redis repl_backlog_first_byte_offset 这个字段的作用
repl_backlog_first_byte_offset` 是 Redis 复制积压缓冲区(Replication Backlog)中的一个关键字段,其作用是 标识积压缓冲区中第一个字节对应的全局复制偏移量。
通俗解释
当主从节点断开重连时,Redis 需要通过复制积压缓冲区(一个环形内存区域)快速恢复增量数据同步。
repl_backlog_first_byte_offset 的值表示:
当前积压缓冲区中存储的最旧数据的起始偏移量(即缓冲区的起始位置对应的全局复制偏移量)。
具体作用
-
判断增量同步的可行性
从节点重连主节点时,会将自己的slave_repl_offset(已复制的偏移量)与主节点的repl_backlog_first_byte_offset对比:- 如果
slave_repl_offset >= repl_backlog_first_byte_offset:
说明从节点需要的增量数据仍在积压缓冲区中,可以直接进行增量同步(部分同步)。 - 如果
slave_repl_offset < repl_backlog_first_byte_offset:
说明积压缓冲区已覆盖了从节点需要的数据,必须触发全量同步(完全同步)。
- 如果
-
管理环形缓冲区的覆盖机制
积压缓冲区是环形的(类似一个循环队列),当写入数据超过缓冲区容量时,旧数据会被覆盖。
每次覆盖发生时,repl_backlog_first_byte_offset会向前推进(即增加),表示缓冲区的新起点。
示例
假设主节点有以下配置:
repl_backlog_size: 1048576(缓冲区容量为 1MB)repl_backlog_first_byte_offset: 1(缓冲区起始偏移量为 1)master_repl_offset: 979768(主节点当前最新偏移量)
此时,缓冲区存储了从 1 到 979768 的复制数据(总长度 repl_backlog_histlen=979768)。
如果主节点继续写入数据,当 master_repl_offset 超过 1 + 1048576 = 1048577 时,缓冲区会被覆盖,repl_backlog_first_byte_offset 会更新为新的起点(例如 2)。
相关字段对比
| 字段 | 作用 |
|---|---|
repl_backlog_first_byte_offset | 积压缓冲区中第一个字节的全局偏移量(起始点)。 |
master_repl_offset | 主节点当前最新的全局偏移量(数据写入进度)。 |
repl_backlog_histlen | 积压缓冲区中实际存储的数据长度(从 first_byte_offset 到 master_repl_offset)。 |
实际意义
- 优化网络恢复:通过维护积压缓冲区,避免短时间断连后触发全量同步。
- 配置建议:合理设置
repl-backlog-size(通过redis.conf配置),确保缓冲区能覆盖可能的断连时间窗口。
相关文章:
redis repl_backlog_first_byte_offset 这个字段的作用
repl_backlog_first_byte_offset 是 Redis 复制积压缓冲区(Replication Backlog)中的一个关键字段,其作用是 标识积压缓冲区中第一个字节对应的全局复制偏移量。 通俗解释 当主从节点断开重连时,Redis 需要通过复制积压缓冲区&am…...
JavaScript基础(BOM对象、DOM节点、表单)
BOM对象 浏览器介绍 BOM:浏览器对象模型 IEChromeSafariFireFox 三方 QQ浏览器360浏览器 window对象 window代表浏览器窗口 window.innerHeight 734 window.innerWidth 71 window.outerHeight 823 window.outerWidth 782 Navigator对象(不常用&am…...
Java Junit框架
JUnit 是一个广泛使用的 Java 单元测试框架,用于编写和运行可重复的测试。它是 xUnit 家族的一部分,专门为 Java 语言设计。JUnit 的主要目标是帮助开发者编写可维护的测试代码,确保代码的正确性和稳定性。 JUnit 的主要特点 注解驱动&…...
23种设计模式之《备忘录模式(Memento)》在c#中的应用及理解
程序设计中的主要设计模式通常分为三大类,共23种: 1. 创建型模式(Creational Patterns) 单例模式(Singleton):确保一个类只有一个实例,并提供全局访问点。 工厂方法模式࿰…...
