一、两种数据丢失的情况 主备切换的过程中(异步复制，脑裂)，可能会导致数据丢失 1.1 异步复制导致的数据丢失 因为master -> slave的复制是异步的（客户端发送给redis，主节点数据同步到内存中后就返回成功了...二 如何解决redis数据丢失的问题 解决以上两种情况redis数据丢失的问题都是靠以下两个参数配置将数据损失降到最低。...，但是仅有一个从库要谨慎设置1 比如如上图所示，我们如果发现redis slave结点数据同步延迟时间太长，我们就任务主节点挤压了很多数据没有同步，这时候如果宕机的话，redis要丢失很多数据，因此我们先停止新的写入...，防止宕机时候丢失的数据更多，于此同时全力进行数据同步，当然我们可以在延迟很高的时候呢做限流降级，也可以把数据丢到mq里，每隔一段时间进行一次消费给他重新回流到redis的机会 2.2 减少脑裂的数据丢失...上面两个参数保证了发生脑裂后多长时间停止新的写入，让我们数据丢失的损失降低到最少，这里脑裂状态持续的越久就会丢失越久的数据，因为他重启后会变成从结点，所有数据同步于新的master，原来的数据都丢了
另外一个情况就是对锁定的对象进行了解锁，导致数据得不到同步的处理，出现数据不一致的问题。 释放锁的不良后果 使用stop()释放锁将会给数据造成不一致性的结果。...如果出现这样的情况，程序处理的数据就有可能遭到破坏，最终导致程序执行的流程错误，一定要特别注意： public class SynchronizedObject { private String
没错，这确实是 Redis 的一个普遍使用场景，但是，这里也有一个绝对不能忽略的问题：「一旦服务器宕机，内存中的数据将全部丢失」。...这样，重写日志也不会丢失最新的操作。等到拷贝数据的所有操作记录重写完成后，重写日志记录的这些最新操作也会写入新的 AOF 文件，以保证数据库最新状态的记录。...图片 总结来说，每次 AOF 重写时，Redis 会先执行一个内存拷贝，用于重写；然后，使用两个日志保证在重写过程中，新写入的数据不会丢失。...这样一来，即使宕机，快照文件也不会丢失，数据的可靠性也就得到了保证。...图片 总结 最后，关于 AOF 和 RDB 的选择问题，我想再给你提三点建议： 数据不能丢失时，内存快照和 AOF 的混合使用是一个很好的选择； 如果允许分钟级别的数据丢失，可以只使用 RDB； 如果只用
转载自 http://www.cnblogs.com/hs8888/p/5520495.html Redis的数据回写机制 Redis的数据回写机制分同步和异步两种， 同步回写即SAVE命令，主进程直接向磁盘回写数据...forum/redis-db 一、对Redis持久化的探讨与理解 目前Redis持久化的方式有两种： RDB 和 AOF 首先，我们应该明确持久化的数据有什么用，答案是用于重启后的数据恢复。...Redis是一个内存数据库，无论是RDB还是AOF，都只是其保证数据恢复的措施。 所以Redis在利用RDB和AOF进行恢复的时候，都会读取RDB或AOF文件，重新加载到内存中。...下面是来自官方的建议： 通常，如果你要想提供很高的数据保障性，那么建议你同时使用两种持久化方式。 如果你可以接受灾难带来的几分钟的数据丢失，那么你可以仅使用RDB。...首先，将Slave上的同步状态取消，避免主库在未完成数据恢复前就重启，进而直接覆盖掉从库上的数据，导致所有的数据丢失。
而脑裂最直接的影响，就是客户端不知道应该往哪个主节点写入数据，结果就是不同的客户端会往不同的主节点上写入数据。而且，严重的话，脑裂会进一步导致数据丢失。 为什么会发生脑裂？...1.确认是不是数据同步出现了问题 在主从集群中发生数据丢失，最常见的原因就是主库的数据还没有同步到从库，结果主库发生了故障，等从库升级为主库后，未同步的数据就丢失了。...如果从库上的 slave_repl_offset 小于原主库的 master_repl_offset，那么，我们就可以认定数据丢失是由数据同步未完成导致的。...但是，不同客户端给两个主库发送数据写操作，按道理来说，只会导致新数据会分布在不同的主库上，并不会造成数据丢失。那么，为什么我们的数据仍然丢失了呢？...Redis 已经提供了两个配置项来限制主库的请求处理，分别是 min-slaves-to-write 和 min-slaves-max-lag。
