软件测试丨Redis 的数据同步策略以及数据一致性保证
Redis 以其键值存储的方式,为开发者提供了数据快速存取的能力。它不仅支持丰富的数据结构,如字符串、哈希、列表、集合等,而且提供了高效的数据同步与一致性保障机制。正因为如此,Redis 被广泛应用于缓存、消息队列、实时数据分析等场景。接下来,我们将详细分析 Redis 的数据同步策略以及如何确保数据一致性。
数据同步策略
在理解 Redis 的数据同步策略之前,我们需要先了解 Redis 的基本架构。Redis 是一个单线程的高性能数据库,所有操作在一个线程中完成,这使得其操作速度极快。而数据同步则主要涉及 Master-Slave 架构中主从节点之间的数据传输。
1. 主从复制
Redis 的主从复制是最基本的数据同步策略。在这个架构中,一个主节点(Master)可以有多个从节点(Slave)。主节点负责写入数据,而从节点则通过复制操作获取主节点中的数据。这种机制的好处是可以实现读写分离,提升系统性能。
操作步骤:
- 配置 Master 节点:在
redis.conf
中设置bind
和protected-mode
。 - 启动 Master:使用命令
redis-server /path/to/redis.conf
启动。 - 添加 Slave 节点:在 Slave 的
redis.conf
文件中设置slaveof <master-ip> <master-port>
。 - 启动 Slave:同样使用
redis-server /path/to/redis-slave.conf
启动。 - 验证同步:使用 Redis CLI 检查 Slave 节点是否成功同步:
INFO replication
。
2. RDB 快照
RDB 快照是一种基于时间的持久化机制。它会在特定的时间间隔内自动生成数据的快照文件,并将其保存在磁盘上。这对于数据恢复和容错非常有效。
操作步骤:
- 配置 RDB:在
redis.conf
中设置save <seconds> <changes>
,指定生成快照的条件。 - 启动 Redis:跟上文一样使用
redis-server
启动。 - 生成快照验证:使用命令
BGSAVE
手动触发快照,文件会生成在指定的dir
路径内。 - 文件恢复:在需要恢复时,停止 Redis 服务,替换
dump.rdb
文件,然后重新启动 Redis。 - 验证数据:使用 Redis CLI 读取数据,确保数据完整。
3. AOF
AOF 是另一种持久化策略,通过将所有写命令追加到文件中实现数据同步。相较于 RDB,更具细粒度的控制,使得数据可以更快地恢复。
操作步骤:
- 启用 AOF:在
redis.conf
中设置appendonly yes
。 - 配置持久化选项:可以选择
appendfsync always
、everysec
或no
,决定何时将数据写入磁盘。 - 启动 Redis:使用
redis-server
启动。 - 验证 AOF:使用
BGREWRITEAOF
命令对 AOF 进行重写,减小文件大小。 - 恢复数据:停止 Redis,替换 AOF 文件,然后重启 Redis 进行数据恢复。
4. 通知机制
Redis 提供了机制用于确保数据同步的及时性,例如,在 Master 节点上的数据变更时,Slave 节点可以立即通过订阅发布机制获得通知。这为数据一致性管理提供了保障。
5. 分区与复制
在一些大规模应用场景中,单台 Redis 服务器可能无法承载大量的数据。此时,我们可以通过分区(sharding)机制将数据分散到多个 Master 上,同时每个 Master 可以有多个 Slave,从而提升系统的可用性和扩展性。
数据一致性保证
数据一致性是确保所有用户在读取数据时,看到的都是相同版本的数据。对于使用 Redis 的应用来说,实现数据一致性面临以下几个挑战:
强一致性与最终一致性
Redis 默认采用的是最终一致性的策略,这意味着在数据被写入主节点后,从节点可能会有一段时间内无法同步到主节点的数据。而对于某些应用场景,例如财务系统,强一致性显得必不可少。
确保一致性的策略
- 使用 WATCH:通过事务(MULTI/EXEC)及
WATCH
命令确保在两者之间的原子性。WATCH
可以监视某个键,在事务执行之前如果检测到该键被修改,则事务会失败。 - 设置合适的同步机制:根据业务需求选择合适的主从同步策略,例如频繁的数据更新可以使用 AOF 持久化来提高效率。
- 监控与告警:结合应用层对 Redis 的监控,确保在复制延迟过高时进行告警或者采取其他措施,如重启 slave 节点。
