除了其读写操作都在内存中执行和独特的网络模型设计,以及其巧妙的数据结构之外,还要归功于独特的键值对存储结构。...对于redis的网络模型和具体的数据结构后续篇幅再进行讲解,此篇文章仅对于redis中键值对数据的存储进行分析。...其实redis使用的是一个哈希表来存储所有的键值对数据,如下图所示:看到这张图相信大家会想到另外一个java中的数据结构HashMap,是的优秀的数据结构设计总是被应用到各个地方。...其次entry中存储的并非实际的键值对数据值,而是键值对对应的指针,这样不管采用哪种数据结构都能通过指针找到对应的值。那么是不是这种设计就没有缺点了呢?...当然我们能够想到这一点,redis作者肯定也就想到了这一点,那么是怎么进行设计呢?
这里不谈秒杀设计,不谈使用队列等使请求串行化,就谈下怎么用锁来保证数据正确,就是已经到减库存那一步了,在这一步中如果保证不超卖。...数据库中也有CAS,乐观锁就是一种CAS 经典的乐观锁实现: 数据增加一个版本标识,一般是通过为数据库表增加一个数字类型的 “version” 字段来实现。...当读取数据时,将version字段的值一同读出,数据每更新一次,对此version值加一。...当我们提交更新的时候,判断数据库表对应记录的当前版本信息与第一次取出来的version值进行比对,如果数据库表当前版本号与第一次取出来的version值相等,则予以更新,否则认为是过期数据。...CAS乐观锁,必须保证修改时的“此数据”就是“彼数据”,应该由“值”比对,优化为“版本号”比对。 ?
一.服务器数据恢复故障描述 需要进行数据恢复的服务器共10个磁盘柜,每个磁盘柜满配24块硬盘。其9个存储柜用作数据存储使用,另外1个存储柜用作元数据存储使用。...元数据存储中共24块146G硬盘,其中设置了9组RAID 1阵列,1组4盘位RAID 10阵列,4个全局热备硬盘。...数据存储中,每6块硬盘设置一组RAID 5阵列,共36组RAID,这36组RAID阵列中,又分为2个存储系统。...存储及文件系统架构大致如下图一: 服务器数据恢复案例之硬盘离线数据恢复1.png 注:Meta_LUN(元数据卷) Data_LUN(用户数据卷) 二.磁盘备份 为防止服务器数据恢复过程中由于误操作对原始磁盘造成二次破坏...备份过程如下图二所示: 服务器数据恢复案例之硬盘离线数据恢复2.png 对故障RAID中的6块成员盘进行编号标记,将硬盘从存储柜中拔出,接入到准备好的备份平台上,对6块硬盘进行全盘备份。
用户希望将历史数据迁移到OSS上的用户目标存储桶。需要迁移的源数据可能来自某个OSS桶,也可能来自本地或第三方云存储(例如腾讯云COS)。等等,HTTP等。 ...场景1:将非OSS上的数据迁移到OSS 在此方案中,目标是OSS上的存储桶,源数据不存储在OSS上,例如本地,HTTP,第三方云存储(例如AWS S3,Azure Blob等)。 ...场景2:OSS之间的数据迁移 此场景是指将OSS源桶数据迁移到OSS目标桶。迁移的数据源和迁移目标都是OSS存储桶。 ...源存储桶和目标存储桶存储类型不是存档类型: 说明:如果要在迁移源存储桶历史数据后迁移(复制到)目标存储桶,则源存储桶更改(添加,更新,删除)将不再与目标存储桶同步。...您可以在控制台中关闭源存储桶的跨区域副本。 OssImport 它更适用于具有大数据量(例如大于10TB)的历史数据迁移方案。
随着5G时代到来, 无处不在的物联网、 自动驾驶汽车等在边缘产生的数据, 源源不断,就像开着的水管。 计算是原生的流计算, 而存储却不是原生的流存储。...这也就是为什么说原有的存储服务无法胜任新数据环境下的要求。 今天要谈的StateSynchronizer, 很好地解决了未来流数据环境下存储工作的难题。 一起跟随"逻辑狂人"来了解下吧!...该项目是从0开始构建,用于存储和分析来自各种物联网终端的大量数据,旨在实现实时决策。...与现有的绝大多数存储服务不同,StateSynchronizer反转了传统的数据存储模型:它并不存储共享状态本身,转而存储所有作用在共享状态上的更新操作。...另一方面,反转数据存储的同时还不可避免地反转了数据相关的操作,使得原本大量的服务端状态计算可以直接在客户端本地完成。