Redis是一个内存数据库，它的数据都保存在内存中，如果实例宕机，那么数据则全部丢失。如何保证数据的完整性和安全性也是提高服务高可用的重要机制之一。...，因此它的数据并不全 生成RDB文件的代价是比较大的，它会消耗大量的CPU和内存资源 因此RDB比较适用于以下场景： 主从全量同步数据 数据库备份 对于丢失数据不敏感的业务场景，实例宕机后快速恢复数据...appendfsync everysec：1秒刷一次盘，对性能影响相对较小，节点宕机时最多丢失1秒的数据 appendfsync no：按照操作系统的机制刷盘，对性能影响最小，数据安全性低，节点宕机丢失数据取决于操作系统刷盘机制...以上可以看出AOF相对于RDB的优点是，AOF数据文件更新比较及时，比RDB保存更完整的数据，这样在数据恢复时能够恢复尽量完整的数据，降低丢失数据的风险。...，所以它一般适用于对丢失数据很敏感的业务场景，例如涉及金钱交易的业务。
那为啥还会出现客户端发的数据丢失？ 所有数据操作都是从客户端发给Redis实例，是否可从客户端操作日志发现问题？...Redis主从切换过程中，若发生脑裂，客户端数据就会写入原主，若原主被降为从库，这些新写入数据就丢了。...即使 Redis 配置了 min-slaves-to-write 和 min-slaves-max-lag，当脑裂发生时，还是无法严格保证数据不丢失，只是尽量减少数据的丢失。...如果哨兵在提升从库为新主库前，主库及时把数据同步到从库了，那么从库提升为主库后，也不会发生数据丢失。但这种临界点的情况还是有发生的可能性，因为 Redis 本身不保证主从同步的强一致。...等网络恢复后，主库降级为从库，新主库丢失了这期间写操作的数据。 脑裂本质是，Redis 主从集群内部没有通过共识算法，来维护多个节点数据的强一致性。
-----意外宕机如何避免数据丢失 我们在实际应用生产中，大部分公司会把 Redis 当做缓存使用，用它来把后端数据库中的数据存储在内存中，然后直接从内存中直接读取数据，这样会使这个程序响应速度变得非常快...但是一旦服务器宕机，那么内存中的数据将全部丢失？ 如何解决上述问题呢？...1, 如果刚执行完一个命令，还没有来得及记录日志就宕机了，那么这个命令和相对应的数据就会有丢失的风险，如果此时 Redis 是作用缓存，还可以从后端数据库重新读入数据进行恢复，但是，如果 Redis 是直接用作数据库的话...[img] 总结来说，每次 AOF 重写时，Redis 会先执行一个内存拷贝，用于重写；然后，使用两个日志保证在重写过程中，新写入的数据不会丢失。...这样一来，即使宕机，快照文件也不会丢失，数据的可靠性也就得到了保证。这个快照文件就称为 RDB 文件，其中，RDB 就是 Redis DataBase 的缩写。
-----意外宕机如何避免数据丢失 我们在实际应用生产中，大部分公司会把 Redis 当做缓存使用，用它来把后端数据库中的数据存储在内存中，然后直接从内存中直接读取数据，这样会使这个程序响应速度变得非常快...但是一旦服务器宕机，那么内存中的数据将全部丢失？ 如何解决上述问题呢？...1, 如果刚执行完一个命令，还没有来得及记录日志就宕机了，那么这个命令和相对应的数据就会有丢失的风险，如果此时 Redis 是作用缓存，还可以从后端数据库重新读入数据进行恢复，但是，如果 Redis 是直接用作数据库的话...总结来说，每次 AOF 重写时，Redis 会先执行一个内存拷贝，用于重写；然后，使用两个日志保证在重写过程中，新写入的数据不会丢失。...这样一来，即使宕机，快照文件也不会丢失，数据的可靠性也就得到了保证。这个快照文件就称为 RDB 文件，其中，RDB 就是 Redis DataBase 的缩写。
因为，Redis 保证数据不丢失的主要手段有两个： 持久化 集群运行 我们分别来看它们两的具体实现细节。...的优点，在写入的时候，先把当前的数据以 RDB 的形式写入文件的开头，再将后续的操作命令以 AOF 的格式存入文件，这样既能保证 Redis 重启时的速度，又能减低数据丢失的风险。...缺点： 数据可能会丢失：RDB 持久化方式只能保证数据在指定时间间隔内写入磁盘，因此如果 Redis 进程崩溃或者服务器断电，从最后一次快照保存到崩溃的时间点之间的数据可能会丢失。...所以，Redis 混合持久化方式适合用于，需要兼顾启动速度和减低数据丢失的场景。...所以使用 Redis 集群除了可以保证高可用，还保证了数据不丢失。