- 适配 Redis Cluster:使用 Redis Cluster 来实现数据的分片和复制,以保证一致性与可用性。
Redis 的亮点与好处
了解 Redis 的数据同步策略与一致性保证,无疑为我们在开发与测试中提供了更多的保障。Redis 的亮点在于:
- 快速的读写效率:充分利用内存的特性,即使在高并发情况下也能保证良好的响应时间。
- 灵活的数据结构:支持各种数据类型,满足不同场景需求。
- 优秀的扩展性:支持主从复制和集群模式,轻松应对业务高峰。
- 丰富的持久化策略:RDB与AOF可根据需要自由选择,兼顾性能与安全。
对软件测试职业发展的好处
Redis 及其数据同步策略的掌握不仅有助于个人的职业发展,其对整个软件测试行业前景的影响也值得关注:
- 提高应对复杂系统的能力:掌握 Redis 技术,测试工程师能够更好地应对复杂的微服务架构,确保系统稳定性。
- 广泛的应用场景:在实时应用、游戏、高并发场景中,Redis 的应用逐渐增多,这为专业人员提供了更多机会。
- 增强测试的精确度与效率:借助 Redis 提供的高效数据存取方式,测试人员能够快速验证与自动化测试,提高效率。
结论
Redis 的数据同步策略与一致性保证在现代高并发应用中扮演着至关重要的角色。我们需要了解这些策略,才能更好地设计高效、稳定的软件测试。此外,通过深入学习 Redis 技术,我们还能够在职业发展上获得更多的机会。
送您一份软件测试学习资料大礼包
推荐阅读
软件测试学习笔记丨Pytest配置文件
测试开发实战 | Docker+Jmeter+InfluxDB+Grafana 搭建性能监控平台
技术分享 | app自动化测试(Android)–元素定位方式与隐式等待
软件测试学习笔记丨Mitmproxy使用
软件测试学习笔记丨Chrome开发者模式
软件测试学习笔记丨Docker 安装、管理、搭建服务
软件测试学习笔记丨Postman基础使用
人工智能 | 阿里通义千问大模型
软件测试学习笔记丨接口测试与接口协议
软件测试学习笔记丨Pytest的使用
推荐学习
【霍格沃兹测试开发】7天软件测试快速入门带你从零基础/转行/小白/就业/测试用例设计实战
【霍格沃兹测试开发】最新版!Web 自动化测试从入门到精通/ 电子商务产品实战/Selenium (上集)
【霍格沃兹测试开发】最新版!Web 自动化测试从入门到精通/ 电子商务产品实战/Selenium (下集)
【霍格沃兹测试开发】明星讲师精心打造最新Python 教程软件测试开发从业者必学(上集)
【霍格沃兹测试开发】明星讲师精心打造最新Python 教程软件测试开发从业者必学(下集)
【霍格沃兹测试开发】精品课合集/ 自动化测试/ 性能测试/ 精准测试/ 测试左移/ 测试右移/ 人工智能测试
【霍格沃兹测试开发】腾讯/ 百度/ 阿里/ 字节测试专家技术沙龙分享合集/ 精准化测试/ 流量回放/Diff
【霍格沃兹测试开发】Pytest 用例结构/ 编写规范 / 免费分享
【霍格沃兹测试开发】JMeter 实时性能监控平台/ 数据分析展示系统Grafana/Docker 安装
【霍格沃兹测试开发】接口自动化测试的场景有哪些?为什么要做接口自动化测试?如何一键生成测试报告?
【霍格沃兹测试开发】面试技巧指导/ 测试开发能力评级/1V1 模拟面试实战/ 冲刺年薪百万!
【霍格沃兹测试开发】腾讯软件测试能力评级标准/ 要评级表格的联系我
【霍格沃兹测试开发】Pytest 与Allure2 一键生成测试报告/ 测试用例断言/ 数据驱动/ 参数化
【霍格沃兹测试开发】App 功能测试实战快速入门/adb 常用命令/adb 压力测试
【霍格沃兹测试开发】阿里/ 百度/ 腾讯/ 滴滴/ 字节/ 一线大厂面试真题讲解,卷完拿高薪Offer !
【霍格沃兹测试开发】App自动化测试零基础快速入门/Appium/自动化用例录制/参数配置
【霍格沃兹测试开发】如何用Postman 做接口测试,从入门到实战/ 接口抓包(最新最全教程)
相关文章:
软件测试丨Redis 的数据同步策略以及数据一致性保证
Redis 以其键值存储的方式,为开发者提供了数据快速存取的能力。它不仅支持丰富的数据结构,如字符串、哈希、列表、集合等,而且提供了高效的数据同步与一致性保障机制。正因为如此,Redis 被广泛应用于缓存、消息队列、实时数据分析…...
C语言-运算符
1. 按位与运算符(&) 按位与运算符对两个整数的每一位执行“与”操作。只有当两个相应位都为 1 时,结果才为 1 ;否则为 0。 // 示例 int a 5; // 二进制: 0101 int b 3; // 二进制: 0011 int result a & b; …...

