JiekeXu DBA之路（ID: JiekeXu_IT） 如需转载请联系授权 | (个人微信 ID：JiekeXu_DBA) 大家好，我是 JiekeXu,很高兴又和大家见面了,今天和大家一起来看看关机重启导致...ASM 磁盘丢失数据库无法启动，欢迎点击上方蓝字“JiekeXu DBA之路”关注我的公众号，标星或置顶，更多干货第一时间到达!...解决问题 下面检查一下 udev 配置文件是否出现问题（这里使用的是 CRT 用 more 打开的，没有发现最后一行 “OWNER=” 后面出现了换行，然后就继续下一步操作了），然后我们修改（/dev/...su - grid sqlplus / as sysasm alter diskgroup ARCH mount; 登录数据库发现数据库实例已经自启动了。...，重启后发现磁盘属组又变回了 root:disk,这两套 RAC 关机重启导致共享磁盘属组发生变化，发现一个共同的点就是变化的磁盘均是最后一块盘（ARCH_0001 和 DATA_0001），而这最后一块盘是后期添加的
Redis Cluster集群重启出现的问题 由于机器故障导致redis集群停止，再次重启集群出现如下错误：Redis Cluster集群重启出现的问题：[ERR] Node 192.168.3.1:7004...other nodes (check with CLUSTER NODES) or contains some key in database 0. image.png 目前解决方案会导致之前的集群数据丢失...，请谨慎操作，因为暂时没有找到不丢失数据的解决方案，如果有知道的大佬麻烦分享一下，解决方案如下 第一：删除每个节点下面*.rdb、*.aof、nodes.conf文件，命令：rm-rf 文件名称即可删除.../redis01/redis-cli -p 7001 -c image.png 第三：登录从节点执行：CLUSTER RESET命令即可 第四：重新创建节点并启动 ..../redis-trib.rb create --replicas 1 ip地址:7001 192.168.1.1:7002 192.168.1.2:7003 192.168.1.3:7004 192.168.1.4
要实现关机后数据也不会丢失，需要使用到 AndroidViewModel,SaveStateHandle 和 SharePreferences 要达到的目的就是将数据保存成这个亚子 ?...就不会出现app在异常闪退或者关机后数据的丢失了注意在使用SaveStateHandle和binding的时候需要在gradle里面设置一波 ?...数据类 package com.example.applicationtest04; import android.app.Application; import android.content.Context...再重启 ? 重启之后重新打开app ?...值还是没有变化测试成功 总结 以上所述是小编给大家介绍的Android实现关机后数据不会丢失问题,希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。
一、两种数据丢失的情况 主备切换的过程中(异步复制，脑裂)，可能会导致数据丢失 1.1 异步复制导致的数据丢失 因为master -> slave的复制是异步的（客户端发送给redis，主节点数据同步到内存中后就返回成功了...二 如何解决redis数据丢失的问题 解决以上两种情况redis数据丢失的问题都是靠以下两个参数配置将数据损失降到最低。...，但是仅有一个从库要谨慎设置1 比如如上图所示，我们如果发现redis slave结点数据同步延迟时间太长，我们就任务主节点挤压了很多数据没有同步，这时候如果宕机的话，redis要丢失很多数据，因此我们先停止新的写入...，防止宕机时候丢失的数据更多，于此同时全力进行数据同步，当然我们可以在延迟很高的时候呢做限流降级，也可以把数据丢到mq里，每隔一段时间进行一次消费给他重新回流到redis的机会 2.2 减少脑裂的数据丢失...上面两个参数保证了发生脑裂后多长时间停止新的写入，让我们数据丢失的损失降低到最少，这里脑裂状态持续的越久就会丢失越久的数据，因为他重启后会变成从结点，所有数据同步于新的master，原来的数据都丢了