一、与消息相关的主要场景 1、存储和离线消息。 现在的IM系统,消息都要落地存储。这样如果接收消息的用户不在线,等他下次上线时,能获取到消息数据。...我们采用内存数据库(Redis)存储,主要结构使用SortedSet(可以有更高效的存储结构,但Redis不支持)。对于群消息,采用扩散写方式(一条群消息给每个群成员都写一份)。...2、历史消息 历史消息的访问频率低,但是每条消息都需要存储,我们采用关系型数据库(MySQL)存储,重点考虑写入效率。对于群消息,采用扩散读方式(每条群消息只写一条记录)。...拉取群历史消息,直接倒序读取这个群消息表数据即可。 由于MySQL和Redis都采用了水平分库,存储能力几乎可以线性扩展!是不是这样就足够了呢?答案是否定的,优化永远没有尽头。...如果我在非洲某个国家登录系统,从北京的机房读取消息数据显然不太合适!如何让数据靠近用户,是一个更加有挑战的问题。
存储图片到数据库里一般有两种方式 将图片保存的路径存储到数据库(文件存放在服务器的路径或者ftp服务器的路径) 将图片以二进制数据流的形式直接写入数据库字段中(base64的形式),base64 图片在数据库的存储用途一般为...用户上传的头像,文章插图,文章首页图片等等 其他方面的图片 一般存储图片有两种做法: 把图片直接以二进制形式存储在数据库中,一般数据库提供一个二进制字段来存储二进制数据。...oracle数据库中是blob或bfile类型 图片存储在磁盘上(服务器上),数据库字段中保存的是图片在服务器上存储的路径。...速度怎么都快不起来。跟服务器性能完全没关系。当时不懂这些。不清楚怎么折腾。就想办法去做js代码压缩,浏览器缓存之类的。实际上瞎折腾。...怎么算流量。每次访问文件的大小累加,比如一个1m的文件,访问一次流量就加1m。 我个人理解,对于图片的量不大的情况下,使用这种云服务,好处不是节省存储空间。
POLARDB 数据库中有一个核心是他重新设计的存储系统,polarfs,polarfs 是怎么设计的架构是怎样的,下面根据官方的一篇详细的英文文档作为翻译的目标 https://www.vldb.org...(此部分基于商业风险不进行翻译,跳过到安全部分),为了保证数据的可靠性,数据库必须自己管理数据复制,存储使用通用文件系统,如ext4或XFS磁盘文件格式,在使用RDMA或PCIe SSD等低I/O延迟硬件时...,内核空间和用户空间之间的消息传递成本可能会降低I/O吞吐量,问题更大的是存储不能支持所有类型的数据库集群架构,但这是高级云服务的必需品。...所以在这篇文字中,我们要描述和设计我们要讨论的对象polarfs,一个分布式文件系统,如我们之前所提到的,低延迟高吞吐量和高可用中采用的数据存储机制。...在POLARFS 上我们构建了一个以ALISQL 为基础的关系型数据库POLARDB,通过共享存储架构和多个只读实例,从上图看,POLARDB节点主要分为两类,写节点和只读节点,主和从节点共享一个数据存储结构
C++:服务员牵来一头牛,给了顾客主厨刀、削皮刀、剔骨刀、片刀、砍刀、美工刀……堆满在桌上,笑道,请享用!顾客一脸懵逼,但看到邻桌的老大爷用挥舞双截棍的姿势使用...
既然自己的数据怎么都要被卖掉,为什么不能自己卖掉自己的数据,自己赚钱呢?本文讲述的就是这样一个用户,就在尝试直接将自己的数据卖给第三方交易平台。 ?...作为去年Facebook账号泄露事件的受害者之一,Gregory Barber通过对不同平台的对比,形成了一套「出卖自己数据」的心得,我们一起来看看他是怎么做的吧。...反正都要被卖,不如自己「卖了自己」 在前段时间一个周二的晚上,当我正准备上床睡觉的时候,我做了一个相当重要的决定:将我在Facebook的个人信息数据卖给了布宜诺斯艾利斯的一个陌生人。...在链上卖个人数据 如果你想售卖自己的个人数据,直接在上面介绍的平台上进行注册即可,随后就会有买家直接和你联系,他们会用Token来换取你的银行交易记录、病史甚至是智能恒温器的波动信息等等。...看了这篇文章,你对直接卖出个人信息怎么看?你也会尝试这样做吗?留言告诉营长吧!