困境如雾路难寻,心若清明步自轻---2024年创作回顾
文章目录 前言博客创作回顾第一次被催更第一次获得证书周榜几篇博客互动最多的最满意的引发思考的 写博契机 碎碎念时也运也部分经验 尾 前言 今年三月份,我已写下一篇《近一年多个人总结》,当时还没开始写博客。四月份写博后,就顺手将那篇总…...

表格标签基本使用
表格主要用于显示、展示数据,因为它可以让数据显示的非常的规整,可读性非常好。特别是后台展示数据的时候,能够熟练运用表格就显得很重要。一个清爽简约的表格能够把繁杂的教据表现得很有条理。 1.<table></table>是用于定义表格…...
【学术会议论文投稿】深度解码:机器学习与深度学习的界限与交融
目录 一、定义与起源:历史长河中的两条轨迹 二、原理差异:从浅层到深层的跨越 三、代码解析:实战中的机器学习与深度学习 机器学习示例:线性回归 深度学习示例:卷积神经网络(CNN) 四、应用差异:各自领…...
使用printmap()函数来打印地图
使用PrintMap()函数可以将地图布局发送到打印机.默认情况下,任务会发送到地图文档保存的默认打印机,但也可以通过自定义一个特定的打印机来执行打印任务 操作方法 1.打开目标地图 2.打开python窗口 3.导入arcpy.mapping模块 import arcpy.mapping as mapping 4.引用活动地…...
MyBatis Plus 的 InnerInterceptor:更轻量级的 SQL 拦截器
在 Spring Boot 项目中使用 MyBatis Plus 时,你可能会遇到 InnerInterceptor 这个概念。 InnerInterceptor 是 MyBatis Plus 提供的一种轻量级 SQL 拦截器,它与传统的 MyBatis 拦截器(Interceptor)有所不同,具有更简单…...

Java复习第四天
一、代码题 1.相同的树 (1)题目 给你两棵二叉树的根节点p和q,编写一个函数来检验这两棵树是否相同。 如果两个树在结构上相同,并且节点具有相同的值,则认为它们是相同的。 示例 1: 输入:p[1,2,3],q[1,2,3] 输出:true示例 2: 输…...

docker 安装 mysql 详解
在平常的开发工作中,我们经常需要用到 mysql 数据库。那么在docker容器中,应该怎么安装mysql数据库呢。简单来说,第一步:拉取镜像;第二步:创建挂载目录并设置 my.conf;第三步:启动容…...