没错，这确实是 Redis 的一个普遍使用场景，但是，这里也有一个绝对不能忽略的问题：「一旦服务器宕机，内存中的数据将全部丢失」。...所以，Redis 使用写后日志这一方式的一大好处是，可以避免出现记录错误命令的情况。 除此之外，写后日志一个好处：它是在命令执行后才记录日志，「不会阻塞当前的写操作」。...图片 总结来说，每次 AOF 重写时，Redis 会先执行一个内存拷贝，用于重写；然后，使用两个日志保证在重写过程中，新写入的数据不会丢失。...这样一来，即使宕机，快照文件也不会丢失，数据的可靠性也就得到了保证。...图片 总结 最后，关于 AOF 和 RDB 的选择问题，我想再给你提三点建议： 数据不能丢失时，内存快照和 AOF 的混合使用是一个很好的选择； 如果允许分钟级别的数据丢失，可以只使用 RDB； 如果只用
forum/redis-db 一、对Redis持久化的探讨与理解 目前Redis持久化的方式有两种： RDB 和 AOF 首先，我们应该明确持久化的数据有什么用，答案是用于重启后的数据恢复。...这样在任何时候出现故障，Redis的RDB文件都总是可用的。 同时，Redis的RDB文件也是Redis主从同步内部实现中的一环。...可以很明显的看到，RDB有它的不足，就是一旦数据库出现问题，那么我们的RDB文件中保存的数据并不是全新的。 从上次RDB文件生成到Redis停机这段时间的数据全部丢掉了。...当Redis重启是会通过重新执行文件中保存的写命令来在内存中重建整个数据库的内容。...首先，将Slave上的同步状态取消，避免主库在未完成数据恢复前就重启，进而直接覆盖掉从库上的数据，导致所有的数据丢失。
另外一个情况就是对锁定的对象进行了解锁，导致数据得不到同步的处理，出现数据不一致的问题。 释放锁的不良后果 使用stop()释放锁将会给数据造成不一致性的结果。...如果出现这样的情况，程序处理的数据就有可能遭到破坏，最终导致程序执行的流程错误，一定要特别注意： public class SynchronizedObject { private String
背景 今天应产品运营的需要，需要导出一批订单数据，总数一共是七万多。按照以往的方式使用navicat将查询出来的表结果以excel的形式导出。...导出至本地打开excel后发现算上表头一共才65536行数据，凭借计算机程序员的专业嗅觉，发现这个真正的数据行65535这个数字不是碰巧出现的。带着疑问进行一番排查。...65,536 行，sheet表名最大32位 Excel 2010 和 Excel 2007 中，工作表的大小为 16,384 列 × 1,048,576 行， 在 Excel 中，超出最大行列数单元格中的数据将会丢失
Redis是一个内存数据库，它的数据都保存在内存中，如果实例宕机，那么数据则全部丢失。如何保证数据的完整性和安全性也是提高服务高可用的重要机制之一。...，因此它的数据并不全 生成RDB文件的代价是比较大的，它会消耗大量的CPU和内存资源 因此RDB比较适用于以下场景： 主从全量同步数据 数据库备份 对于丢失数据不敏感的业务场景，实例宕机后快速恢复数据...appendfsync everysec：1秒刷一次盘，对性能影响相对较小，节点宕机时最多丢失1秒的数据 appendfsync no：按照操作系统的机制刷盘，对性能影响最小，数据安全性低，节点宕机丢失数据取决于操作系统刷盘机制...以上可以看出AOF相对于RDB的优点是，AOF数据文件更新比较及时，比RDB保存更完整的数据，这样在数据恢复时能够恢复尽量完整的数据，降低丢失数据的风险。...，所以它一般适用于对丢失数据很敏感的业务场景，例如涉及金钱交易的业务。
而脑裂最直接的影响，就是客户端不知道应该往哪个主节点写入数据，结果就是不同的客户端会往不同的主节点上写入数据。而且，严重的话，脑裂会进一步导致数据丢失。 为什么会发生脑裂？...1.确认是不是数据同步出现了问题 在主从集群中发生数据丢失，最常见的原因就是主库的数据还没有同步到从库，结果主库发生了故障，等从库升级为主库后，未同步的数据就丢失了。...根据这个迹象，我们就想到了在分布式主从集群发生故障时会出现的一个问题：脑裂。 但是，不同客户端给两个主库发送数据写操作，按道理来说，只会导致新数据会分布在不同的主库上，并不会造成数据丢失。...那么，为什么我们的数据仍然丢失了呢？...Redis 已经提供了两个配置项来限制主库的请求处理，分别是 min-slaves-to-write 和 min-slaves-max-lag。
