摘要 Bloomfilter运行在一台机器的内存上,不方便持久化(机器down掉就什么都没啦),也不方便分布式程序的统一去重.我们可以将数据进行持久化,这样就克服了down机的问题,常见的持久化方法包括持久化到本地磁盘或结合Redis进行持久化.本文主要介绍持久化到本地的操作. 关于BloomFilter的基本原理.jar包及入门Demo,请参考我的博客:布隆过滤器 数据持久化 import java.io.File; import java.io.FileNotFoundException;

使用glusterfs做持久化存储 我们复用kubernetes的三台主机做glusterfs存储. 以下步骤参考自:https://www.xf80.com/2017/04/21/kubernetes-glusterfs/ 安装glusterfs 我们直接在物理机上使用yum安装,如果你选择在kubernetes上安装,请参考:https://github.com/gluster/gluster-kubernetes/blob/master/docs/setup-guide.md # 先安装

Redis 是一个键值对数据库服务器.基于内存存储数据,它常被用做缓存数据库,用来替代 memcached.官网:https://redis.io/ 什么是持久化? 持久化,指将数据存储到可永久保存的设备中. 例如,将内存中的数据存储到可永久保存的硬盘中. 为什么需要持久化? Redis 基于内存存储,内存掉电后数据会丢失 内存比硬盘贵得多,所以需要将一些不能丢失的数据持久化到硬盘上 甚至,一些特别重要的数据,是需要存到 MySQL 的. Redis 本身有持久化,为什么还要写进 mysql 呢

14-使用glusterfs做持久化存储 https://www.cnblogs.com/guigujun/p/8366558.html 使用glusterfs做持久化存储 我们复用kubernetes的三台主机做glusterfs存储. 以下步骤参考自:https://www.xf80.com/2017/04/21/kubernetes-glusterfs/ 安装glusterfs 我们直接在物理机上使用yum安装,如果你选择在kubernetes上安装,请参考:https://github.

redis的两种持久化方式: 1.RDB方式 概念:在指定的时间间隔内保存数据快照 实现方式: 找到redis的安装目录,修改redis的配置文件(redis.conf):① 修改备份的时间间隔:save  Time ② 修改备份文件的文件名:dbfilename  文件名.rdb ③ 修改备份文件的备份路径:dir  路径 手动方式: save  :会阻塞redis服务器,对于比较大的实例会造成长时间阻塞,线上环境不建议使用.运行save命令对应Redis日志如下: DB saved on d

1.redis持久化的两种方式 2.两种持久化方式区别 3.两种持久化方式的使用场景 1.Redis 是内存型数据库,一般来用作缓存.保存在内存的数据有一个特点, 就是断电消失,因此一旦 Redis 宕机了,重启以后保存在 Redis 里面的数据就会消失, 此时服务器在 Redis 里面获取不到缓存,就会让缓存无法命中,导致缓存雪崩,请求直接打到 MySQL 上最后让 MySQL 也宕机. 因此我们需要 Redis 持久化来做灾难恢复.数据恢复还有数据库高可用. 2.Redis 有两种持久化方式

参考 1.vSphere Storage for Kubernetes 2.IBM vSphere Cloud Provider 3.GitHub vSphere Volume examples 一. 框架 说明: 在kubernetes集群中部署vsphere cloud provider: 运行在kubernetes集群中的Pod通过多种方式(静态或动态)可调用vSAN/VMFS等后端存储的VMDK做为其持久卷. 二. 环境 2.1 验证环境 vCenter IP Version USER

本节演示如何为 MySQL 数据库提供持久化存储,步骤: 1.创建 PV 和 PVC 2.部署 MySQL 3.向 MySQL 添加数据 4.模拟节点宕机故障,Kubernetes 将 MySQL 自动迁移到其他节点. 5.验证数据一致性 一.创建 PV 和 PVC Pod 通常是由应用的开发人员维护,而 Volume 则通常是由存储系统的管理员维护.开发人员要获取上面的信息,要么询问管理员,要么自己就是管理员. 这就带来了一个管理问题:应用开发人员和系统管理员的指责偶合在一起了.如果系统规模小

#1.配置缓存内存限制和清理策略 #作为缓存服务器,如果不加以限制内存的话,就很有可能出现将整台服务器内存都耗光的情况,可以在redis的配置文件里面设置: #example: # 限定最多使用1.5GB内存 maxmemory 1536mb #如果内存到达了指定的上限,还要往redis里面添加更多的缓存内容,需要设置清理内容的策略: #默认为0,没有指定最大缓存,如果有新的数据添加,超过最大内存,则会使redis崩溃,所以一点要设置. #设置maxmemory之后,配合的要设置缓存数据回收策略

grafana 配置文件 vim /etc/grafana/grafana.ini 下面有些参数在新版中6.x版本中已经过时,请参考下面官网最新帮助文档为准 https://grafana.com/docs/installation/configuration/#remote-cache [paths] data = /var/lib/grafana  # 用来存储sqlite3.临时文件.会话等路径 logs = /var/log/grafana  # 日志路径 plugins = /var/

该错误是由mysql-connector-java.jar版本太低导致. MLog clients using log4j logging. Initializing c3p0-0.9.1.1 [built 15-March-2007 01:32:31; debug? true; trace: 10] Using default implementation for ThreadExecutor Initialized Scheduler Signaller of type: class org