“Redis 一般用在什么业务场景下？” -- “常见的是把它当作**缓存**使用，因为它把后端数据库中的数据存储在内存中，然后直接从内存中读取数据，响应速度会非常快。”...没错，这确实是 Redis 的一个普遍使用场景，但是，这里也有一个绝对不能忽略的问题：一旦服务器宕机，内存中的数据将全部丢失。...所以，对 Redis 来说，实现数据的持久化，避免从后端数据库中进行恢复，是至关重要的。目前，Redis 的持久化主要有两大机制，即 AOF（Append Only File）日志和 RDB 快照。...首先，如果刚执行完一个命令，还没有来得及记日志就宕机了，那么这个命令和相应的数据就有丢失的风险。...如果此时 Redis 是用作缓存，还可以从后端数据库重新读入数据进行恢复，但是，如果 Redis 是直接用作数据库的话，此时，因为命令没有记入日志，所以就无法用日志进行恢复了。
一、数据丢失的情况 异步复制同步丢失 集群产生脑裂数据丢失 1.异步复制丢失 对于Redis主节点与从节点之间的数据复制，是异步复制的，当客户端发送写请求给master节点的时候，客户端会返回OK，然后同步到各个...如果此时master还没来得及同步给slave节点时发生宕机，那么master内存中的数据会丢失； 要是master中开启持久化设置数据可不可以保证不丢失呢？答案是否定的。...那么在Redis中，集群脑裂产生数据丢失的现象是怎么样的呢？...在发现问题之后，旧的master降为slave同步新的master数据，那么之前的数据被刷新掉，大量数据丢失。 在了解了上面的两种数据丢失场景后，我们如何保证数据可以不丢失呢？...对于redis集群，我们不可能保证数据完全不丢失，只能做到使得尽量少的数据丢失。 二、如何保证尽量少的数据丢失？
默认情况下，是快照rdb的持久化方式，将内存中的数据以快照的方式写入二进制文件中，默认的文件名是dump.rdb 这种方式不能完全保证数据持久化，因为是定时保存，所以当redis服务kill掉，就会丢失一部分数据...，而且数据量大，写操作多的情况下，会引起大量的磁盘IO操作，会影响性能。
数据丢失的场景 主备切换的过程，可能会导致数据丢失 异步复制 由于 M => R的复制是异步的，所以可能有部分数据还没复制到R，M就宕机，于是这些数据就丢失了 脑裂 某M所在节点突然脱离正常的网络...，会被作为一个slave挂到新的master上去，自己的数据会被清空，重新从新的master复制数据 数据丢失的解决方案 如下配置可以减少异步复制和脑裂导致的数据丢失 min-slaves-to-write...2.1 异步复制数据丢失解决方案 min-slaves-max-lag 配置 即可确保，一旦slave复制数据和ack延时过长，就认为可能master宕机后损失的数据太多了，那么就拒绝写请求 这样就可把...master宕机时由于部分数据未同步到slave导致的数据丢失降低在可控范围 2.2 脑裂数据丢失解决方案 若一个master出现了脑裂，跟其他slave失去连接，那么开始的两个配置可以确保 若不能继续给指定数量的...slave发送数据，而且slave超过10秒没有给自己ack消息，那么就直接拒绝客户端的写请求 这样脑裂后的旧master就不会接受client的新数据，也就避免了数据丢失 上面的配置就确保了，如果跟任何一个
介绍 在生产环境中，为了系统的可靠性，我们会对Redis搭建主从。这样当一个实例发生宕机，另一个实例中还有数据，还能继续提供服务。主从库之间采用的是读写分离的模式。...那么主从库之间如何进行数据同步呢？...全量复制 「我们可以通过replicaof命令或者replicaof设置来让redis形成主从库的关系」（redis 5.0之前使用slaveof命令） 假设现在有两个实例，实例一（172.16.19.1...）和实例二（172.16.19.2） 当我们在实例二上执行如下命令后，实例二就变成了实例一的从库，并从实例一上复制数据 replicaof 172.16.19.1 6379 当然我们也可以在实例二的redis.conf...在Redis2.8之前，如果出现了网络异常，从库和主库会进行一次全量复制，开销非常大。在Redis2.8之后，主从库会采用增量复制的方式进行同步。
然而，Redis的内存资源是有限的，过多的内存占用可能会导致数据丢失。因此，对于项目中使用Redis的架构师来说，合理预估Redis内存空间的占用，并采取相应的措施来避免内存占用过多，是非常重要的。...} is {memory_usage} bytes.')避免内存占用过多导致数据丢失设置过期时间为了避免内存占用过多导致数据丢失，我们可以为Redis中的键设置过期时间。...，以防止内存占用过多导致数据丢失。...Redis内存空间占用并避免数据丢失是架构师的重要任务。...通过了解Redis的数据模型和存储结构，我们可以预估Redis内存空间的占用。同时，通过设置过期时间、采用淘汰策略和持久化数据等方法，可以有效地避免内存占用过多导致数据丢失的问题。