那为啥还会出现客户端发的数据丢失？ 所有数据操作都是从客户端发给Redis实例，是否可从客户端操作日志发现问题？...Redis主从切换过程中，若发生脑裂，客户端数据就会写入原主，若原主被降为从库，这些新写入数据就丢了。...即使 Redis 配置了 min-slaves-to-write 和 min-slaves-max-lag，当脑裂发生时，还是无法严格保证数据不丢失，只是尽量减少数据的丢失。...如果哨兵在提升从库为新主库前，主库及时把数据同步到从库了，那么从库提升为主库后，也不会发生数据丢失。但这种临界点的情况还是有发生的可能性，因为 Redis 本身不保证主从同步的强一致。...等网络恢复后，主库降级为从库，新主库丢失了这期间写操作的数据。 脑裂本质是，Redis 主从集群内部没有通过共识算法，来维护多个节点数据的强一致性。
-----意外宕机如何避免数据丢失 我们在实际应用生产中，大部分公司会把 Redis 当做缓存使用，用它来把后端数据库中的数据存储在内存中，然后直接从内存中直接读取数据，这样会使这个程序响应速度变得非常快...所以，Redis 使用写后日志这一方式的一大好处是，可以避免出现记录错误命令的情况。 除此之外，AOF 还有一个好处：它是在命令执行后才记录日志，所以不会阻塞当前的写操作。...1, 如果刚执行完一个命令，还没有来得及记录日志就宕机了，那么这个命令和相对应的数据就会有丢失的风险，如果此时 Redis 是作用缓存，还可以从后端数据库重新读入数据进行恢复，但是，如果 Redis 是直接用作数据库的话...总结来说，每次 AOF 重写时，Redis 会先执行一个内存拷贝，用于重写；然后，使用两个日志保证在重写过程中，新写入的数据不会丢失。...而且，AOF 日志也只用记录两次快照间的操作，也就是说，不需要记录所有操作了，因此，就不会出现文件过大的情况了，也可以避免重写开销。
-----意外宕机如何避免数据丢失 我们在实际应用生产中，大部分公司会把 Redis 当做缓存使用，用它来把后端数据库中的数据存储在内存中，然后直接从内存中直接读取数据，这样会使这个程序响应速度变得非常快...所以，Redis 使用写后日志这一方式的一大好处是，可以避免出现记录错误命令的情况。 除此之外，AOF 还有一个好处：它是在命令执行后才记录日志，所以不会阻塞当前的写操作。...1, 如果刚执行完一个命令，还没有来得及记录日志就宕机了，那么这个命令和相对应的数据就会有丢失的风险，如果此时 Redis 是作用缓存，还可以从后端数据库重新读入数据进行恢复，但是，如果 Redis 是直接用作数据库的话...[img] 总结来说，每次 AOF 重写时，Redis 会先执行一个内存拷贝，用于重写；然后，使用两个日志保证在重写过程中，新写入的数据不会丢失。...而且，AOF 日志也只用记录两次快照间的操作，也就是说，不需要记录所有操作了，因此，就不会出现文件过大的情况了，也可以避免重写开销。
1.Redis 持久化 持久化是指将数据从内存中存储到持久化存储介质中（如硬盘）的过程，以便在程序重启或者系统崩溃等情况下，能够从持久化存储介质中恢复数据。...的优点，在写入的时候，先把当前的数据以 RDB 的形式写入文件的开头，再将后续的操作命令以 AOF 的格式存入文件，这样既能保证 Redis 重启时的速度，又能减低数据丢失的风险。...恢复速度快：因为 RDB 文件是一个完整的数据库快照，所以在 Redis 重启后，可以非常快速地将数据恢复到内存中。...缺点： 数据可能会丢失：RDB 持久化方式只能保证数据在指定时间间隔内写入磁盘，因此如果 Redis 进程崩溃或者服务器断电，从最后一次快照保存到崩溃的时间点之间的数据可能会丢失。...AOF 文件可能会出现损坏：由于 AOF 文件是不断地追加写入的，因此如果文件损坏，可能会导致数据无法恢复。
没错，这确实是 Redis 的一个普遍使用场景，但是，这里也有一个绝对不能忽略的问题：一旦服务器宕机，内存中的数据将全部丢失。...所以，对 Redis 来说，实现数据的持久化，避免从后端数据库中进行恢复，是至关重要的。目前，Redis 的持久化主要有两大机制，即 AOF（Append Only File）日志和 RDB 快照。...所以，Redis 使用写后日志这一方式的一大好处是，可以避免出现记录错误命令的情况。除此之外，AOF 还有一个好处：它是在命令执行后才记录日志，所以不会阻塞当前的写操作。...首先，如果刚执行完一个命令，还没有来得及记日志就宕机了，那么这个命令和相应的数据就有丢失的风险。...如果此时 Redis 是用作缓存，还可以从后端数据库重新读入数据进行恢复，但是，如果 Redis 是直接用作数据库的话，此时，因为命令没有记入日志，所以就无法用日志进行恢复了。
