redis数据持久化和配置-13(配置 AOF:Appendfsync 策略)
配置 AOF:Appendfsync 策略
在 Redis 中配置仅附加文件 (AOF) 持久性机制涉及选择正确的 appendfsync
策略。此策略指示 Redis 将数据写入磁盘上的 AOF 文件的频率。策略的选择会显著影响数据安全和性能。了解这些策略之间的权衡对于确保 Redis 部署的可靠性和效率至关重要。
了解 appendfsync
指令
redis.conf
文件中的 appendfsync
指令控制 AOF fsync 策略。Fsync 是一种强制作系统将数据从其缓冲区写入实际磁盘的作。这可确保即使 Redis 服务器或作系统崩溃,数据也可以安全地存储在磁盘上并且可以恢复。appendfsync
指令接受三个可能的值:always
、everysec
和 no
。这些值中的每一个都代表一个不同的策略,具有自己的一组权衡。
appendfsync always
描述
appendfsync always
策略指示 Redis 在每次写入作后对 AOF 文件进行 fsync。这是最保守的选项,可提供最高级别的数据持久性。在服务器崩溃或电源故障的情况下,可以保证不会丢失任何数据(或者,如果崩溃恰好发生在 fsync 作期间,则最多只丢失最后一个命令)。
运作方式
每当 Redis 收到修改数据集的命令时,它都会将该命令附加到 AOF 文件中。使用 appendfsync always
时,Redis 会立即调用 fsync
系统调用以将更改刷新到磁盘。
优势
- 最大数据安全性: 保证所有写入作立即持久化到磁盘。这可以最大限度地降低崩溃时数据丢失的风险。
弊
- 最低性能: 频繁的
fsync
作会显著影响性能,因为与内存中作相比,磁盘写入速度相对较慢。此策略可以显著降低 Redis 的写入吞吐量。
示例场景
考虑一个数据完整性至关重要的金融应用程序。例如,记录银行交易的系统。使用 appendfsync always
确保每个事务都立即写入磁盘,从而防止在服务器发生故障时丢失任何财务数据。尽管性能可能略低,但在这种情况下,数据持久性的保证更为重要。
假设场景
想象一个用于在线广告的实时竞价 (RTB) 平台。虽然速度至关重要,但准确跟踪出价对于计费和报告也至关重要。如果使用appendfsync always
,则 Redis 记录的每个出价都会立即保留。这可以防止因崩溃造成的数据丢失而导致计费差异,确保准确的收入跟踪,即使代价是出价处理速度略有降低。
appendfsync everysec
描述
appendfsync everysec
策略指示 Redis 每秒 fsync 一次 AOF 文件。这是一种平衡的方法,可在数据安全性和性能之间提供良好的折衷方案。在大多数情况下,这是建议的策略。
运作方式
Redis 在命令到达时将命令附加到 AOF 文件。但是,它不是在每个命令后 fsync 文件,而是每秒 fsync 一次文件。这通常由后台线程处理。
优势
- 良好的平衡: 在数据安全和性能之间提供合理的平衡。
- 有限的数据丢失: 如果发生崩溃,您可能会丢失长达一秒的数据。
- 改进的性能: 与
appendfsync
相比,性能明显更好,因为 fsync 作的频率较低。
弊
- 可能的数据丢失: 如果服务器崩溃或电源故障,可能会丢失长达一秒的数据。
示例场景
考虑一个使用 Redis 存储会话数据和购物车信息的电子商务应用程序。使用 appendfsync everysec
在确保用户会话和购物车内容定期持久化方面提供了良好的平衡,同时在处理大量并发用户时也保持了可接受的性能。与 appendfsync always
相比,丢失一秒的会话数据通常是可接受的。
假设场景
考虑一个使用 Redis 存储实时活动源的社交媒体平台。虽然捕获用户活动很重要,但丢失一秒钟的更新通常是可以容忍的。AppendfSync Everysec
允许平台保持响应式用户体验,同时仍提供合理级别的数据持久性。偶尔丢失一些最近的帖子或点赞不如立即同步对性能的影响那么重要。
appendfsync no
描述
appendfsync no
策略指示 Redis 依赖作系统定期将 AOF 文件刷新到磁盘。这是最不安全的选项,但可提供最高性能。
运作方式
Redis 将命令附加到 AOF 文件,但它不会显式调用 fsync
。相反,作系统会决定何时将数据刷新到磁盘。这通常每 30 秒执行一次,但确切的间隔取决于作系统配置。
优势
- 最高性能: 提供最佳性能,因为 Redis 不必在每次作后等待磁盘写入。
弊
- 重大数据丢失风险: 如果发生崩溃,您可能会丢失大量数据,可能长达 30 秒或更长时间。
- 不可预测的耐用性: 数据持久性取决于作系统的配置,这可能是不可预测的。
示例场景
对于数据持久性很重要的生产环境, 通常不建议使用此策略。但是,在可以容忍数据丢失且性能至关重要的特定情况下,这可能是可以接受的,例如:
- 缓存层: 如果 Redis 仅用作缓存,并且底层数据存储在更持久的数据库中, 则
appendfsync no
可能是可以接受的。在这种情况下,丢失缓存的数据并不重要,因为可以从主数据库重新填充这些数据。 - 非关键数据: 对于存储临时或非关键数据的应用程序,例如可以接受丢失某些数据点的实时分析,可以考虑
appendfsync no
。
假设场景
考虑一个大容量日志记录系统,其中 Redis 用于在将日志消息写入永久存储系统之前对其进行缓冲。如果在崩溃期间丢失一些日志消息是可以接受的,则可以使用 appendfsync no
来最大化日志记录吞吐量。但是,了解潜在的数据丢失影响并确保永久存储系统具有自己的持久性机制至关重要。
在 redis.conf
中配置 appendfsync
要配置 appendfsync
策略,您需要修改 redis.conf
文件。找到 appendfsync
指令并将其设置为所需的值:
appendfsync always
# appendfsync everysec
# appendfsync no
请记住,请仅取消注释其中一行。修改 redis.conf
文件后,您需要重启 Redis 服务器才能使更改生效。
实际考虑
- 硬件: 不同
appendfsync
策略对性能的影响取决于底层硬件。更快的磁盘(例如 SSD)可以始终减少 appendfsync
的性能损失。 - 工作量: 最佳策略还取决于工作负载。与读取密集型应用程序相比,写入密集型应用程序更容易受到
appendfsync
选择的影响。 - 监测: 在更改
appendfsync
策略后,监控 Redis 的性能和数据持久性非常重要。使用INFO
命令检查 AOF fsync 作的数量和执行这些作所花费的时间。
选择正确的 appendfsync
策略是一个关键决策,具体取决于应用程序的特定要求。appendfsync always
提供最高级别的数据安全,但以牺牲性能为代价。appendfSync everysec
在数据安全和性能之间提供了良好的平衡,通常是推荐的选择。appendfsync no
提供最佳性能,但存在大量数据丢失的风险。了解这些权衡并仔细考虑应用程序的需求对于确保 Redis 部署的可靠性和效率至关重要。
相关文章:
redis数据持久化和配置-13(配置 AOF:Appendfsync 策略)
配置 AOF:Appendfsync 策略 在 Redis 中配置仅附加文件 (AOF) 持久性机制涉及选择正确的 appendfsync 策略。此策略指示 Redis 将数据写入磁盘上的 AOF 文件的频率。策略的选择会显著影响数据安全和性能。了解这些策略之间的权衡对于确保 Re…...

