# LSM 树 # 什么是 LSM 树 LSM 树具有以下 3 个特点： 将索引分为内存和磁盘两部分，并在内存达到阈值时启动树合并（Merge Trees）； 用批量写入代替随机写入，并且用预写日志 WAL...技术（Write AheadLog，预写日志技术）保证内存数据，在系统崩溃后可以被恢复； 数据采取类似日志追加写的方式写入（Log Structured）磁盘，以顺序写的方式提高写 入效率。...# 如何将内存数据与磁盘数据合并 可以参考两个有序链表归并排序的过程，将 C0 树和 C1 树的所有叶子节点中存储的数据，看作是两个有序链表，那滚动合并问题就变成了我们熟悉的两个有序链表的归并问题。...为了保证内存中的数据在系统崩溃后能恢复，可以使用 WAL 技术（Write Ahead Log，预写日志技术）将数据第一时间高效写入磁盘进行备份。...WAL 技术保存和恢复数据的具体步骤如下： 内存中的程序在处理数据时，会先将对数据的修改作为一条记录，顺序写入磁盘的 log 文件作为备份。
load_data（）加载CIFAR-10数据，并返回包含独立训练和测试数据集的字典。 生成TensorFlow图 ? 定义TensorFlow占位符。...开始TensorFlow会话并立即初始化所有变量。 然后我们创建一个汇总编辑器，使其定期将日志信息保存到磁盘。 ? 这些行负责生成批输入数据。...这允许您以后回来并恢复模型在完全相同的状态。 所有你需要做的是创建一个tf.train.Saver对象（我们之前做的），然后每次你想拍摄快照时调用它的save（）方法。...在TensorFlow会话的初始化期间，创建一个摘要写入器，摘要编入器负责将摘要数据实际写入磁盘。在摘要写入器的构造函数中，logdir是日志的写入地址。...可选的图形参数告诉TensorBoard渲染显示整个TensorFlow图形。每100次迭代，我们执行合并的汇总操作，并将结果馈送到汇总写入器，将它们写入磁盘。
数据和预处理 我们将在这篇文章中使用的数据集是 Movie Review data from Rotten Tomatoes，也是原始文献中使用的数据集之一。...数据集包含10,662个示例评论句子，正负向各占一半。 数据集的大小约为20k。 请注意，由于这个数据集很小，我们很可能会使用强大的模型。...此外，数据集不附带拆分的训练/测试集，因此我们只需将10％的数据用作 dev set。 原始文献展示了对数据进行10倍交叉验证的结果。...summaries是序列化对象，并使用SummaryWriter写入磁盘。 ? 在这里，我们分别跟踪培训和评估的总结。...3.10 CHECKPOINTING 通常使用TensorFlow的另一个功能是checkpointing- 保存模型的参数以便稍后恢复。
执行器拿到引擎给的行数据之后，把这个值加1，得到新的一行数据，调用引擎接口写入这行新数据....执行器生成这个操作的binlog，并将binlog写入磁盘. 执行器调用引擎的提交事务接口，引擎将刚刚写入的redo log改成提交状态，更新完成. ?...如何将数据库恢复至半个月内任意一秒的状态 binlog会记录所有逻辑操作，并且采用追加写的形式，如果DBA承诺半个月内可以恢复，则备份系统中一定会保存最近半个月的所有binlog，同时系统会定期做整库备份...先写redo log 再写binlog 假设redo log写完，binlog还没有写完时，MySQL进程异常重启，根据redo log，即使系统崩溃，仍然可以将数据恢复过来，所以恢复后c的值为1....先写binlog后写redo log 如果再binlog写完之后crash，由于redo log还没写，崩溃恢复以后这个事务无效，所以这一行的值为0，但binlog里已经记录了将c从0改为1，若用binlog
首先，客户端发起更新SQL，存储引擎InnoDB会先检查数据缓存池（buffer pool）以确定数据是否已加载，并在缓存中进行更新。...undoLog记录更新前的数据，用于事务回滚；redoLog记录更新后的数据，以便在系统异常时进行数据恢复。...binLog是MySQL Server服务的逻辑日志，记录SQL操作和数据变化，主要用于数据恢复和主从复制。binLog的刷盘策略由参数sync_binlog控制，确保事务提交时日志的完整性。...更新SQL在提交事务时，会先记录redoLog，再记录binLog，最后在redoLog中记录提交标识，以确保数据和日志的一致性。后台IO线程负责不定时地将缓存数据写入磁盘，确保持久化。...故障诊断与自愈：AI能够快速定位问题根源，提出解决方案，并在某些情况下自动修复故障。性能优化：通过分析历史数据，AI可以识别性能瓶颈，提出优化建议，提升系统整体性能。
