Photoshop支持宽度或高度最大为300,000像素的文档,并提供三种文件格式用于存储其图像的宽度或高度超过30,000像素的文档。请记住,大多数其它应用程序都无法处理大于2GB的文件或者其宽度或高度超过30,000像素的图像。解决方法:第一种、先保存TIF格式,然后用ACDsee或其他软件打开这张图片,然后另存为JPEG;第二种、所图片的宽度和高度像素质改小。下图是来自Adobe官方网站的说明。
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Spring Boot整合Redis非常简单,只需要按如下步骤整合即可
#Redis服务器连接端口 #Redis数据库索引(默认为0) #连接超时时间(毫秒) #连接池最大连接数(使用负值表示没有限制) #最大阻塞等待时间(负数表示没限制) #连接池中的最大空闲连接 #连接池中的最小空闲连接
Redis事务是一个单独的隔离操作:事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行。事务在执行的过程中,不会被其他客户端发送来的命令请求所打断。
Redis事务的主要作用就是串联多个命令防止别的命令插队。
从输入Multi命令开始,输入的命令都会依次进入命令队列中,但不会执行,直到输入Exec后,Redis会将之前的命令队列中的命令依次执行。
组队的过程中可以通过discard来放弃组队。
组队阶段报错,提交失败
组队成功,提交有成功有失败的情况
组队中某个命令出现了报告错误,执行时整个的所有队列都会被取消。
如果执行阶段某个命令报出了错误,则只有报错的命令不会被执行,而其他的命令都会执行,不会回滚。
场景:有很多人有你的账户,同时去参加双十一抢购
一个请求想给金额减8000
一个请求想给金额减5000
一个请求想给金额减1000
顾名思义,就是很悲观,每次去拿数据的时候都认为别人会修改,所以每次在拿数据的时候都会上锁,这样别人想拿这个数据就会block直到它拿到锁。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制,比如行锁,表锁等,读锁,写锁等,都是在做操作之前先上锁。(效率低,不能多进程同时进行)
顾名思义,就是很乐观,每次去拿数据的时候都认为别人不会修改,所以不会上锁,但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据,可以使用版本号(version)等机制。乐观锁适用于多读的应用类型,这样可以提高吞吐量。Redis就是利用这种check-and-set机制实现事务的。(抢票就是典型乐观锁的现实场景)
在执行multi之前,先执行watch key1 [key2],可以监视一个(或多个) key ,如果在事务执行之前这个(或这些) key 被其他命令所改动,那么事务将被打断。(乐观锁造成的版本号不一致,在另外一个终端修改了balance的值导致版本号改变)
如果在执行 WATCH 命令之后,EXEC 命令或DISCARD 命令先被执行了的话,那么就不需要再执行UNWATCH 了。
Redis 提供了2个不同形式的持久化方式。
在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘, 也就是行话讲的Snapshot快照,它恢复时是将快照文件直接读到内存里
Redis会单独创建(fork)一个子进程来进行持久化,会先将数据写入到 一个临时文件中,待持久化过程都结束了,再用这个临时文件替换上次持久化好的文件。 整个过程中,主进程是不进行任何IO操作的,这就确保了极高的性能 如果需要进行大规模数据的恢复,且对于数据恢复的完整性不是非常敏感,那RDB方式要比AOF方式更加的高效。RDB的缺点是最后一次持久化后的数据可能丢失。
rdb文件的保存路径,也可以修改。默认为Redis启动时命令行所在的目录下
15分钟以内至少有一个key发生改变
5分钟以内至少有十个key发生改变
1分钟以内至少有10000个key发生改变
save :save时只管保存,其它不管,全部阻塞。手动保存。不建议。
bgsave:Redis会在后台异步进行快照操作, 快照同时还可以响应客户端请求。
可以通过lastsave 命令获取最后一次成功执行快照的时间
执行flushall命令,也会产生dump.rdb文件,但里面是空的,无意义
格式:save 秒钟 写操作次数
RDB是整个内存的压缩过的Snapshot,RDB的数据结构,可以配置复合的快照触发条件,
默认是1分钟内改了1万次,或5分钟内改了10次,或15分钟内改了1次。
不设置save指令,或者给save传入空字符串
当Redis无法写入磁盘的话,直接关掉Redis的写操作。推荐yes
对于存储到磁盘中的快照,可以设置是否进行压缩存储。如果是的话,redis会采用LZF算法进行压缩。
如果你不想消耗CPU来进行压缩的话,可以设置为关闭此功能。推荐yes.