前言 作为Java程序员,在面试过程中,缓存相关的问题是躲不掉的,肯定会问,例如缓存一致性问题,缓存雪崩.击穿.穿透等.说到缓存,那肯定少不了Redis,我在面试的时候也是被问了很多关于Redis相关的知识,但是Redis的功能太强大了,并不是一时半会儿能掌握好的,因为有些高级特性或是知识平时并不会用到. 所以回答的不好,人家就会觉得你对自己平时使用的工具都没有了解,自然就凉凉了.其实很早就有这个打算,打算好好总结一下Redis的知识,但也是由于自己都没有好好的了解Redis呢,所以一直没有开始

前言 面试官:你知道 redis 是的怎么做持久化的吗? 我:我知道 redis 有两种方式,一种是 RDB,一种是 AOF. 面试官:那这两种方式具体是怎么做的,它们的区别是什么,生产环境中到底应该怎么选择?? 我:嗯......这个我不知道. 面试官:出门左拐,不送. 嗯...以上场景很真实,都说面试造火箭,入职拧螺丝,今天我们就让面试官再问到这个问题时,把他按在地上摩擦! redis的持久化有哪些? 我们简单的说明一下什么是 redis 的持久化: 用通俗的语言来说.redis 的持久化就

1.对象的持久化(Persistence) 对象持久化就是让对象的生存期超越使用对象的程序的运行期.将对象存储在可持久保存的存储介质上,在实际应用中,运用相应的对象持久化框架,将业务数据以对象的方式保存在数据库中,如比较早的Hibernate.在一定周期内保持不变就是持久化,持久化是针对时间来说的.数据库中的数据就是持久化了的数据,只要你不去删除或修改.比如在IE浏览器中一次Session会话中Session对象变量也是不变的,是Session容器中持久化.对象持久化的方式有很多种,根据周期不同

前言 之前写了一篇文章,总体介绍了EQueue.在看这篇文章之前如果还没看过那篇文章,可能会看不懂这篇文章.所以建议没看过的朋友务必先看一下那篇文章中所提到的各种概念,这样才能更好的理解本文所说的内容.说实话我当初写EQueue也是抱着一种玩的态度的,就是想尝试写一个分布式消息队列,用来为ENode提供分布式消息通信的能力.后来写着写着,发现越来越好玩,因为觉得这个队列以后应该会很实用,所以就花了更多的时间去设计它,完善它.希望它最终能被更多的人使用.到目前为止,我觉得目前基本实现了以下特性:轻

大家知道enode框架的架构是基于ddd+event sourcing的思想.我们持久化的不是聚合根的最新状态,而是聚合根产生的领域事件.最近我在思考如何实现一个基于文件的eventstore.目标有两个: 1.必须要高性能:2.支持聚合根事件的并发持久化,要确保单个聚合根实例不会保存版本号相同的事件: 事件持久化高性能 经过了一番调研,发现用文件存储事件非常合适.要确保高性能,我们可以顺序写文件(append),然后随机读文件.之所以要随机读文件是因为在当某些command由于操作同一个聚合根

参考资料: Redis Persistence http://redis.io/topics/persistence Google Groups https://groups.google.com/forum/?fromgroups=#!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. Redis是一个内存数据库,无论是RDB还是AOF,都只是其保证数据恢

本文转载自        Redis持久化-数据丢失及解决  感谢原作者 Redis的数据回写机制 Redis的数据回写机制分同步和异步两种, 同步回写即SAVE命令,主进程直接向磁盘回写数据.在数据大的情况下会导致系统假死很长时间,所以一般不是推荐的. 异步回写即BGSAVE命令,主进程fork后,复制自身并通过这个新的进程回写磁盘,回写结束后新进程自行关闭.由于这样做不需要主进程阻塞,系统不会假死,一般默认会采用这个方法. 个 人感觉方法2采用fork主进程的方式很拙劣,但似乎是唯一的方法.

Redis的数据回写机制 Redis的数据回写机制分同步和异步两种, 同步回写即SAVE命令,主进程直接向磁盘回写数据.在数据大的情况下会导致系统假死很长时间,所以一般不是推荐的. 异步回写即BGSAVE命令,主进程fork后,复制自身并通过这个新的进程回写磁盘,回写结束后新进程自行关闭.由于这样做不需要主进程阻塞,系统不会假死,一般默认会采用这个方法. 个 人感觉方法2采用fork主进程的方式很拙劣,但似乎是唯一的方法.内存中的热数据随时可能修改,要在磁盘上保存某个时间的内存镜像必须要冻结.冻

转载: iOS应用架构谈 本地持久化方案及动态部署 前言 嗯,你们要的大招.跟着这篇文章一起也发布了CTPersistance和CTJSBridge这两个库,希望大家在实际使用的时候如果遇到问题,就给我提issue或者PR或者评论区.每一个issue和PR以及评论我都会回复的. 持久化方案不管是服务端还是客户端,都是一个非常值得讨论的话题.尤其是在服务端,持久化方案的优劣往往都会在一定程度上影响到产品的性能.然而在客户端,只有为数不多的业务需求会涉及持久化方案,而且在大多数情况下,持久化方案对性

Redis监控 Redis 是目前应用广泛的NoSQL,我做的项目中大部分都是与Redis打交道,发现身边的朋友也更多人在用,相对于memcached 来说,它的优势也确实是可圈可点.在随着业务,数据量等不断的扩大后,对Redis的稳定性,性能等也更在的重视,之前就遇到过Redis导致服务器内存不足,做持久化的时候CPU飙高,Redis连接数过多等问题,这时候我们就需要有一个监控工具,能够看到各个指标的变化,方便做跟踪分析,这里先列举下目前接触过几个监控工具. redis-cli 这个工具是Re