持久化方案

Redis：速度与持久化的完美结合 Redis采用标准C语言编写，并将数据全部加载至内存，因此拥有惊人的读写速度。根据官方数据，在普通Linux机器上，Redis的读写速度分别可达每秒81000次和110000次。 持久化：内存数据的守护者 尽管Redis主要依赖内存存储数据，但它也提供了两种持久化方式，确保数据安全： 快照持久化：定期将内存数据写入磁盘，效率高，但可能导致少量数据丢失。 日志持久化：类似MySQL的日志机制，记录每次更新操作，数据安全性更高，但性能稍逊于快照方式。 数据结构：不止于存储 Redis不仅仅是一个数据存储工具，它更像是一个“数据结构服务器”。目前，Redis

RDB持久化将内存数据以快照形式写入二进制文件，文件名为dump.rdb，可自定义时间间隔进行快照存储。

Kafka 作为高吞吐量、低延迟的消息队列，其高效的数据存储机制是其核心竞争力之一。 将深入探讨 Kafka 如何利用磁盘存储海量数据，并保证数据可靠性与读写性能。 1. 分区与副本机制: Kafka 将每个 Topic 划分为多个 Partition，每个 Partition 都是有序且不可变的消息序列。消息被追加写入分区尾部，保证了消息顺序性。 为了提高数据可靠性，每个 Partition 会有多个副本，其中一个 Leader 副本负责处理读写请求，其他 Follower 副本则同步 Leader 数据。 2. 基于磁盘的顺序写操作: 与将消息存储在内存不同，Kafka 将消息持久化到磁盘

Redis作为高性能的键值存储系统，提供了两种主要的持久化机制：RDB快照和AOF日志。RDB通过定期将内存数据快照写入磁盘，便于备份和快速恢复，但可能导致数据丢失。AOF则记录每个写操作，保证数据更完整，但可能影响性能。将深入探讨它们的原理、配置和应用场景。

Redis 的 RDB 持久化方式，挺适合做数据快照备份的，恢复速度也快。要是你平时对 Redis 数据的安全性比较敏感，或者系统对宕机恢复时间有要求，那这个 PDF 还挺值得一看。它把 RDB 的三个触发方式说得挺明白，尤其是SAVE和BGSAVE的区别，讲得还挺接地气。如果你不太清楚 fork 出来的子进程到底是干嘛的，文档里也提到了。适合有点经验但不想看一堆枯燥文档的你，轻松上手，直接上干货。

如果你在 Java 项目里需要和 ArangoDB 打交道，Spring Data ArangoDB 是个不错的选择。它是 Spring Data 家族的一员，了简洁的 API，你轻松操作这个强大的多模型 NoSQL 数据库。ArangoDB 支持文档、图形和键值存储，适合复杂的数据结构。通过继承 Spring 的方式，Spring Data ArangoDB 让你像操作 JPA 一样轻松地与数据库交互。 Spring Data ArangoDB 的核心在于ArangoTemplate，它类似 JPA 的EntityManager，可以用来执行各种数据库操作。你还可以通过继承ArangoRep

数据库切换灵活的持久化方案，用起来还挺香的。Rest-Approach-to-Data-Persistence（R.A.D.A）用六边形架构来分离持久层，插个数据都能选择用SQL还是NoSQL，甚至可以两个一起上，蛮自由的。业务逻辑归服务层管，数据落地的活交给适配器，这思路清晰多了。想换数据库类型？直接替换适配器就行，省事还省心。现在的 demo 了一个插入数据的端口，底下两个适配器各管一块，想玩哪种持久化自己选，蛮适合想节省预算又想定制的场景。

详细介绍了Redis的两种主要数据持久化方案：RDB和AOF。每种方案的优缺点及如何选择适合的持久化方式都有详细说明。此外，还讨论了RDB持久化设置、AOF与RDB之间的相互影响，以及如何进行Redis数据的备份和灾难恢复。文章还特别探讨了Redis的数据回写机制及灾难恢复的模拟情况。

Redis是一种支持持久化的内存数据库，需要定期将数据同步到磁盘以保证持久性。它支持两种持久化方式：快照和Append-only file（AOF）。快照是默认方式，通过异步将数据dump到磁盘。Redis可以根据操作次数或间隔时间来配置定期dump数据。快照的默认保存配置包括每900秒超过1个key被修改时保存，以及每300秒超过10个key被修改时保存。AOF方式通过追加方式记录每个写操作，提供了更可靠的持久化机制。

Spark提供多种RDD持久化级别，用于在CPU和内存消耗之间进行权衡。建议优先考虑MEMORY_ONLY，若数据量过大则选择MEMORY_ONLY_SER进行序列化存储。另外，可选带有_2后缀的备份策略以实现快速失败恢复，避免重新计算。尽量避免使用DISK相关策略，因为从磁盘读取数据的性能不如重新计算。