当涉及选择服务器存储方案时，硬盘驱动器（HDD）和固态驱动器（SSD）都是常见的选项。它们在性能、可靠性和成本等方面有所不同，因此需要根据实际需求做出明智的选择。本文将探讨HDD和SSD这两种服务器存储方案，以便更好地理解它们之间的区别和优劣势。
当数据量非常大的时候，一个服务器存放不了，就将数据分成两个或者多个部分，存放在多台服务器上。每个服 务器上的数据，叫做一个分片
服务器数据存储安全防护是保障服务器一切正常运作的关键的阶段，另外也是企业网络信息化规划的关键。那么做好服务器数据储存，需注意什么呢？
我们都知道,当数据量大了的时候,我们都会选择使用多台服务器共存数据,通过 取模方式进行随机分配服务器存储.
2023 年，微信及 WeChat 的 DAU（月活用户）达到 13.4 亿，微信已经是很多人工作、生活中不可或缺的一个环节。从 2011 年 1 月 21 日上线至今，微信已经走过了 13 个年头，其背后的技术基座与架构也发生了巨大的变化。 这些变化背后，所折射的也正是中国互联网高速发展的黄金年代。腾讯云开发者社区特别策划了「十年前的技术」系列，带大家回顾那些明星项目背后最初的技术架构。好的架构是生长出来的，却也少不了良好的设计，愿各位读者都能从中获得启发，找到力量。
介绍数据恢复案例前照例先介绍故障服务器的物理状况。本次数据恢复的服务器是linux操作系统，某品牌730系列服务器，MD3200系列存储。导致数据丢失的原因是机房意外断电导致系统无法正常启动，客户管理员对无法访问的服务器进行了修复操作后进入系统查看数据，服务器部分文件已经丢失。于是客户管理员联系了数据恢复中心进行服务器数据恢复。
这里举个例子：假设我的游戏id是MGSLANGFENG，在服务器为正版验证的时候我在服务器内获得了很多东西，但是在服务器进服验证切换为离线后我再次进服东西都不见了。
CAP 原理认为，一个提供数据服务的分布式系统 无法同时满足 数据一致性（Consistency）、可用性（Availibility）、分区耐受性（Patition Tolerance）这三个条件
校验节点是数据存储的“边界”，节点之间的数据构成了存储的一个单位。服务器通过检查这些节点是否正常、完备，可以判断存储服务是否正常。
之前有客户需要远程技术支持——Proxmox VE的虚拟服务器，固态硬盘坏了，PVE系统本身以及几台虚拟服务器的系统，全部丢失了，好在数据都在机械硬盘内，客户换了新的固态硬盘，并且重装了PVE，但是不会把原有的数据硬盘挂载回去。
最近小编老是会被问：如果抽出一块正常工作的服务器硬盘，结果会怎样？ 数据会不会丢？ 业务会不会受影响？ 答案是，不会丢！不受影响！ 保护“使命重大”的硬盘，分两步走： 先判断硬盘状态，看看数据丢没丢 如果一块正常工作的硬盘被抽出，服务器首先会做出反应。 服务器在硬盘读写数据时，设有特殊校验节点进行定时检查。 校验节点是数据存储的“边界”，节点之间的数据构成了存储的一个单位。服务器通过检查这些节点是否正常、完备，可以判断存储服务是否正常。 如果抽出的硬盘重新插入后，服务器发现节点正常，就会判断数
面试官：要不你来讲讲你最近在看的点呗？可以拉出来一起讨论下(今天我也不知道要问什么)
EXT3是第三代扩展文件系统，是日志文件系统，常用于Linux操作系统，本次分享的案例为成都某大学EXT3文件系统数据删除，服务器操作系统及应用环境为redhat4.6 mysql，数据库用于存储教师及学生的注册信息，linux脚本每天会定时将数据库文件打包成tar.gz备份到本地其他数据分区，备份成功后删除前一天的备份文件，系统于某个周末遭到恶意入侵，所有数据库文件（包括备份）均被删除。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 原标题：服务器数据恢复怎么弄 服务器数据恢复怎么弄?说到服务器数据恢复，很多外行人或许不太明白。所谓的服务器数据恢复，首先需要拆分解释一下。何为服务器数据？小
