Artikel ini membandingkan mekanisme RDB dan AOF Redis. RDB menawarkan pemulihan yang lebih cepat tetapi risiko kehilangan data antara gambar, sementara AOF memastikan ketahanan data dengan kos prestasi dan penyimpanan. Pilihan bergantung pada aplikasi untuk
Apakah perbezaan antara RDB dan AOF Kegigihan di Redis?
Memahami mekanisme RDB dan AOF Kegigihan
Redis menawarkan dua mekanisme kegigihan utama: RDB (pangkalan data REDIS) dan AOF (tambah fail sahaja). Mereka berbeza dengan ketara dalam bagaimana mereka menyimpan data dan ciri -ciri yang dihasilkan:
- RDB (REDIS Database): RDB mencipta snapshot point-in-time data REDIS anda. Ia secara berkala memasak proses Redis, membuat salinan set data, dan kemudian menyimpan salinan ini ke fail (biasanya
dump.rdb
). Kekerapan gambar ini boleh dikonfigurasikan. Gambar RDB adalah padat dan cekap, yang membawa kepada masa pemulihan yang lebih cepat. Walau bagaimanapun, ia boleh menyebabkan kehilangan data jika kemalangan berlaku di antara gambar. - AOF (tambah fail sahaja): AOF log setiap operasi menulis dilakukan pada pelayan Redis ke satu fail (biasanya
appendonly.aof
). Ini bermakna setiap arahan yang mengubah dataset dilampirkan ke fail AOF. Setelah dimulakan semula, Redis mengulangi fail AOF untuk membina semula dataset. Ini memberikan ketahanan data yang lebih baik kerana ia meminimumkan kehilangan data. Walau bagaimanapun, fail AOF boleh menjadi agak besar, yang membawa kepada masa pemulihan yang lebih perlahan berbanding dengan RDB.
Bilakah saya harus memilih RDB atas AOF untuk kegigihan Redis?
Memilih RDB Lebih AOF: Kes untuk Kelajuan dan Kompak
Anda harus memilih kegigihan RDB atas AOF ketika:
- Toleransi kehilangan data agak tinggi: Jika sedikit kehilangan data boleh diterima, RDB menyediakan masa pemulihan yang lebih cepat dan fail yang lebih kecil. Hal ini terutama berlaku untuk aplikasi di mana data baru -baru ini kurang kritikal daripada dataset keseluruhan. Fikirkan caching atau pengurusan sesi di mana kehilangan data ringkas semasa kemalangan boleh diterima.
- Prestasi adalah yang paling penting: RDB mempunyai overhead prestasi yang lebih rendah berbanding dengan AOF. Gambar berkala mempunyai kesan yang minimum terhadap prestasi masa nyata pelayan Redis anda, tidak seperti yang berterusan untuk memasuki fail AOF.
- Ruang penyimpanan adalah kekangan: Fail RDB jauh lebih kecil daripada fail AOF, menjadikannya sesuai untuk persekitaran dengan penyimpanan terhad.
Bagaimanakah prestasi Redis berbeza apabila menggunakan RDB berbanding AOF Kegigihan?
Kesan Prestasi: RDB vs AOF
Kesan prestasi RDB dan AOF pada Redis berbeza dengan ketara:
- RDB: RDB mempunyai kesan yang agak rendah terhadap prestasi Redis. Proses forking untuk membuat gambar berlaku secara berkala dan agak cepat (walaupun ia masih boleh menyebabkan jeda ringkas). Walau bagaimanapun, semasa proses snapshotting, operasi menulis mungkin sedikit lebih perlahan. Kesan utama adalah semasa pemulihan, di mana RDB biasanya lebih cepat daripada AOF.
- AOF: AOF mempunyai overhead prestasi yang lebih tinggi kerana penulisan berterusan ke fail log. Setiap operasi menulis menghasilkan tambahan ke fail AOF. Ini boleh menambah latensi yang ketara, terutamanya dengan beban tulis yang tinggi. Proses pemulihan, bagaimanapun, boleh lebih perlahan kerana saiz yang lebih besar dan perlu memainkan semula keseluruhan fail log. Walau bagaimanapun, AOF menawarkan mod tulis yang berbeza (AppendFSync, EverySec, No) yang boleh tweak untuk meningkatkan prestasi dengan kos ketahanan.
Apakah perdagangan antara keselamatan data dan prestasi ketika memilih RDB atau AOF Kegigihan di Redis?
Keselamatan Data vs Prestasi Perdagangan
Pilihan antara RDB dan AOF melibatkan perdagangan asas antara keselamatan data dan prestasi:
- RDB mengutamakan kelajuan dan kekompakan: RDB menawarkan masa pemulihan yang lebih cepat dan keperluan penyimpanan yang lebih kecil. Walau bagaimanapun, ia menjejaskan keselamatan data. Kehilangan data boleh berlaku jika kemalangan berlaku antara ciptaan snapshot.
- AOF mengutamakan keselamatan data: AOF meminimumkan kehilangan data dengan pembalakan setiap operasi menulis. Ini memberikan tahap ketahanan data yang lebih tinggi. Walau bagaimanapun, ini datang dengan kos prestasi yang dikurangkan kerana peningkatan overhead dan masa pemulihan yang lebih perlahan (walaupun yang terakhir dapat dikurangkan dengan tetapan AOF yang sesuai).
Akhirnya, pilihan terbaik bergantung pada keperluan khusus aplikasi anda. Jika kehilangan data tidak boleh diterima, walaupun untuk tempoh yang singkat, AOF adalah pilihan yang lebih selamat. Jika prestasi adalah kritikal dan beberapa kehilangan data boleh diterima, RDB adalah pilihan yang sesuai. Ramai pengguna juga menggunakan pendekatan hibrid, menggunakan kedua -dua RDB untuk pemulihan cepat dan AOF untuk keselamatan data.
Atas ialah kandungan terperinci Apakah perbezaan antara RDB dan AOF Kegigihan di Redis?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Redis menonjol kerana kelajuan tinggi, fleksibiliti dan struktur data yang kaya. 1) Redis menyokong struktur data seperti rentetan, senarai, koleksi, hash dan koleksi yang diperintahkan. 2) Ia menyimpan data melalui ingatan dan menyokong RDB dan AOF kegigihan. 3) Bermula dari Redis 6.0, operasi I/O multi-threaded telah diperkenalkan, yang telah meningkatkan prestasi dalam senario konvensional yang tinggi.

