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为什么需要持久化?Redis对数据的操作都是基于内存的,当遇到了进程退出、服务器宕机等意外情况,如果没有持久化机制,那么Redis中的数据将会丢失无法恢复。有了持久化机制,Redis在下次重启时可以利用之前持久化的文件进行数据恢复。理解和掌握Redis的持久机制,对于Redis的日常开发和运维都有很大帮助,也是在大厂面试经常被问到的知识点。Redis支持的两种持久化机制:RDB:把当前数据生成快照
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1.试述事务的概念及事务的四个特性。2.登记日志文件时为什么必须先写日志文件,后写数据库?3.A,B,C初始值为0序号日志1T1:开始2T1:写A,A=103T2:开始4T2:写B,B=95T1:写C,C=116T1:提交7T2:写C,C=138T3:开始9T3:写A,A=810T2:回滚11T3:写B,B=712T4:开始13T3:提交14T4:写C,C=12(1)如果系统故障发生在14之后,说
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在F2界面下raid的相关配置1.开机按F2键,进入systemsetup界面2.选择界面里的第三个选项DeviceSettings3.选择第一个选项RaidControllerinSlotX:…,进入raid卡管理界面4.如果不清楚是否配置过阵列,进入第三个选项VirtualDiskManagement查看若未配置过raid,则VDmgmt页面如下图所示:若已经配置过raid,则会显示raid的
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硬件选择Elasticsearch的基础是Lucene,所有的索引和文档数据是存储在本地的磁盘中,具体的路径可在ES的配置文件../config/elasticsearch.yml中配置。磁盘在现代服务器上通常都是瓶颈。Elasticsearch重度使用磁盘,你的磁盘能处理的吞吐量越大,你的节点就越稳定。1、使用SSD。就像其他地方提过的,他们比机械磁盘优秀多了。2、使用RAID0。条带化RAID
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服务器硬盘指示灯闪烁黄灯是一种警示,意味着服务器硬盘出现故障即将下线。发现这种情况建议及时更换硬盘。一旦服务器上有大量数据频繁读写,硬盘指示灯会快速闪烁。服务器上某个硬盘的指示灯只有黄灯亮着,而其他颜色的灯没有亮的话,通常表示这块硬盘出现故障,这时候更换新硬盘同步数据即可。如果没有及时发现硬盘损坏或者更换硬盘失败导致服务器崩溃,应该如何恢复数据呢?下面通过一个真实案例讲解一下服务器硬盘指示灯亮黄色
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虚拟化数据恢复环境&故障:vmfs文件系统,存储的数据是SqlServer数据库及其他办公文件。工作人员误将快照还原,导致了SqlServer数据库数据的丢失,需要恢复原来的SqlServer数据库文件。虚拟化数据恢复过程:1、拿到磁盘后,硬件工程师对其进行硬件故障检测,并没有发现硬盘存在硬件故障。在只读环境下对硬盘进行完整镜像。镜像完成后将磁盘还原到原环境中。后续的数据分析和数据恢复操作都基于镜
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- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
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日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
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- Mockito异常测试实例
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- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
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Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
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- spring四种依赖注入方式
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平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
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描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
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