商城系统中,抢购和秒杀是很常见的营销场景,在一定时间内有大量的用户访问商场下单,主要需要解决的问题有两个: 高并发对数据库产生的压力; 竞争状态下如何解决商品库存超卖; 高并发对数据库产生的压力 对于第一个问题...竞争状态下如何解决商品库存超卖 对于第二个问题,需要重点说明。...mysqli_query($con, $sql); } 使用非阻塞的文件排他锁 在处理下单请求的时候,用 flock 锁定一个文件,如果锁定失败说明有其他订单正在处理,此时要么等待要么直接提示用户” 服务器繁忙”,计数器存储抢购的商品数量...,避免查询数据库。...mysqli_query($con, $sql)) { echo "秒杀完成"; } } else { exit('抢购失败'); } 未经允许不得转载:肥猫博客 » PHP高并发情形下怎么防止商品库存超卖
1.定义 内部存储:内部存储位于Android手机系统的data/data/这个目录下,内部存储是私有的,主要用于存储系统和应用程序的某些数据,对于其他应用程序来说是不可见的,并且会随着应用程序的卸载而被删除...外部存储:外部存储可以分为外部私有存储和外部公有存储。...外部私有存储位于/storage/emulated/0/Android/data/包名这个目录下,它和内部存储一样是私有的,并且其他应用程序是无法访问的,会随着应用程序的卸载而被清除。 ...它对所有的应用程序都是可见的,前提是该应用程序有外部存储权限,而且外部公有存储中的数据不会随应用程序的卸载而被删除。 2.使用哪些api进行访问? ...注:在Android10之后,不能再使用外部公有存储下的两个方法了,应用程序只能访问自己的外部私有目录,所以Android10之后尽量使用外部私有存储下的两个方法。
1亿条数据需要缓存,怎么设计存储案例? 1、问题描述 2、三种解决方案 2.1 哈希取余分区 2.2 一致性哈希算法分区 2.2.1 一致性Hash简介 2.2.2 一致性Hash能干嘛?...2.2.6 总结 2.3 哈希槽分区 2.3.1 哈希槽简介 2.3.2 哈希槽计算 1、问题描述 现在有1~2亿条数据需要缓存,如何设计这个存储案例?...简单说,就是C挂了,受到影响的只是B、C之间的数据,并且这些数据会转移到D进行存储。...2.2.6 总结 为了在节点数目发生改变时尽可能少的迁移数据 将所有的存储节点排列在收尾相接的Hash环上,每个key在计算Hash后会顺时针找到临近的存储节点存放。...缺点 数据的分布和节点的位置有关,因为这些节点不是均匀的分布在哈希环上的,所以数据在进行存储时达不到均匀分布的效果。 2.3 哈希槽分区 2.3.1 哈希槽简介 1、为什么会出现?
2 维护数据库中元数据的卷和本地chunk的位置信息。...3 创建卷和访问 chunk server中的卷 4 使用推或拉的方式同步元数据到polarswitch 5 监控卷中的延迟状态和IOPS指标,沿着I/O路径收集跟踪数据 6 定期调度副本内部和副本之间的数据校验...所以避免了写入和读取节点之间的昂贵的元数据同步。...只有在此之后,此请求才能响应到客户机并应用到数据块上。...8 当写成功收到大部分从库的信号并被传回到leader节点后,数据通过SPDK写入到主节点的数据块中。
接上期, PolarFS 主要由两层组成,一层是存储管理层,上面一层是文件系统元数据和提供文件系统API层,存储层负责所有节点的磁盘资源,并为每个数据库实例提供数据库卷。...,处理I/O请求,POLARCTRL是控制面板,包括一组在微服务中实现的主节点,以及部署在所有计算和存储节点上的代理,Polarctrol使用mysql 事例作为元数据存储库。...,libpfs 从卷标中加载文件系统元数据并且构造相关的数据结构,在主存中存储对表文件进行文件进行文件迎神和块映射表。...3.2 存储层 存储层提供管理和访问文件系统的文件系统的作用,卷被分配给每一个数据库实例,并且挂载这chunks。...卷的容量在10GB到100TB之间可以满足巨量数据库的使用的需求,并可以添加卷满足扩展需求。卷能够被随机访问读或写在512B,和传统的存储设备一致,在同一个chunk中修改的数据的操作是原子性的。
关于POLARDB 的数据存储部分的论文翻译还在继续,此为第四部分,与IO 的实现有关__________________________________________________________...日志被复制到一个副本集合中,并使用名为ParallelRaft的协议来,保证副本之间的数据一致性。...图四,中展示了写IO request在POLARDB 内部是怎么执行的 1 POLARDB 发送一个写请求在polarswitch 和 libpfs 之间,polarswitch 通过环形buffer...2 POLARSWTICH 传输request 到对应的chunk's leader 节点,依据本地的缓冲的集群元数据。...此篇看上去比较枯燥,实际上是比较重要的这篇主要描述的是数据在POLARDB 底层的数据传输以及数据的落盘和反馈的过程。