columns = ['A', 'B', 'C', 'D']) df.iloc[0, 1] = np.nan df.iloc[1, 2] = np.nan print(df) # 删除有NaN值的数据...# axis=0 表示以行删除，axis=1表示以列删除 # how='any' 表示有任何NaN就执行删除操作，how='all' 表示删除所有制都为NaN的数据 print(df.dropna(axis...any', 'all'} print(df.dropna(axis = 1, how = 'any')) # 为NaN值填充value print(df.fillna(value =0)) # 判断数据是否缺失...，会返回所有数据位为True或False print(df.isnull()) # 判断整个数据是否丢失数据，只要有一个位置丢失数据，就返回True，否则返回False print(np.any(df.isnull
内存的话，服务器断电，内存上面的数据就会丢失了。这个问题显然是需要解决的。 Redis 中引入了持久化来避免数据的丢失，主要有两种持久化的方式 RDB 持久化和 AOF 持久化。...AOF 的潜在风险 1、如果命令执行成功，写入日志的时候宕机了，命令没有写入到日志中，这时候就有丢失数据的风险了，因为这时候没有写入日志，服务断电之后，这部分数据就丢失了。...◆ 总结 AOF 优点：AOF 中有三种策略可以进行选择，AOF 的默认策略为每秒钟 fsync 一次，在这种配置下，Redis 仍然可以保持良好的性能，并且就算发生故障停机，也最多只会丢失一秒钟的数据...过快，浪费磁盘资源，会给磁盘造成压力，过慢会存在较多数据丢失的问题。...Redis 4.0中提出了一个混合使用 AOF 日志和内存快照的方法，如果想要保证数据不丢失，这是一个比较好的选择； 如果允许分钟级别的数据丢失，可以只使用RDB； 如果只用AOF，优先使用 everysec
硬盘是电脑的核心设备，被用来安装软件，储存数据，运行系统。在使用过程中，我们会遇到硬盘数据丢失的情况。今天小编给大家介绍一下，硬盘数据丢失能恢复吗，硬盘数据丢失怎么找回。...一、硬盘数据丢失能恢复吗 硬盘数据丢失是可以找回的，其恢复方法由数据丢失的原因而定。小编给大家介绍几种硬盘数据丢失的原因。 原因一：硬盘内部存在着许多超时程序，使硬盘不能正常运作而造成数据丢失。...原因二：硬盘被病毒文件感染导致部分数据出现丢失。 原因三：硬盘的扇区损坏后，也可能导致硬盘出现数据丢失的情况。 原因四：硬盘的MBR结构出现异常，导致硬盘不能正常读写，造成数据丢失。...原因五：硬盘分区被误删或被格式化，也会导致硬盘出现数据丢失。 以上几种原因导致的硬盘数据丢失，都可以使用EasyRcovery软件恢复数据。...图5：选择需要恢复的数据 4、如果担心数据有所遗漏，可点击深度扫描选项，软件会对硬盘进行深层次的扫描。 图6：进行深度扫描 以上便是关于硬盘数据丢失能恢复吗，硬盘数据丢失怎么找回的介绍。
1、两种数据丢失的情况 主备切换的过程，可能会导致数据丢失 （1）异步复制导致的数据丢失 因为master -> slave的复制是异步的，所以可能有部分数据还没复制到slave，master就宕机了，...此时这些部分数据就丢失了 （2）脑裂导致的数据丢失 脑裂，也就是说，某个master所在机器突然脱离了正常的网络，跟其他slave机器不能连接，但是实际上master还运行着 此时哨兵可能就会认为master...（1）减少异步复制的数据丢失 有了min-slaves-max-lag这个配置，就可以确保说，一旦slave复制数据和ack延时太长，就认为可能master宕机后损失的数据太多了，那么就拒绝写请求，这样可以把...master宕机时由于部分数据未同步到slave导致的数据丢失降低的可控范围内 （2）减少脑裂的数据丢失 如果一个master出现了脑裂，跟其他slave丢了连接，那么上面两个配置可以确保说，如果不能继续给指定数量的...slave发送数据，而且slave超过10秒没有给自己ack消息，那么就直接拒绝客户端的写请求 这样脑裂后的旧master就不会接受client的新数据，也就避免了数据丢失 上面的配置就确保了，如果跟任何一个
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