Kafka 作为消息队列中的中坚力量，基本上是每次面试必问的知识点。而说到 Kafka，大家对它的印象就是快！异常地快！
在分布式架构或微服务架构下，必须保证一个应用服务器上保存Session后，其它应用服务器可以同步或共享这个Session Web应用在单机部署的情况下，Session是被单个应用服务器存储管理的，由于只有一个应用服务器，用户的所有请求都是通过它进行响应处理的，所以能够很容易实现会话跟踪和保持。随着业务量的增长，系统架构需要做出调整以适应发展的需要，可能会使用分布式架构或微服务架构，无论使用哪种架构方式，应用系统单机部署的模式已经不能满足需求，所以会将应用系统部署到多台应用服务器上，用户的请求也会通过负载均
当RAID出现： 1、RAID控制台里描述超过允许范围内的盘数异常，如RAID0里一块以上盘异常;RAID5(无热备)里2块以上盘异常;异常表现为OFFLINE或DDD、BAD等；2、服务器存储系统报警（喇叭或警示灯）；3、系统无法识别RAID 逻辑硬盘等问题时，现场工程师应该如何操作才能挽救数据呢？（此方案适用 IBM、HP、SUN、DELL、DFT、APPLE、联想、方正等品牌服务器;RAID0、RAID1、RAID2、RAID3、RAID4、RAID5、RAID6、HP ADG、RAID10、RAID50、RAID1E、RAID5E、RAID5EE等；NAS、DAS、SAN等。）
MongoDB 是一种 NoSQL 数据库，具有分布式的特点，可以通过部署集群来提高可用性和可扩展性。MongoDB 集群采用分片和复制两种方式实现数据的分布和复制。下面将详细介绍 MongoDB 集群的原理和实现方式。
随着Web应用系统架构的不断升级，对Session管理的需求也变得越来越高。本篇将详细总结分布式部署环境下的Session管理。 为什么要使用分布式Session Web应用在单机部署的情况下，Session是被单个应用服务器存储管理的，由于只有一个应用服务器，用户的所有请求都是通过它进行响应处理的，所以能够很容易实现会话跟踪和保持。随着业务量的增长，系统架构需要做出调整以适应发展的需要，可能会使用分布式架构或微服务架构，无论使用哪种架构方式，应用系统单机部署的模式已经不能满足需求，所以会将应用系统部署到多
cookie的过期与session的超时都是针对某个对象设置一个时间，然后采用轮询机制（或者首次访问时）检查当前对象是否超时，超时则移除。cookie保存在浏览器中，不安全。而session保存在服务器中。cookie的生命周期很长，而session的生命周期很短。
这是我关于会话技术的第二篇文章，对 Cookie有不了解的兄弟可以点击下方的Cookie跳转 Cookie链接（点击跳转）
这些 DNS 服务器共同构成了分布式的 DNS 系统，通过协作和互相查询，实现了域名解析的功能。每种类型的 DNS 服务器都承担着特定的责任，共同构成了完整的域名解析体系。
在 Linux 服务器上，分区方案对于数据存储和系统管理至关重要。当服务器的存储需求发生变化或者需要重新组织分区时，更改分区方案是一个常见的任务。
2023 年，微信及 WeChat 的 DAU（月活用户）达到 13.4 亿，微信已经是很多人工作、生活中不可或缺的一个环节。从 2011 年 1 月 21 日上线至今，微信已经走过了 13 个年头，其背后的技术基座与架构也发生了巨大的变化。这些变化背后，所折射的也正是中国互联网高速发展的黄金年代。
有些人可能对图床这个没什么概念，所谓图床，英文叫法应该叫：ImageHost，也就是储存图片的中枢，可以理解为：用户存储图片后，系统提供改图片的直接链接，用来通过网络访问显示该图片。
Hive Hbase 存储介质： https://www.zhihu.com/question/46392643?sort=created 请问，在家里攒一套 100TB-200TB 的存储有什么架构
