当前位置: 首页 > news >正文

揭秘Redis持久化原理,探索fork与Copy-on-Write的魔法!

大家好,我是小米,今天我将和大家一起探索Redis持久化原理中的两个关键概念:fork和Copy-on-Write。这两个概念对于理解Redis的数据持久化机制至关重要。让我们一起来揭开这些技术的神秘面纱吧!

Redis持久化简介

在开始之前,让我们先来简单了解一下Redis的持久化。Redis是一款高性能的键值存储系统,而持久化是确保Redis重启后数据不丢失的重要机制。Redis提供了两种主要的持久化方式:RDB(Redis Database)和AOF(Append-Only File)。今天我们将聚焦于RDB方式,深入研究其中的fork和Copy-on-Write。

fork的魔法

在Redis中,fork()是一个系统调用,用于创建一个与当前进程完全相同的子进程。这个子进程将负责将Redis的数据写入磁盘。为什么要使用fork呢?原因就在于它的高效性和数据一致性。

当Redis执行fork时,操作系统并不会立即复制整个进程的内存空间。相反,它使用一种称为Copy-on-Write(写时复制)的技术来实现延迟复制。这意味着子进程与父进程共享相同的内存页,只有在其中一个进程尝试修改共享页时,才会进行实际的复制操作。

Copy-on-Write的魔力

Copy-on-Write是一种精巧的技术,它为Redis的持久化过程带来了巨大的好处。当Redis执行fork后,子进程共享与父进程相同的内存页。这样,在子进程中修改数据时,并不会影响到父进程。

当子进程需要修改某个内存页时,操作系统会将这个页复制到子进程的内存中,并在复制完成后将其标记为独立的。这样,子进程就可以独立地修改这个页,而不会影响到其他进程。

这个过程非常高效,因为只有在需要修改时才会复制数据,而且复制操作是在后台进行的,对于Redis的性能几乎没有影响。

fork + Copy-on-Write的工作原理

现在,让我们来看看fork和Copy-on-Write是如何在Redis的持久化过程中发挥作用的。

当Redis执行持久化操作时,首先会执行fork()系统调用,创建一个子进程。子进程将共享父进程的内存页。接下来,父进程继续处理客户端请求,而子进程则负责将Redis的数据写入到磁盘中。

当子进程需要修改某个内存页时,Copy-on-Write技术会将该页复制到子进程的内存中,并在复制完成后进行修改。这样,父进程和子进程可以同时进行各自的操作,而互不干扰。

总结

通过本文的介绍,我们深入了解了Redis持久化原理中的fork和Copy-on-Write两个关键概念。fork调用创建子进程,而Copy-on-Write技术确保了数据的高效和一致性。

Redis的持久化机制是保证数据安全的重要手段。理解了fork和Copy-on-Write的工作原理,我们对Redis的数据持久化有了更深入的认识。

END

希望本文对大家有所启发。如果你对Redis持久化原理还有更多疑问,欢迎在评论区留言,我将竭诚为你解答。感谢大家的阅读!

 

相关文章:

揭秘Redis持久化原理,探索fork与Copy-on-Write的魔法!

大家好,我是小米,今天我将和大家一起探索Redis持久化原理中的两个关键概念:fork和Copy-on-Write。这两个概念对于理解Redis的数据持久化机制至关重要。让我们一起来揭开这些技术的神秘面纱吧! Redis持久化简介 在开始之前&#…...

应届生如何提高职场竞争能力

摘要: 应届生面对竞争激烈的职场,需要不断提高自身的职业素养和竞争能力,才能在激烈的竞争中脱颖而出。本文从积极心态的培养、专业知识的优化、职业规划的制定、团队协作的加强和自我拓展的开展五个方面,提出了提高应届生职场竞争…...

ISIS 实验

(1)拓扑图 2)需求: -实现PC1和PC2的通信 3)配置步骤: -配置接口IP地址 -开启ISIS---类似于在OSPF中创建进程 -配置NET地址---类似于在OSPF中创建区域,指定Router-id -在接口上启用ISIS--类似于在OSPFv2中用ne…...

国产系统:麒麟之人大金仓数据库部署

一、基本信息和资源 1.1 查看服务器信息 [root7PGxjKPL4 ~]# cat /etc/*release Kylin Linux Advanced Server release V10 (Sword) DISTRIB_IDKylin DISTRIB_RELEASEV10 DISTRIB_CODENAMEjuniper DISTRIB_DESCRIPTION"Kylin V10" DISTRIB_KYLIN_RELEASEV10 DISTRI…...

flink1.17.0 集成kafka,并且计算

前言 flink是实时计算的重要集成组件,这里演示如何集成,并且使用一个小例子。例子是kafka输入消息,用逗号隔开,统计每个相同单词出现的次数,这么一个功能。 一、kafka环境准备 1.1 启动kafka 这里我使用的kafka版本…...