【Python 算法零基础 4.排序 ② 冒泡排序】
目录 一、引言 二、算法思想 三、时间复杂度和空间复杂度 1.时间复杂度 2.空间复杂度 四、冒泡排序的优缺点 1.算法的优点 2.算法的缺点 五、实战练习 88. 合并两个有序数组 算法与思路 ① 合并数组 ② 冒泡排序 2148. 元素计数 算法与思路 ① 排序 ② 初始化计数器 ③ 遍历数组…...

Python:操作Excel设置行高和列宽
Python 操作 Excel:轻松设置行高与列宽 📊✨ 在处理 Excel 表格时,除了正确展示数据本身,合理设置行高与列宽也是提升可读性和专业度的关键因素。本文将带你了解如何使用 Python 的 openpyxl 库,优雅地控制 Excel 表格的排版布局,实现行高、列宽的灵活设置与自动适配! …...

docker-volume-backup 备份 ragflow volumes
自定义项目名称 这里我自定义了 ragflow 项目的名称,修改 .env,添加环境配置 # 自定义项目名称 COMPOSE_PROJECT_NAMEragflow创建备份脚本配置文件 在 ragflow/docker 目录下创建文件 docker-compose-backup.yml version: 3services:backup:image: o…...

Axure设计数字乡村可视化大屏:从布局到交互的实战经验分享
乡村治理正从传统模式向“数据驱动”转型。数字乡村可视化大屏作为数据展示的核心载体,不仅能直观呈现乡村发展全貌,还能为决策提供科学依据。本文以Axure为工具,结合实际案例,分享如何从零设计一个功能完备、交互流畅的数字乡村大…...