Seaborn知识总结
1、简介 (1)高级接口:Seaborn 提供了一组高级函数和方法,可以使得创建常见的统计图表变得简单,例如散点图、线性回归图、箱线图、直方图、核密度估计图、热图等等。无需像 Matplotlib 一样写大量的代码; …...
flowable中用户相关api
springboot引入flowable:高版本mysql报错 <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.flowable/flowable-spring-boot-starter --><dependency><groupId>org.flowable</groupId><artifactId>flowable-spring-boot-starter</art…...
java后端开发day23--面向对象进阶(四)--抽象类、接口、内部类
(以下内容全部来自上述课程) 1.抽象类 父类定义抽象方法后,子类的方法就必须重写,抽象方法在的类就是抽象类。 1.定义 抽象方法 将共性的行为(方法)抽取到父类之后。由于每一个子类执行的内容是不一样…...
安装 Open WebUI
2025.03.01 早上 我已经安装了ollama 和deeseek模型 (本地部署流水账之ollama安装Deepseek安装-CSDN博客),然后需要个与模型沟通的工具(这么说不知道对不对)。 刚开始用的chatbox,安装很方便,…...
Llama 2中的Margin Loss:为何更高的Margin导致更大的Loss和梯度?
Llama 2中的Margin Loss:为何更高的Margin导致更大的Loss和梯度? 在《Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models》论文中,作者在强化学习与人类反馈(RLHF)的Reward Model训练中引入了Margin Loss的概念&a…...
【后端】Docker一本通
长期更新补充,建议关注收藏点赞 目录 Docker概述安装部署Docker基本操作使用docker部署tomcat使用docker部署mysql Docker概述 docker是⼀个应⽤级隔离的虚拟化技术docker三大核心概念 镜像:是具有源的所有特征的⼀个标记⽂件 仓库:存放镜像…...
工程化与框架系列(13)--虚拟DOM实现
虚拟DOM实现 🌳 虚拟DOM(Virtual DOM)是现代前端框架的核心技术之一,它通过在内存中维护UI的虚拟表示来提高渲染性能。本文将深入探讨虚拟DOM的实现原理和关键技术。 虚拟DOM概述 🌟 💡 小知识࿱…...
数据结构之各类排序算法代码及其详解
1. 排序的概念 排序是一种常见的算法概念,用于将一组数据按照特定的顺序进行排列。排序算法的目的是将一组数据按照递增或递减的顺序重新排列。常见的排序算法包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等。排序算法的选择通常取决于数据规模、数据分布…...
【洛谷贪心算法】P1090合并果子
为了使消耗的体力最小,每次都应该选择当前重量最小的两堆果子进行合并。可以使用优先队列(小根堆)来实现这个过程,优先队列可以自动维护元素的顺序,每次取出堆顶的两个元素(即最小的两个元素)进…...
【告别双日期面板!一招实现el-date-picker智能联动日期选择】
告别双日期面板!一招实现el-date-picker智能联动日期选择 1.需求背景2.DateTimePicker 现状图3.日期选择器实现代码4.日期选择器实现效果图5.日期时间选择器实现代码6.日期时间选择器实现效果图 1.需求背景 在用户使用时间查询时,我们经常需要按月份筛选…...
现今大语言模型性能(准确率)比较
现今大语言模型性能(准确率)比较 表头信息:表的标题为“大语言模型性能比较结果”(英文:Table 1: Large Language Model Performance Comparison Results),表明该表是用于对比不同大语言模型的性能。列信息: 模型:列出参与比较的不同大语言模型名称,包括LLAMA3(70B)…...
程序诗篇里的灵动笔触:指针绘就数据的梦幻蓝图(水文,勿三)
大家好啊,我是小象٩(๑ω๑)۶ 我的博客:Xiao Xiangζั͡ޓއއ 很高兴见到大家,希望能够和大家一起交流学习,共同进步。 这一节我们来学习指针的相关知识,学习内存和地址,指针变量和地址,包…...
在 UniApp 中实现中间凸起 TabBar 的完整指南
如何在 UniApp 中设置中间 TabBar 凸起效果 在移动应用开发中,TabBar 是常见的导航组件,而中间凸起的 TabBar 按钮则是一种流行的设计风格,常用于突出重要功能(如发布、拍照等)。UniApp 提供了 midButton 属性&#x…...
Redis大key
Redis大key基本概念,影响 Redis 大 key 指在 Redis 中存储了大量数据的键,它会对 Redis 的性能和内存管理产生影响。 大key的定义与value的大小和元素数量有关,但这个定义并不是绝对的,而是相对的,具体取决于系统的使用…...