云计算是目前业界最关注的话题，大至国家部门小至中小企业、个人用户，都想尝试把业务推向云端，其实云计算让很多人云里雾里。而云存储则是在云架构中存放资料不可或缺的组成组件。云存储这个概念的出现，在一定程度上改变了我们对于传统存储模式的看法。但是云存储想必让很多人迷惑，今天我们就并非空谈的云存储进行详细的分析和探讨。 采访一个公司的CIO时，记得他说他总是在考虑如何处理生活中“积累的东西”，一旦收集到足够的东西，他就必须找地方来存放这些。这让我想起了存储。像是电脑花了很多时间来获取数据，然后试图找到一种方法来存储
服务器应用程序不可用的原因是什么引起的 服务器应用程序不可用的原因是什么引起的?其实服务器应用程序不可用可能是由多种原因引起的。主要包括软件故障、网络问题、硬件故障、安全问题、配置错误、容量不足、数据
Redis Cluster 集群中涉及到了数据分布问题，因为 redis cluster 是多 master 的结构，每个 master 都是可以提供存储服务的，这就会涉及到数据分布的问题，在新的 redis 版本中采用的是虚拟槽分区技术来解决数据分布的问题，关于什么是虚拟槽分区技术我们后面会详细的介绍。在集群中除了虚拟槽分区技术之外，还有几种数据分布的算法，比如哈希算法，一致性哈希算法，这篇文章我们就来一起聊一聊这几种数据分布算法。
本文介绍的是ECCV 2020 Oral论文《Invertible Image Rescaling》，论文作者来自北大、微软亚洲研究院和多伦多大学。
本文主要介绍了一致性哈希算法的基本概念、实现思想及其在实际中的应用。文章通过一个具体的实例，详细阐述了该算法在分布式缓存系统中的应用，并针对该算法在实际应用中可能遇到的问题进行了讨论。总的来说，一致性哈希算法具有分布均匀、查找准确、负载均衡等优点，在分布式系统中具有广泛的应用前景。
目前网站使用最多的是HTTP协议，用于从www服务器传输超文本到本地浏览器的传输协议，它可以使浏览器更加高效，使网络传输减少。但它有一个很大的缺点：传输过程中的所有信息和数据都是明文的，在网络中传输极易被截取或篡改，非常不安全。对于那些通过HTTP访问的网站，Google会在其浏览器中显示一个明显的“不安全”提示信息。对于访客来说，不安全的警告信息很可能会让他们立刻关掉你的网站，这就提高了网站的跳出率，从而降低销售额和转化率。
先来说一说问什么要定制视频播放器？市面上那么多像西瓜影音、吉吉影音等大量的视频播放器，还不够用吗？当然可以，但是满足特定群体的需求我们就需要定制一款自有的视频播放器，下面就来介绍一下我们定制的p2p视频播放器有多好用：
计算机制造技术发展至今，虽然技术形态发生了巨大变化，但冯·诺依曼体系结构仍然沿用至今。在冯·诺依曼体系结构五要素中，计算、存储、网络更为重中之重。
本次数据恢复的设备是一台服务器，使用的是FreeNAS做iSCSI，再借助于两台服务器做虚拟化系统。FreeNAS层面是UFS2文件系统，整个服务器建一个文件然后挂在给ESXi5.0 系统。这个虚拟化系统中一共有5台虚拟机，其中一台虚拟机采用了ASP.net和 PHP 混合构架，SqlServer2005和 mysql 5.1两个数据库。还有另一台是FreeBSD系统，MySQL数据库，还有一台服务器存储的是代码数据，这三台虚拟机是该服务器上数据恢复的重点数据，必须要进行完美数据恢复。
一、慢查询日志介绍 许多存储系统（例如MySQL）提供慢查询日志帮助开发和运维人员定位系统存在的慢操作。所谓慢查询日志就是系统在命令执行前后计算每条命令的执行时间，当超过预设阀值，就将这条命令的相关信息记录下来，Redis也提供了类似的功能 Redis的慢查询日志功能用于记录执行时间超过给定时长的命令请求，用户可以通过这个功能产生的日志来监视和优化查询速度 客户端命令执行步骤一般分为4步：发送命令、命令排队、命令执行、返回结果。慢查询只统计命令执行的时间的时间，所以没有慢查询并不代表客 户端没有超时问题