【华为OD机试】数组组成的最小数字【2023 B卷|100分】

【华为OD机试】-真题 !!点这里!! 【华为OD机试】真题考点分类 !!点这里 !! 题目描述: 给定一个整型数组,请从该数组中选择3个元素组成最小数字并输出 (如果数组长度小于3,则选择数组中所有元素来组成最小数字)。 输入描述: 一行用半角逗号分割的字符串记录的整型数…...

Exponential Loss 中的关于indicator 函数的一个恒等式

− x y 2 I ( x ≠ y ) − 1 -xy2\mathbf{ I}(x \ne y)-1 −xy2I(xy)−1 其中 I \mathbf{ I} I 是 indicator 函数, 定义域 为True ,函数值为 1 反之为 0 x,y 都 可以取值 {-1,1} 证明过程见下表: xy左式右式-1-1-1-111-1-1-11111-111...

【机器学习】浅析过拟合

过度拟合 我们来想象如下一个场景:我们准备了10000张西瓜的照片让算法训练识别西瓜图像,但是这 10000张西瓜的图片都是有瓜梗的,算法在拟合西瓜的特征的时候,将西瓜带瓜梗当作了一个一般性的特征。此时出现一张没有瓜梗的西瓜照片…...

尝试在UNet的不同位置添加SE模块

目录 (1)se-unet01(在卷积后,下采样前,添加SE模块) (2)se-unet02(在卷积后,上采样前,添加SE模块) (3)se-un…...

JVM垃圾回收篇之相关概念和算法

垃圾回收相关概念 什么是垃圾 垃圾就是指在运行程序中没有任何指针指向的对象,这个对象就是需要被回收掉的垃圾,如果不及时进行清理,越积越多就会导致内存溢出. 为什么需要GC 不进行回收,早晚会导致内存溢出,Java自动管理垃圾回收,不需要开发人员手动干预,这就有可能导致开…...

(学习日记)2023.04.27

写在前面: 由于时间的不足与学习的碎片化,写博客变得有些奢侈。 但是对于记录学习(忘了以后能快速复习)的渴望一天天变得强烈。 既然如此 不如以天为单位,以时间为顺序,仅仅将博客当做一个知识学习的目录&a…...

亚马逊CPC广告每日该怎么调整?

01 CPC广告需要每日调整吗? 其实,亚马逊广告是不建议每天都做过多调整的。 为什么呢?调整太频繁了,看不到每天调整的结果是不是? 什么时候需要调整呢? 就是广告指标,比如说曝光、点击、转化率情…...

ffmpeg下载及ffmpy3安装使用

ffmpeg下载及ffmpy3安装使用 1.下载ffmpeg 进入网址:https://www.gyan.dev/ffmpeg/builds/ 在release builds中下载ffmpeg-release-full.7z 下载好后解压到自己想存放的目录,例如:D:\Tool\ffmpeg-6.0-full_build 2.配置环境变量 右键此电…...

设计模式之~原型模式

定义:用原型实例指导创建对象的种类,并且通过拷贝这些原型创建新的对象。原型模式其实就是从一个对象再创建另外一个可定制的对象,而且不需知道任何创建的细节。 优点: 一般在初始化的信息不发生变化的情况下,克隆是最…...

多传感器融合SLAM --- 8.LIO-SAM基础知识解读

目录 1 惯性测量单元简介及预积分 1.1 IMU 器件介绍及选型建议 1.2 IMU状态传递方程...

多模态大模型时代下的文档图像智能分析与处理

多模态大模型时代下的文档图像智能分析与处理 0. 前言1. 人工智能发展历程1.1 传统机器学习1.2 深度学习1.3 多模态大模型时代 2. CCIG 文档图像智能分析与处理论坛2.1 文档图像智能分析与处理的重要性和挑战2.2 文档图像智能分析与处理高峰论坛2.3 走进合合信息 3. 文档图像智…...

SAP-MM-内向外向交货单

1、内向&外向交货单概念 外向交货(outbound delivery)是用在客户与企业之间的交货单,而内向交货(inbound delivery)则是用在供应商与企业之间的交货单;换言之,外向交货多用于SD 模块&#…...

Mysql - date、datetime、timestamp 的区别

date、datetime 的区别 顾名思义,date 日期,datetime 日期时间,所以 date 是 datetime 的日期部分MySQL 以 格式检索和显示 datetime 值 YYYY-MM-DD hh:mm:ss datetime 支持的日期时间范围 1000-01-01 00:00:00 ~ 9999-12-31 23:59:59 d…...