WPF高级 | WPF 与数据库交互:连接、查询与数据更新
WPF高级 | WPF 与数据库交互:连接、查询与数据更新 前言一、数据库交互基础概念1.1 数据库简介1.2 数据访问技术 二、WPF 与数据库连接2.1 连接字符串2.2 建立连接 三、WPF 中的数据查询3.1 使用ADO.NET进行数据查询3.2 使用 Entity Framework 进行数据查询3.3 使用…...
CogBlobTool工具
CogBlobTool是一款专用于图像斑点检测于分析的 工具,通过灰度值阈值分割和特征过滤,帮助在复杂背景中提取目标区域,并计算几何属性。 效果图 注意:在这里只有一张图像可以不使用模板匹配工具 CogBlobTool工具的功能 斑点检测于…...
(LeetCode 每日一题) 3442. 奇偶频次间的最大差值 I (哈希、字符串)
题目:3442. 奇偶频次间的最大差值 I 思路 :哈希,时间复杂度0(n)。 用哈希表来记录每个字符串中字符的分布情况,哈希表这里用数组即可实现。 C版本: class Solution { public:int maxDifference(string s) {int a[26]…...
未来机器人的大脑:如何用神经网络模拟器实现更智能的决策?
编辑:陈萍萍的公主一点人工一点智能 未来机器人的大脑:如何用神经网络模拟器实现更智能的决策?RWM通过双自回归机制有效解决了复合误差、部分可观测性和随机动力学等关键挑战,在不依赖领域特定归纳偏见的条件下实现了卓越的预测准…...
(十)学生端搭建
本次旨在将之前的已完成的部分功能进行拼装到学生端,同时完善学生端的构建。本次工作主要包括: 1.学生端整体界面布局 2.模拟考场与部分个人画像流程的串联 3.整体学生端逻辑 一、学生端 在主界面可以选择自己的用户角色 选择学生则进入学生登录界面…...
【JavaEE】-- HTTP
1. HTTP是什么? HTTP(全称为"超文本传输协议")是一种应用非常广泛的应用层协议,HTTP是基于TCP协议的一种应用层协议。 应用层协议:是计算机网络协议栈中最高层的协议,它定义了运行在不同主机上…...
《Qt C++ 与 OpenCV:解锁视频播放程序设计的奥秘》
引言:探索视频播放程序设计之旅 在当今数字化时代,多媒体应用已渗透到我们生活的方方面面,从日常的视频娱乐到专业的视频监控、视频会议系统,视频播放程序作为多媒体应用的核心组成部分,扮演着至关重要的角色。无论是在个人电脑、移动设备还是智能电视等平台上,用户都期望…...
深入浅出:JavaScript 中的 `window.crypto.getRandomValues()` 方法
深入浅出:JavaScript 中的 window.crypto.getRandomValues() 方法 在现代 Web 开发中,随机数的生成看似简单,却隐藏着许多玄机。无论是生成密码、加密密钥,还是创建安全令牌,随机数的质量直接关系到系统的安全性。Jav…...
系统设计 --- MongoDB亿级数据查询优化策略
系统设计 --- MongoDB亿级数据查询分表策略 背景Solution --- 分表 背景 使用audit log实现Audi Trail功能 Audit Trail范围: 六个月数据量: 每秒5-7条audi log,共计7千万 – 1亿条数据需要实现全文检索按照时间倒序因为license问题,不能使用ELK只能使用…...
Unit 1 深度强化学习简介
Deep RL Course ——Unit 1 Introduction 从理论和实践层面深入学习深度强化学习。学会使用知名的深度强化学习库,例如 Stable Baselines3、RL Baselines3 Zoo、Sample Factory 和 CleanRL。在独特的环境中训练智能体,比如 SnowballFight、Huggy the Do…...
【JavaWeb】Docker项目部署
引言 之前学习了Linux操作系统的常见命令,在Linux上安装软件,以及如何在Linux上部署一个单体项目,大多数同学都会有相同的感受,那就是麻烦。 核心体现在三点: 命令太多了,记不住 软件安装包名字复杂&…...
10-Oracle 23 ai Vector Search 概述和参数
一、Oracle AI Vector Search 概述 企业和个人都在尝试各种AI,使用客户端或是内部自己搭建集成大模型的终端,加速与大型语言模型(LLM)的结合,同时使用检索增强生成(Retrieval Augmented Generation &#…...