Redis 是个基于内存的数据库。那服务一旦宕机，内存中数据必将全部丢失。所以丢失数据的恢复对于 Redis 是十分重要的，我们首先想到是可以从数据库中恢复，但是在由 Redis 宕机时（说明相关工作正在运行）且数据量很大情况下，从数据库恢复的话，会为数据库带来巨大的压力，进而导致程序相应缓慢。因此实现数据的持久化，避免从后端数据库中恢复数据，对于Redis 是十分必要的。
在之前的数据复制当中，我们有一个前提就是数据量不会很大，但是随着公司的发展，再加上埋点等各种数据收集的发展，数据量会爆发式的增长，那么单台服务器很难处理这么庞大的数据了。数据必须分布在各个服务器上，这就是数据分区(partition)，在不同的数据系统有着不同的叫法，比如在MongoDB、Elasticsearch、SolrCloud被称为shard，HBase被称为region，Cassandra和Riak被称为vnode，名称虽多但是本质确实一样的。当数据分布在各个服务器时，对性能也会有很大的提高，因为对数据的读取压力会由多台服务器分担。在下面的讨论中，我们会先讨论如何数据分区的方法，再去看看数据热点的rebalancing，最后会讨论如何将请求发送到正确的partition上。
Apache Druid 是一个实时分析型数据库，旨在对大型数据集进行快速查询和分析（“OLAP” 查询)。
今天我们首先来总结下cache，一步步消化，消化完了cache，然后在总结redis，冰冻三尺非一日之寒，技术亦如此。 1理解cache 在Java中，不同的类都有自己单独的Cache机制，实现的方法也可能有所不同，常见的各类Cache机制有：OSCache、JSC(Java Caching System)、EHCache、JCache、ShiftOne、SwarmCache、JBossCache等等。 所谓缓存，就是将程序或系统经常要调用的对象存在内存中，一遍其使用时可以快速调用，
公司是用win7做的共享，可前段时间经常出现别人无法登陆的现象，怎么都查不出原因，偶然看到运行记录，发现为此：“XP向windows 7传输文件时系统提示“服务器存储空间不足，无法处理此命令”，根据这
我们现在无论何时拿出自己的手机，解锁后的主页上，总能看到一个个的小红点，仿佛在呐喊：有消息啦，不管重不重要，快点我，快来消除我。
IPFS全称为Inter Planetary File System（以下简称IPFS）
本系列文章前面几篇已经总体介绍了一致性、AP的Gossip、CP的Raft。接下去咱们了解一个简单的AP协议：Distro协议。Distro是阿里巴巴的私有协议，目前流行的Nacos服务管理框架就采用了Distro协议。Distro 协议被定位为临时数据的一致性协议：该类型协议，不需要把数据存储到磁盘或者数据库，因为临时数据通常和服务器保持一个session会话，该会话只要存在，数据就不会丢失。
公司是用win7做的共享，可前段时间经常出现别人无法登陆的现象，怎么都查不出原因，偶然看到运行记录，发现为此：“XP向windows 7传输文件时系统提示“服务器存储空间不足，无法处理此命令”，根据这一信息问度娘，终于搞定。
本系列文章前面几篇已经总体介绍了一致性、AP的Gossip、CP的Raft。接下去咱们了解一个简单的AP协议：Distro协议。Distro是阿里巴巴的私有协议，目前流行的Nacos服务管理框架就采用了Distro协议。Distro 协议被定位为 临时数据的一致性协议 ：该类型协议， 不需要把数据存储到磁盘或者数据库 ，因为临时数据通常和服务器保持一个session会话， 该会话只要存在，数据就不会丢失 。
来源: https://martinfowler.com/articles/patterns-of-distributed-systems/
注意：如果我们前面都是在0号数据库操作的，那么select 2 之后，dbsize的数量则为0
Redis最常用的场景就是做缓存，把DB数据存储在内存，然后直接从内存读数据，这样系统响应就会很快。 风险是一旦服务器宕机，内存中数据将全部丢失。
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