RedisIsclassifiedasanosqldatabaseBecauseItuseSey-valuedatamodelinsteadofthetraditionalrelationaldatabasemodel.itoffersspeedandflexibility, makeitidealforreal-timeapplicationsandcaching, ButitmaybesuitiSuScenariscenariscenari

Redis meningkatkan prestasi aplikasi dan skalabiliti dengan data caching, melaksanakan penguncian dan ketekunan data yang diedarkan. 1) Data cache: Gunakan REDIS ke cache data yang sering diakses untuk meningkatkan kelajuan akses data. 2) Kunci yang diedarkan: Gunakan Redis untuk melaksanakan kunci yang diedarkan untuk memastikan keselamatan operasi dalam persekitaran yang diedarkan. 3) Kegigihan data: Memastikan keselamatan data melalui mekanisme RDB dan AOF untuk mencegah kehilangan data.

Model dan struktur data Redis termasuk lima jenis utama: 1. String: Digunakan untuk menyimpan teks atau data binari, dan menyokong operasi atom. 2. Senarai: Koleksi Elemen yang Diarahkan, sesuai untuk beratur dan susunan. 3. Set: unsur -unsur unik yang tidak teratur ditetapkan, menyokong operasi set. 4. Diarahkan Set (SortedSet): Satu set elemen yang unik dengan skor, sesuai untuk kedudukan. 5. Jadual Hash (Hash): Koleksi pasangan nilai utama, sesuai untuk menyimpan objek.

Kaedah pangkalan data Redis termasuk pangkalan data dalam memori dan penyimpanan nilai utama. 1) Redis menyimpan data dalam ingatan, dan membaca dan menulis dengan cepat. 2) Ia menggunakan pasangan nilai utama untuk menyimpan data, menyokong struktur data kompleks seperti senarai, koleksi, jadual hash dan koleksi yang diperintahkan, sesuai untuk pangkalan data cache dan NoSQL.

REDIS adalah penyelesaian pangkalan data yang kuat kerana ia menyediakan prestasi cepat, struktur data yang kaya, ketersediaan dan skalabilitas yang tinggi, keupayaan kegigihan, dan pelbagai sokongan ekosistem. 1) Prestasi yang sangat cepat: Data Redis disimpan dalam ingatan dan mempunyai kelajuan membaca dan menulis yang sangat cepat, sesuai untuk aplikasi kesesuaian yang tinggi dan rendah. 2) Struktur data yang kaya: Menyokong pelbagai jenis data, seperti senarai, koleksi, dan lain -lain, yang sesuai untuk pelbagai senario. 3) Ketersediaan dan skalabilitas yang tinggi: Menyokong replikasi master-hamba dan mod kluster untuk mencapai ketersediaan yang tinggi dan berskala mendatar. 4) Kegigihan dan keselamatan data: Ketekunan data dicapai melalui RDB dan AOF untuk memastikan integriti dan kebolehpercayaan data. 5) Sokongan ekosistem dan komuniti yang luas: dengan ekosistem yang besar dan komuniti aktif,

Ciri -ciri utama Redis termasuk kelajuan, fleksibiliti dan sokongan struktur data yang kaya. 1) Kelajuan: Redis adalah pangkalan data dalam memori, dan membaca dan menulis operasi hampir seketika, sesuai untuk pengurusan cache dan sesi. 2) Fleksibiliti: Menyokong pelbagai struktur data, seperti rentetan, senarai, koleksi, dan lain -lain, yang sesuai untuk pemprosesan data yang kompleks. 3) Sokongan Struktur Data: Menyediakan rentetan, senarai, koleksi, jadual hash, dan lain -lain, yang sesuai untuk keperluan perniagaan yang berbeza.

Fungsi teras Redis adalah sistem penyimpanan dan pemprosesan data berprestasi tinggi. 1) Akses data berkelajuan tinggi: Redis menyimpan data dalam memori dan menyediakan kelajuan membaca dan menulis tahap mikrosecond. 2) Struktur Data Kaya: Menyokong rentetan, senarai, koleksi, dan lain -lain, dan menyesuaikan diri dengan pelbagai senario aplikasi. 3) Kegigihan: Data berterusan ke cakera melalui RDB dan AOF. 4) Menerbitkan langganan: boleh digunakan dalam beratur mesej atau sistem komunikasi masa nyata.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

SublimeText3 versi Inggeris
Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).