本地Ubuntu轻松部署高效性能监控平台SigNoz与远程使用教程
文章目录 前言1.关于SigNoz2.本地部署SigNoz3.SigNoz简单使用4. 安装内网穿透5.配置SigNoz公网地址6. 配置固定公网地址 前言 本文介绍如何在Ubuntu系统上使用 Docker 快速部署一款强大的应用性能监控工具SigNoz,并结合cpolar内网穿透工具轻松实现异地远程使用。 …...
防火墙的会话并发数、端口数量及其关系
防火墙的会话并发数、端口数量及其关系: 会话并发数:会话并发数,也称为并发连接数,是指防火墙能够同时处理的点对点连接的最大数目。这个参数直接影响到防火墙在高流量环境下的表现,特别是对于需要处理大量并发…...

随机变量的变量替换——归一化流和直方图规定化的数学基础
变量替换是一种在统计学和数学中广泛应用的技术,它通过定义新的变量来简化问题,使得原本复杂的随机变量变得更加容易分析。 变量替换的公式,用于将一个随机变量 X X X 的概率密度函数 f X f_X fX 转换为其经过函数 g g g 变换后的随机变…...
Java春招面试指南前言
在当今竞争激烈的就业市场中,对于即将踏入职场的Java开发者而言,春招是一次宝贵的机会。本博客专栏旨在为大家提供一份全面且实用的Java春招面试指南,助力大家顺利通过面试,开启职业生涯的新篇章。 无论你是初出茅庐的应届生&…...

【技术洞察】2024科技绘卷:浪潮、突破、未来
涌动与突破 2024年,科技的浪潮汹涌澎湃,人工智能、量子计算、脑机接口等前沿技术如同璀璨星辰,方便了大家的日常生活,也照亮了人类未来的道路。这一年,科技的突破与创新不断刷新着人们对未来的想象。那么回顾2024年的科…...
为AI聊天工具添加一个知识系统 之54 为事务处理 设计 基于DDD的一个 AI操作系统 来处理维度
本文要点 要点 Architecture程序 它被设计为一个双面神结构的控制器,它的两侧一侧编译执行另一侧 解释执行,自已则是一个 翻译器--通过提供两个不同取向之间 的 结构映射的显示器(带 图形用户接口GUI和命令行接口CLI 两种 接口)…...
【数据结构】二分查找
🚩 WRITE IN FRONT 🚩 🔎 介绍:"謓泽"正在路上朝着"攻城狮"方向"前进四" 🔎🏅 荣誉:2021|2022年度博客之星物联网与嵌入式开发TOP5|TOP4、2021|2222年获评…...

读书笔记《网络是怎样连接的》
目录 第一章1.1 生成http请求消息输入网址URL解析URLURL中省略文件名的情况http的基本思路生成HTTP请求消息发送请求后收到响应 1.2 向DNS服务器查询Web服务器的IP地址IP地址的基本知识域名和IP地址并用的理由Socket库提供查询IP地址的功能通过解析器向 DNS 服务器发出查询解析…...
Java 设计模式一
Java 设计模式是软件开发中的一类解决方案,旨在解决常见的设计问题,提升代码的可维护性、可复用性和扩展性。它们通常基于一些经验和最佳实践,提供了解决问题的标准化方法。以下是常见的 Java 设计模式及其概述: 1. 创建型模式 (…...