算法第26天 | 贪心算法、455.分发饼干、376. 摆动序列、 53. 最大子序和
弹性算法理论基础 想清楚 局部最优 是什么,如果可以推导出全局最优,那就是正确的贪心算法 455. 分发饼干 题目 思路与解法 class Solution:def findContentChildren(self, g: List[int], s: List[int]) -> int:res 0i 0j 0g.sort()s.sort()whi…...

PDF处理控件Aspose.PDF教程:以编程方式将 PDF 导出为 JPG
在本节中,我们将探讨如何使用 Aspose.PDF 库将 PDF 文档转换为 JPG 图像。Aspose.PDF 是一个功能强大且用途广泛的库,专为需要以编程方式处理 PDF 文件的开发人员而设计。它提供了丰富的功能,可用于跨多个平台创建、编辑和转换 PDF 文档。其主…...
Vue3+ElementPlus 开箱即用后台管理系统,支持白天黑夜主题切换,通用管理组件,
Vue3ElementPlus后台管理系统,支持白天黑夜主题切换,专为教育管理场景设计。主要功能包括用户管理(管理员、教师、学生)、课件资源管理(课件列表、下载中心)和数据统计(使用情况、教学效率等&am…...

AI大模型应用之评测篇
在看到公司对于AI 工程师 的岗位要求 :“能够熟练使用各种自动化评测工具与方法,对AI 模型的输出进行有效评估” 时,其实比较疑惑,这个是对大模型能力例如像Deepseek ,GPT-4 ,千问,LLAMA这些模型的能力评测,…...

力扣小题, 力扣113.路径总和II力扣.111二叉树的最小深度 力扣.221最大正方形力扣5.最长回文子串更加优秀的算法:中心扩展算法
目录 力扣113.路径总和II 力扣.111二叉树的最小深度 力扣.221最大正方形 力扣5.最长回文子串 更加优秀的算法:中心扩展算法 力扣113.路径总和II 这道题,让我明白回溯了到底啥意思 之前我找的时候,我一直在想,如果可以,请你对比…...

el-form elform 对齐方式调整
如下页面表单,展示后就很丑。 页面表单,有时候我们想着最左侧的应该合理整齐的左对齐,右侧的表单都是右对齐,这样页面看起来会整洁很多。 <el-form class"w-100 a_form" style"padding: 0 15px 0px 15px"…...

JESD204 ip核使用与例程分析(二)
JESD204 ip核使用与例程分析(二) JESD204时钟方案专用差分时钟对例程分析jesd204_0_transport_layer_demapperjesd204_0_sig_chkjesd204_0_clockingjesd204_0 ip核port寄存器AXI-LITE寄存器配置jesd204_phy ip核JESD204时钟方案 图3-1所示为最通用、灵活的时钟解决方案。在图…...
Linux shell 正则表达式高效使用
Linux正则表达式高效使用教程 正则表达式是Linux命令行中强大的文本处理工具,能够极大提高搜索和匹配效率。下面为新手提供一个简单教程,介绍如何在grep和find命令中使用正则表达式。 使用建议:使用grep时要加-E选项使其支持扩展正则表达式&…...

50天50个小项目 (Vue3 + Tailwindcss V4) ✨ | Blurry Loading (毛玻璃加载)
📅 我们继续 50 个小项目挑战!—— Blurry Loading 组件 仓库地址:https://github.com/SunACong/50-vue-projects 项目预览地址:https://50-vue-projects.vercel.app/ ✨ 组件目标 实现一个加载进度条,随着加载进度的…...
C#中的ThreadStart委托
ThreadStart 委托: ThreadStart 是 .NET 中的一个内置委托类型,表示无参数且无返回值的方法。其定义如下: public delegate void ThreadStart(); 通常用于定义线程的入口方法。 List<ThreadStart>: 这是一个泛型集合&…...
GPU加速Kubernetes集群助力音视频转码与AI工作负载扩展
容器编排与GPU计算的结合,为追求性能优化的企业开辟了战略转型的新路径 基于GPU的托管Kubernetes集群不仅是技术选择,更是彻底改变企业处理高负载任务的战略部署方式。 随着人工智能和机器学习项目激增、实时数据处理需求的剧增,以及高性能媒…...
LeetCode[222]完全二叉树的节点个数
思路: 这个节点个数可以使用递归左儿子个数递归右儿子个数1,这个1是根节点,最后结果为节点个数,但我们没有练习到完全二叉树的性质. 完全二叉树的性质是:我简单说一下,大概就是其他节点都满了,就…...
DPDK 技术详解:榨干网络性能的“瑞士军刀”
你是否曾感觉,即使拥有顶级的服务器和万兆网卡,你的网络应用也总是“喂不饱”硬件,性能总差那么一口气?传统的网络处理方式,就像在高速公路上设置了太多的收费站和检查点,限制了数据包的“奔跑”速度。 今…...
anaconda的c++环境与ros2需要的系统变量c++环境冲突
在conda虚拟环境中运行有ros2的代码报错 ImportError: /home/user/anaconda3/envs/myenv/bin/../lib/libstdc.so.6: version GLIBCXX_3.4.30 not found(required by /opt/ros/humble/local/lib/python3.10/dist-packages/rclpy/_rclpy_pybind11.cpython-310-x86_64-linux-gnu.…...
Docker 疑难杂症解决指南大纲
一、Docker 基础问题排查 Docker 服务无法启动 错误提示:Cannot connect to the Docker daemon 可能原因:Docker 服务未运行、权限问题、端口冲突。 解决方案: 检查服务状态:systemctl status docker 重启服务:systemctl restart docker 用户权限:将用户加入 docker 组。…...
深入解析Spring Boot与Kafka集成:构建高效消息驱动微服务
深入解析Spring Boot与Kafka集成:构建高效消息驱动微服务 引言 在现代微服务架构中,消息队列是实现服务解耦和异步通信的重要组件。Apache Kafka作为分布式流处理平台,因其高吞吐量、低延迟和可扩展性,成为企业级应用的首选。本…...
Python 实现web请求与响应
目录 一、什么是web 请求与响应? 1、Web 请求 2、web 响应 3、HTTP协议概述 4、常见的HTTP状态码包括 二、Python 的requests库 1、安装requests库 2、发送GET请求 3、发送POST请求 4、处理响应头和状态码 5、发送带查询参数的GET请求 6、发送带表单数据…...