FileOutputStream os = openFileOutput("file.txt", Context.MODE_PRIVATE); String text = "写数据到文件...data/data//files目录下 openFileOutput和openFileInput方法可以获得操作文件的OutputStream以及InputStream对象,而且可以通过流对象处理任何文件的数据...totalBlocks = stat.getBlockCount(); return totalBlocks * blockSize; } /** * 获取手机内置存储剩余存储空间...stat.getAvailableBlocks(); return availableBlocks * blockSize; } /** * 获取手机内置存储总的存储空间...byte[] buffer = new byte[8192]; int count = 0; // 写入数据
关于POLARDB 的数据存储部分的论文翻译还在继续,此为第五部分 —————————————————————————————— 5 CONSISTENCY MODEL 一致性模型 A Revision...of Raft 简化的raft 分布式存储系统需要一个一致性的协议,去保证所有的 commit 对数据的修改能在不同的情况下,不丢失数据。...在传统事务处理系统中如数据库系统中,并发算法允许在执行中交错和执行次序打乱中执行,并得到逻辑顺序性的结果。这些系统自然可以容忍由传统存储语义引起的无序I/O完成,并自行解决该问题,以确保数据一致性。...实际上,MySQL和AliSQL等数据库并不关心底层存储的I/O序列。数据库的锁定系统将保证在任何时间点,只有一个线程可以在一个特定的页面上工作。...这里新的数据版本,将不会先于老的数据版本被应用,parallelraft 能够很容易的获知事务之间的冲突问题,其中LBA 存储了整个日志中没有被应用的日志信息头,follower 会根据 ACK-COMMIT-APPLY
数据缓存 通过《网络数据采集和解析》一文,我们已经知道了如何从指定的页面中抓取数据,以及如何保存抓取的结果,但是我们没有考虑过这么一种情况,就是我们可能需要从已经抓取过的页面中提取出更多的数据,重新去下载这些页面对于规模不大的网站倒是问题也不大...使用NoSQL Redis简介 Redis是REmote DIctionary Server的缩写,它是一个用ANSI C编写的高性能的key-value存储系统,与其他的key-value存储系统相比...Redis支持数据的持久化(RDB和AOF两种方式),可以将内存中的数据保存在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。...Redis不仅仅支持简单的key-value类型的数据,同时还提供hash、list、set,zset、hyperloglog、geo等数据类型。...配置底层有多少个数据库。 配置Redis的持久化机制 - RDB。 配置Redis的持久化机制 - AOF。 配置访问Redis服务器的验证口令。
但是构建一个企业级的数据湖(包括结构化和非结构化数据)已经成为了越来越多公司的目标。那么Hadoop还能满足我们的要求吗?还是我们需要更多的选择? 存储方案 如图所示,底层存储大体可以分为四类。...对象存储(Object Storage),NoSQL 数据库(NoSQL Sources),关系型数据库(RDBMS Storage),大数据(Hadoop)。...对于大量的数据存储与归档,毫无疑问Hadoop是一个不错的选择。但是Hadoop是为大文件存储而设计的,在小文件存储中有着非常大的劣势。...什么是对象存储 对象存储,是一种扁平结构,其中文件被分解成碎片并分散在硬件中。在对象存储中,数据被分成称为对象的离散单元并保存在单个存储库中,而不是作为文件夹中的文件或服务器上的块保存。...您可以根据实际需求,创建不同类型的存储空间来存储不同的数据。 开源对象存储方案 部署自己的对象存储的最大优势就是可以把数据存在私有存储里。
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