一、数据丢失的情况 异步复制同步丢失 集群产生脑裂数据丢失 1.异步复制丢失 对于Redis主节点与从节点之间的数据复制，是异步复制的，当客户端发送写请求给master节点的时候，客户端会返回OK，然后同步到各个...在master 发生宕机后，sentinel集群检测到master发生故障，重新选举新的master，如果旧的master在故障恢复后重启，那么此时它需要同步新master的数据，此时新的master的数据是空的...那么在Redis中，集群脑裂产生数据丢失的现象是怎么样的呢？...此时，由于某种原因，比如网络原因，集群出现了分区，master与slave节点之间断开了联系，sentinel监控到一段时间没有联系认为master故障，然后重新选举，将slave切换为新的master...对于redis集群，我们不可能保证数据完全不丢失，只能做到使得尽量少的数据丢失。 二、如何保证尽量少的数据丢失？
数据丢失的场景 主备切换的过程，可能会导致数据丢失 异步复制 由于 M => R的复制是异步的，所以可能有部分数据还没复制到R，M就宕机，于是这些数据就丢失了 脑裂 某M所在节点突然脱离正常的网络...，会被作为一个slave挂到新的master上去，自己的数据会被清空，重新从新的master复制数据 数据丢失的解决方案 如下配置可以减少异步复制和脑裂导致的数据丢失 min-slaves-to-write...2.1 异步复制数据丢失解决方案 min-slaves-max-lag 配置 即可确保，一旦slave复制数据和ack延时过长，就认为可能master宕机后损失的数据太多了，那么就拒绝写请求 这样就可把...master宕机时由于部分数据未同步到slave导致的数据丢失降低在可控范围 2.2 脑裂数据丢失解决方案 若一个master出现了脑裂，跟其他slave失去连接，那么开始的两个配置可以确保 若不能继续给指定数量的...slave发送数据，而且slave超过10秒没有给自己ack消息，那么就直接拒绝客户端的写请求 这样脑裂后的旧master就不会接受client的新数据，也就避免了数据丢失 上面的配置就确保了，如果跟任何一个
默认情况下，是快照rdb的持久化方式，将内存中的数据以快照的方式写入二进制文件中，默认的文件名是dump.rdb 这种方式不能完全保证数据持久化，因为是定时保存，所以当redis服务kill掉，就会丢失一部分数据...，而且数据量大，写操作多的情况下，会引起大量的磁盘IO操作，会影响性能。
然而，Redis的内存资源是有限的，过多的内存占用可能会导致数据丢失。因此，对于项目中使用Redis的架构师来说，合理预估Redis内存空间的占用，并采取相应的措施来避免内存占用过多，是非常重要的。...} is {memory_usage} bytes.')避免内存占用过多导致数据丢失设置过期时间为了避免内存占用过多导致数据丢失，我们可以为Redis中的键设置过期时间。...，以防止内存占用过多导致数据丢失。...Redis内存空间占用并避免数据丢失是架构师的重要任务。...通过了解Redis的数据模型和存储结构，我们可以预估Redis内存空间的占用。同时，通过设置过期时间、采用淘汰策略和持久化数据等方法，可以有效地避免内存占用过多导致数据丢失的问题。
介绍 在生产环境中，为了系统的可靠性，我们会对Redis搭建主从。这样当一个实例发生宕机，另一个实例中还有数据，还能继续提供服务。主从库之间采用的是读写分离的模式。...全量复制 「我们可以通过replicaof命令或者replicaof设置来让redis形成主从库的关系」（redis 5.0之前使用slaveof命令） 假设现在有两个实例，实例一（172.16.19.1...）和实例二（172.16.19.2） 当我们在实例二上执行如下命令后，实例二就变成了实例一的从库，并从实例一上复制数据 replicaof 172.16.19.1 6379 当然我们也可以在实例二的redis.conf...「后续正常的命令同步也是主库将命令写到replication buffer然后发给从库」 增量复制 如果在主从命令传播的过程中，出现了网络异常应该怎么办呢？...在Redis2.8之前，如果出现了网络异常，从库和主库会进行一次全量复制，开销非常大。在Redis2.8之后，主从库会采用增量复制的方式进行同步。
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