演示:【WPF-WinCC3D】 3D工业组态监控平台源代码
一、目的:分享一个应用WPF 3D开发的3D工业组态监控平台源代码 二、功能介绍 WPF-WinCC3D是基于 WPF 3D研发的工业组态软件,提供将近200个预置工业模型(机械手臂、科幻零部件、熔炼生产线、机加生产线、管道等),支持组态…...

【PostgreSQL数据分析实战:从数据清洗到可视化全流程】1.4 数据库与表的基本操作(DDL/DML语句)
👉 点击关注不迷路 👉 点击关注不迷路 👉 点击关注不迷路 文章大纲 1.4 数据库与表的基本操作(DDL/DML语句)1.4.1 数据库生命周期管理(DDL核心)1.4.1.1 创建数据库(CREATE DATABASE&…...
CUDA加速的线性代数求解器库cuSOLVER
cuSOLVER是NVIDIA提供的GPU加速线性代数库,专注于稠密和稀疏矩阵的高级线性代数运算。它建立在cuBLAS和cuSPARSE之上,提供了更高级的线性代数功能。 cuSOLVER主要功能 1. 稠密矩阵运算 矩阵分解: LU分解 (gesvd) QR分解 (geqrf) Cholesky分解 (potrf…...
Oracle 物理存储与逻辑管理
1. 表空间(Tablespace) 定义: 表空间是Oracle中最高级别的逻辑存储容器,由一个或多个物理数据文件(Datafile)组成。所有数据库对象(如表、索引)的逻辑存储均属于某个表空间。 类型与…...
vscode优化使用体验篇(快捷键)
本文章持续更新中 最新更新时间为2025-5-18 1、方法查看方法 1.1当前标签跳到新标签页查看方法实现 按住ctrl 鼠标左键点击方法。 1.2使用分屏查看方法实现(左右分屏) 按住ctrl alt 鼠标左键点击方法。...

如何在电脑上登录多个抖音账号?多开不同IP技巧分解
随着短视频的爆发式增长,抖音已经成为许多人生活和工作的必备平台。不论是个人内容创作者、品牌商家,还是营销人员,都可能需要管理多个抖音账号。如何在电脑上同时登录多个抖音账号,提升工作效率,避免频繁切换账号的麻…...

【东枫科技】usrp rfnoc 开发环境搭建
作者 太原市东枫电子科技有限公司 ,代理销售 USRP,Nvidia,等产品与技术支持,培训服务。 环境 Ubuntu 20.04 依赖包 sudo apt-get updatesudo apt-get install autoconf automake build-essential ccache cmake cpufrequtils …...

【JAVA资料,C#资料,人工智能资料,Python资料】全网最全编程学习文档合集,从入门到全栈,保姆级整理!
文章目录 前言一、编程学习前的准备1.1 明确学习目标1.2 评估自身基础 二、编程语言的选择2.1 热门编程语言介绍2.2 如何根据目标选择语言 三、编程基础学习3.1 变量与数据类型3.2 控制结构3.3 函数 四、面向对象编程(OOP)4.1 OOP…...