其他方法来替代，比如组合。暂时就掌握这么多了 super(Son, self).__init__(*args, **kwargs) # 这样写，不指定继承哪些参数，而是全部继承过来，推荐。
前面一节，我们聊了 AOF，AOF 有个不足点就是：进行数据恢复时，需要逐一把日志都执行一遍，非常耗时间。
笔者最近在生产环境中遇到许多复制相关问题，查阅网上资料发现官方文档虽然系统但是不够有深度，网上部分深度文章则直接以源码展示，不利于大家了解。所以本文则是结合前两者最终给读者以简单的方式展现MongoDB复制的整个架构。本文分为以下5个步骤：
个人介绍 赵景波，3年专职DBA经验，2017 DTCC 讲师，目前主要负责新浪NoSQL服务的运维及研发工作。热衷于开源DB内部原理探究。 综述 笔者最近在生产环境中遇到许多复制相关问题，查阅网上资料发现官方文档虽然系统但是不够有深度，网上部分深度文章则直接以源码展示，不利于大家了解。所以本文则是结合前两者最终给读者以简单的方式展现MongoDB复制的整个架构。本文分为以下5个步骤： MongoDB复制简介 MongoDB添加从库 MongoDB复制流程详解 MongoDB高可用 MongoDB复制总结
自MySQL5.1.6起，增加了一个非常有特色的功能 - 事件调度器（Event Scheduler），可以用做定时执行某些特定任务（例如：删除记录、数据统计报告、数据备份等等），来取代原先只能由操作系统的计划任务来执行的工作。 值得一提的是MySQL的事件调度器可以精确到每秒钟执行一个任务，而操作系统的计划任务（如：Linux的cron）只能精确到每分钟执行一次。对于一些对数据实时性要求比较高的应用（例如：股票、赔率、比分等）就非常适合。
在之前的CI/CD流程中，我在配置Jenkins Job的“构建触发器”时，采用的都是Gitlab的轮询策略，每10分钟轮询一次Gitlab代码仓库，若有新代码提交，则触发构建、执行代码扫描、运行自动化测试等一系列动作。此种方式的好处是可以灵活定义轮询的时间间隔，比如每10分钟、每1小时、每天8点、每周五轮训一次等，不足之处就是不够及时，而webhook钩子刚好可以弥补这种不足：即在Gitlab仓库配置完webhook，Gitlab仓库检测到如代码提交或其他自定义事件时，即可立即触发Jenkins构建。本篇为webhook的配置过程记录、趟坑大全、解决方案、常见报错问题的通用排查思路，以及一些个人思考总结。
redis 中有类似于事务的东西，保证事务执行时不被其他客户端发来的请求中断。但是和关系数据库并不相同。它的事务不支持回滚操作，因此在统一执行事务中所有命令时，即使有一条失败，之前执行过的命令仍然生效。
文章目录 1. 前言 2. RDB 2.1. 手动触发 2.2. 自动触发 2.3. RDB执行流程 2.4. RDB的优点 2.5. RDB的缺点 3. AOF 3.1. 如何开启AOF 3.2. AOF整体的执行流程 3.3. 命令写入 3.4. 文件同步 3.5. 文件重写机制 3.6. AOF的优点 3.7. AOF的缺点 4. AOF和RDB的区别 5. 重启加载 6. 性能问题与解决方案 7. 总结 前言 Redis目前已经成为主流的内存数据库了，但是大部分人仅仅是停留在会用的阶段，你真的了
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为了解决大数据环境中海量结构化数据的实时读写问题。为了弥补hadoop生态中没有实时存储的缺陷。
上篇文章我们将了RDB的原理，这节来看看AOF。 AOF字面的意思是，append only file仅追加文件。 AOF 是以协议文本的方式，将所有对数据库进行过写入的命令（及其参数）记录到 AOF 文件，以此达到记录数据库状态的目的。是不是和mysql的binlog日志模式还是有点类似 mysql的binlog是记录所有数据库表结构变更（例如CREATE、ALTER TABLE…）以及表数据修改（INSERT、UPDATE、DELETE…）的二进制日志。
今日面经来源：https://www.nowcoder.com/discuss/985106
触发器表达式 https://www.zabbix.com/documentation/3.2/manual/config/triggers/prediction
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