基于图像的是采用 Fashion Mnist 这个数据集，如下图所示， ? 而基于文本的是采用 IMDB 的数据集，包含来自互联网电影数据库的 50000 条的影评文本。 ?...导入数据，简单的输入管道，用于将您的数据导入 TensorFlow 程序。 Estimator Estimator，了解如何将 Estimator 用于机器学习。...特征列，在不对模型做出更改的情况下处理各种类型的输入数据。 Estimator 的数据集，使用 tf.data 输入数据。 创建自定义 Estimator，编写自己的 Estimator。...加速器 使用 GPU - 介绍了 TensorFlow 如何将操作分配给设备，以及如何手动更改此类分配。 使用 TPU - 介绍了如何修改 Estimator 程序以便在 TPU 上运行。...保存和恢复 - 介绍了如何保存和恢复变量及模型。 TensorBoard TensorBoard 是一款实用工具，能够直观地展示机器学习的各个不同方面。
2、内存占用：RDB文件是在内存中生成的，对于大型数据集，生成RDB文件可能会占用较多的内存。3、恢复时间：由于要将整个数据集加载到内存中，从RDB文件中恢复数据可能需要较长的时间。...较大的AOF文件可能会占用更多的磁盘空间。2、恢复时间：从AOF文件中恢复数据集可能需要较长的时间，因为需要逐条执行所有的写操作命令。...1、always（始终同步）：在这个模式下，redis每执行一个命令都会立即向磁盘中写入数据，这种模式是最保险的策略，但也是性能消耗最大的策略2、everysec（每秒同步）： 这是redis中默认的策略...，在这个策略下，Redis会每秒一次将AOF缓冲区中的写入操作批量刷新到磁盘上的AOF文件。...然而，如果Redis崩溃或意外关闭，最后一次同步以后的数据会丢失。混合使用在了解了Redis的持久化方式后，你可能会感到困惑，不知道应该选择哪种持久化方式。
需要注意的是，这里省略了很多细节，例如如何创建 RDB 文件，如何将数据写入到 RDB 文件，以及如何处理各种可能的错误等。如果你想深入了解这部分的源码，可以直接查看 Redis 的源码。...RDB 文件是在 Redis 内存数据集的一个时间点上生成的，所以它对于数据恢复非常有用，特别是在数据意外丢失的情况下。...RDB 在备份（master 实例进行 bgsave，然后将 RDB 文件复制到其他地方）或者数据集大的时候，数据恢复速度比 AOF 快。...---- 3、AOF（Append Only File） 3.1、AOF简介 AOF 持久化记录了服务器接收到的所有写操作命令，并在服务器启动时，通过重新执行这些命令来还原数据集。...AOF 文件的更新操作是追加模式，因此对于写入命令的丢失问题，AOF 文件在写入时就已经将数据保存到了磁盘，大大降低了丢失数据的可能性。
用于存储还没持久化存储的新数据，并在出现故障时可以进行恢复。 BlockCache：读缓存，将经常读取的数据存储在内存中。内存不足时删除最近最少使用的数据。...MemStore：写缓存，存储还没写入磁盘的新数据。在写入磁盘之前先对其进行排序。每个 Region 的每个列族都有一个 MemStore。...5.1 HBase写入步骤 当客户端发出 Put 请求时，第一步是将数据写入预写日志 WAL 中： 新内容将追加到 WAL 文件(存储在磁盘上)末尾。 WAL 用于恢复服务器崩溃时还没持久化的数据。...5.3 Region Flush 当 MemStore 累积足够多的数据时，整个有序集都会被写入到一个新的 HFile。...数据恢复 WAL 文件包含一系列编辑，其中每一个编辑都表示一个 Put 或 Delete 操作。编辑是按时间顺序写入的，因此，持久化时将内容追加到存储在磁盘上的 WAL 文件的末尾。
（数据在系统内存的缓冲区中） 操作系统将缓冲区中的数据转移到磁盘控制器上（数据在磁盘缓存中） 磁盘控制器将数据写到磁盘的物理介质中（数据真正落到磁盘上） 可知只有当第五步完成以后数据才会写到磁盘上。...持久化操作分为两种形式 RDB RDB持久化可以在指定时间间隔内生成数据集的时间点快照 AOF AOF持久化记录服务器执行的所有写操作命令，并在服务器启动时，通过重新执行这些命令来还原数据 3、...详细介绍 RDB优点： RDB是一个非常紧凑的文件，它保存了redis在某个时间点上的数据集，这种文件非常适合用于备份，灾难恢复 RDB可以最大化redis的性能，父进程在保存RDB文件时唯一要做的就是...fork出一个子进程，然后这个子进程就会处理接下来的所有保存工作，父进程无需执行任何磁盘I/O操作 RDB在恢复大数据集时速度比AOF要快 RDB缺点： RDB有可能造成数据丢失，因为RDB通过设置不同的保存点来控制保存...工具也可以轻易修复这种问题 redis可以在AOF文件体积变得过大时，自动的在后台对AOF进行重写，重写后的AOF文件包含了恢复当前数据集所需的最小命令集合，整个重写操作也是绝对安全，因为在重写过程中，