在存储快照后,还可以让redis使用CRC64算法来进行数据校验,
但是这样做会增加大约10%的性能消耗,如果希望获取到最大的性能提升,可以关闭此功能
以日志的形式来记录每个写操作(增量保存),将Redis执行过的所有写指令记录下来(读操作不记录),只许追加文件但不可以改写文件,redis启动之初会读取该文件重新构建数据,换言之,redis重启的话就根据日志文件的内容将写指令从前到后执行一次以完成数据的恢复工作。
(1)客户端的请求写命令会被append追加到AOF缓冲区内;
(3)AOF文件大小超过重写策略或手动重写时,会对AOF文件rewrite重写,压缩AOF文件容量;
(4)Redis服务重启时,会重新load加载AOF文件中的写操作达到数据恢复的目的;
AOF和RDB同时开启,系统默认取AOF的数据(数据不会存在丢失)
始终同步,每次Redis的写入都会立刻记入日志;性能较差但数据完整性比较好
每秒同步,每秒记入日志一次,如果宕机,本秒的数据可能丢失。
redis不主动进行同步,把同步时机交给操作系统。
如果 no-appendfsync-on-rewrite=yes ,不写入aof文件只写入缓存,用户请求不会阻塞,但是在这段时间如果宕机会丢失这段时间的缓存数据。(降低数据安全性,提高性能)
如果 no-appendfsync-on-rewrite=no, 还是会把数据往磁盘里刷,但是遇到重写操作,可能会发生阻塞。(数据安全,但是性能降低)
Redis会记录上次重写时的AOF大小,默认配置是当AOF文件大小是上次rewrite后大小的一倍且文件大于64M时触发
重写虽然可以节约大量磁盘空间,减少恢复时间。但是每次重写还是有一定的负担的,因此设定Redis要满足一定条件才会进行重写。
设置重写的基准值,文件达到100%时开始重写(文件是原来重写后文件的2倍时触发)
如果对数据不敏感,可以选单独用RDB。
不建议单独用 AOF,因为可能会出现Bug。
如果只是做纯内存缓存,可以都不用。
因为RDB文件只用作后备用途,建议只在Slave上持久化RDB文件,而且只要15分钟备份一次就够了,只保留save 900 1这条规则。
如果使用AOF,好处是在最恶劣情况下也只会丢失不超过两秒数据,启动脚本较简单只load自己的AOF文件就可以了。
代价,一是带来了持续的IO,二是AOF rewrite的最后将rewrite过程中产生的新数据写到新文件造成的阻塞几乎是不可避免的。
只要硬盘许可,应该尽量减少AOF rewrite的频率,AOF重写的基础大小默认值64M太小了,可以设到5G以上。
默认超过原大小100%大小时重写可以改到适当的数值。
主机数据更新后根据配置和策略, 自动同步到备机的master/slaver机制,Master以写为主,Slave以读为主
设置从机的优先级,值越小,优先级越高,用于选举主机时使用。默认100
成为某个实例的从服务器
2、在主机上写,在从机上可以读取数据(在从机上写数据会报错)
3、主机挂掉,重启就行,一切如初
可以将配置增加到文件中。永久生效。
切入点问题?slave1、slave2是从头开始复制还是从切入点开始复制?比如从k4进来,那之前的k1,k2,k3是否也可以复制?
从机是否可以写?set可否?
主机shutdown后情况如何?从机是上位还是原地待命?
主机又回来了后,主机新增记录,从机还能否顺利复制?
其中一台从机down后情况如何?依照原有它能跟上大部队吗?