SOME/IP服务接口
本系列文章将分享我在学习 SOME/IP 过程中积累的一些感悟,并结合 SOME/IP 的理论知识进行讲解。主要内容是对相关知识的梳理,并结合实际代码展示 SOME/IP 的使用,旨在自我复习并与大家交流。文中引用了一些例图,但由于未能找到原作…...
Java 生成 PDF 文档 如此简单
嘿,朋友!在 Java 里实现 PDF 文档生成那可真是个挺有意思的事儿,今儿个就来好好唠唠这个。咱有不少好用的库可以选择,下面就给你详细讲讲其中两个超实用的库,一个是 iText,另一个是 Apache PDFBox。 用 iTe…...
[2025CVPR]DeepVideo-R1:基于难度感知回归GRPO的视频强化微调框架详解
突破视频大语言模型推理瓶颈,在多个视频基准上实现SOTA性能 一、核心问题与创新亮点 1.1 GRPO在视频任务中的两大挑战 安全措施依赖问题 GRPO使用min和clip函数限制策略更新幅度,导致: 梯度抑制:当新旧策略差异过大时梯度消失收敛困难:策略无法充分优化# 传统GRPO的梯…...

微软PowerBI考试 PL300-选择 Power BI 模型框架【附练习数据】
微软PowerBI考试 PL300-选择 Power BI 模型框架 20 多年来,Microsoft 持续对企业商业智能 (BI) 进行大量投资。 Azure Analysis Services (AAS) 和 SQL Server Analysis Services (SSAS) 基于无数企业使用的成熟的 BI 数据建模技术。 同样的技术也是 Power BI 数据…...
React Native在HarmonyOS 5.0阅读类应用开发中的实践
一、技术选型背景 随着HarmonyOS 5.0对Web兼容层的增强,React Native作为跨平台框架可通过重新编译ArkTS组件实现85%以上的代码复用率。阅读类应用具有UI复杂度低、数据流清晰的特点。 二、核心实现方案 1. 环境配置 (1)使用React Native…...

376. Wiggle Subsequence
376. Wiggle Subsequence 代码 class Solution { public:int wiggleMaxLength(vector<int>& nums) {int n nums.size();int res 1;int prediff 0;int curdiff 0;for(int i 0;i < n-1;i){curdiff nums[i1] - nums[i];if( (prediff > 0 && curdif…...
鸿蒙中用HarmonyOS SDK应用服务 HarmonyOS5开发一个医院查看报告小程序
一、开发环境准备 工具安装: 下载安装DevEco Studio 4.0(支持HarmonyOS 5)配置HarmonyOS SDK 5.0确保Node.js版本≥14 项目初始化: ohpm init harmony/hospital-report-app 二、核心功能模块实现 1. 报告列表…...

相机从app启动流程
一、流程框架图 二、具体流程分析 1、得到cameralist和对应的静态信息 目录如下: 重点代码分析: 启动相机前,先要通过getCameraIdList获取camera的个数以及id,然后可以通过getCameraCharacteristics获取对应id camera的capabilities(静态信息)进行一些openCamera前的…...
拉力测试cuda pytorch 把 4070显卡拉满
import torch import timedef stress_test_gpu(matrix_size16384, duration300):"""对GPU进行压力测试,通过持续的矩阵乘法来最大化GPU利用率参数:matrix_size: 矩阵维度大小,增大可提高计算复杂度duration: 测试持续时间(秒&…...

《基于Apache Flink的流处理》笔记
思维导图 1-3 章 4-7章 8-11 章 参考资料 源码: https://github.com/streaming-with-flink 博客 https://flink.apache.org/bloghttps://www.ververica.com/blog 聚会及会议 https://flink-forward.orghttps://www.meetup.com/topics/apache-flink https://n…...

【论文阅读28】-CNN-BiLSTM-Attention-(2024)
本文把滑坡位移序列拆开、筛优质因子,再用 CNN-BiLSTM-Attention 来动态预测每个子序列,最后重构出总位移,预测效果超越传统模型。 文章目录 1 引言2 方法2.1 位移时间序列加性模型2.2 变分模态分解 (VMD) 具体步骤2.3.1 样本熵(S…...
PAN/FPN
import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import mathclass LowResQueryHighResKVAttention(nn.Module):"""方案 1: 低分辨率特征 (Query) 查询高分辨率特征 (Key, Value).输出分辨率与低分辨率输入相同。"""def __…...