离散数学_十章-图 ( 4 ):图的表示和图的同构

📷10.4 图的表示和图的同构 1. 图的表示1.1 邻接表1.1.1 简单图的邻接表1.1.2 有向图的邻接表 1.2 邻接矩阵❗在邻接表和邻接矩阵之间取舍1.3 关联矩阵 2. 图同构3. ⚡判断两个简单图是否同构 图的表示方式有很多种,选择最方便的表示有助于对图的处理~ …...

MySQL锁的分类

MySQL锁的分类 全局锁 表级锁 ● 表锁 ● 元数据锁,Meta Data Lock,MDL锁 ● 意向锁 ● AUTO_INC 锁 行级锁(Innodb引擎牛比的地方) ● record lock,记录锁,也就是仅仅把一条记录给锁上了 ● gap lock,间隙锁&#xff…...

React 第五十五节 Router 中 useAsyncError的使用详解

前言 useAsyncError 是 React Router v6.4 引入的一个钩子,用于处理异步操作(如数据加载)中的错误。下面我将详细解释其用途并提供代码示例。 一、useAsyncError 用途 处理异步错误:捕获在 loader 或 action 中发生的异步错误替…...

OpenLayers 可视化之热力图

注:当前使用的是 ol 5.3.0 版本,天地图使用的key请到天地图官网申请,并替换为自己的key 热力图(Heatmap)又叫热点图,是一种通过特殊高亮显示事物密度分布、变化趋势的数据可视化技术。采用颜色的深浅来显示…...

从深圳崛起的“机器之眼”:赴港乐动机器人的万亿赛道赶考路

进入2025年以来,尽管围绕人形机器人、具身智能等机器人赛道的质疑声不断,但全球市场热度依然高涨,入局者持续增加。 以国内市场为例,天眼查专业版数据显示,截至5月底,我国现存在业、存续状态的机器人相关企…...

【论文笔记】若干矿井粉尘检测算法概述

总的来说,传统机器学习、传统机器学习与深度学习的结合、LSTM等算法所需要的数据集来源于矿井传感器测量的粉尘浓度,通过建立回归模型来预测未来矿井的粉尘浓度。传统机器学习算法性能易受数据中极端值的影响。YOLO等计算机视觉算法所需要的数据集来源于…...

鸿蒙中用HarmonyOS SDK应用服务 HarmonyOS5开发一个生活电费的缴纳和查询小程序

一、项目初始化与配置 1. 创建项目 ohpm init harmony/utility-payment-app 2. 配置权限 // module.json5 {"requestPermissions": [{"name": "ohos.permission.INTERNET"},{"name": "ohos.permission.GET_NETWORK_INFO"…...

06 Deep learning神经网络编程基础 激活函数 --吴恩达

深度学习激活函数详解 一、核心作用 引入非线性:使神经网络可学习复杂模式控制输出范围:如Sigmoid将输出限制在(0,1)梯度传递:影响反向传播的稳定性二、常见类型及数学表达 Sigmoid σ ( x ) = 1 1 +...

浅谈不同二分算法的查找情况

二分算法原理比较简单,但是实际的算法模板却有很多,这一切都源于二分查找问题中的复杂情况和二分算法的边界处理,以下是博主对一些二分算法查找的情况分析。 需要说明的是,以下二分算法都是基于有序序列为升序有序的情况&#xf…...

MySQL用户和授权

开放MySQL白名单 可以通过iptables-save命令确认对应客户端ip是否可以访问MySQL服务: test: # iptables-save | grep 3306 -A mp_srv_whitelist -s 172.16.14.102/32 -p tcp -m tcp --dport 3306 -j ACCEPT -A mp_srv_whitelist -s 172.16.4.16/32 -p tcp -m tcp -…...

计算机基础知识解析:从应用到架构的全面拆解

目录 前言 1、 计算机的应用领域:无处不在的数字助手 2、 计算机的进化史:从算盘到量子计算 3、计算机的分类:不止 “台式机和笔记本” 4、计算机的组件:硬件与软件的协同 4.1 硬件:五大核心部件 4.2 软件&#…...

论文阅读笔记——Muffin: Testing Deep Learning Libraries via Neural Architecture Fuzzing

Muffin 论文 现有方法 CRADLE 和 LEMON,依赖模型推理阶段输出进行差分测试,但在训练阶段是不可行的,因为训练阶段直到最后才有固定输出,中间过程是不断变化的。API 库覆盖低,因为各个 API 都是在各种具体场景下使用。…...