如上展示了 TensorFlow 第一步学习的一些内容，其中第一个基本分类介绍了如何使用全连接网络处理 Fashion-MNIST 数据集，这一教程完整地介绍了 TensorFlow 的主要流程，剩下的...导入数据：简单的输入管道，用于将您的数据导入 TensorFlow 程序。 Estimator Estimator：了解如何将 Estimator 用于机器学习。...特征列：在不对模型做出更改的情况下处理各种类型的输入数据。 Estimator 的数据集：使用 tf.data 输入数据。 创建自定义 Estimator：编写自己的 Estimator。...加速器 使用 GPU：介绍了 TensorFlow 如何将操作分配给设备，以及如何手动更改此类分配。 使用 TPU：介绍了如何修改 Estimator 程序以便在 TPU 上运行。...保存和恢复：介绍了如何保存和恢复变量及模型。
（写时复制技术） 2.AOF持久化记录服务器执行的所有写操作命令，并在服务器启动时，通过重新执行这些命令来还原数据集，它可以实现每次操作都持久化。...snapshot快照首先将数据写入临时文件，当成功结束后，将临时文件重名为dump.rdb 使用RDB恢复数据： 自动的持久化数据存储到dump.rdb后。...另一点需要注意的是，每次快照持久 化都是将内存数据完整写入到磁盘一次，并不是增量的只同步脏数据。...RDB在恢复大数据集时的速度比AOF的恢复速度要快。 RDB持久化缺点 如果需要尽量避免在服务器故障时丢失数据，那么RDB不适合这种情况。...不推荐只使用AOF持久化：因为定时生成RDB快照（snapshot）非常便于进行数据库备份，并且RDB恢复数据集的速度也要比 AOF 恢复的速度要快，除此之外，使用RDB还可以避免之前提到的AOF程序的
如上展示了 TensorFlow 第一步学习的一些内容，其中第一个基本分类介绍了如何使用全连接网络处理 Fashion-MNIST 数据集，这一教程完整地介绍了 TensorFlow 的主要流程，剩下的...导入数据：简单的输入管道，用于将您的数据导入 TensorFlow 程序。 Estimator Estimator：了解如何将 Estimator 用于机器学习。...特征列：在不对模型做出更改的情况下处理各种类型的输入数据。 Estimator 的数据集：使用 tf.data 输入数据。 创建自定义 Estimator：编写自己的 Estimator。...加速器 使用 GPU：介绍了 TensorFlow 如何将操作分配给设备，以及如何手动更改此类分配。 使用 TPU：介绍了如何修改 Estimator 程序以便在 TPU 上运行。...保存和恢复：介绍了如何保存和恢复变量及模型。 ----
支持不同的同步策略 可重写性 AOF-数据完整性 优点缺点AOF-数据完整性 AOF文件记录了服务器接收到的所有写操作命令，并在服务器启动时，通过重新执行这些命令来重建数据集。...AOF日志 AOF（Append Only File）持久化是把每次写命令追加写入日志中，当需要恢复数据时重新执行AOF文件中的命令就可以了。...数据加载（load）：当需要恢复数据时，重新执行AOF文件中的命令。...优点 缺点 AOF-数据完整性 AOF文件记录了服务器接收到的所有写操作命令，并在服务器启动时，通过重新执行这些命令来重建数据集。...AOF的日志追加操作相对较轻量，但在高并发写入场景下可能会产生较大的磁盘I/O压力。通过RDB快照，可以减少AOF文件的大小，从而降低后续的日志重写和恢复成本。
然后可以使用标准的 Python 序列化和反序列化方法（例如 Pickle 或 HD5）将此dict保存到磁盘或任何其他存储介质中。 您也可以将 Python dict直接写入磁盘上的文件。...使用带有数据集的TFRecords，可以按批形式从磁盘按需加载数据（将在本章稍后的批量中对此进行解释） 部分）。...此外，为了将信息写入磁盘，使用了tf.io.TFRecordWriter。 要从磁盘读回信息，您可以使用tf.io.TFRecordReader。...创建数据集对象 可以使用两种主要方法创建数据集对象： 从源创建： 来自内存中的numpy / tensorflow对象 使用TFRecords来自磁盘 将转换应用于现有数据集： 从一个或多个数据集构造一个数据集...在 TensorBoard 中写入用于可视化的图像数据时，也使用文件编写器。 TensorFlow 图像摘要 API 可用于轻松记录张量和任意图像并在 TensorBoard 中查看它们。
2、ZFS具有三个主要涉及目标 数据完整性：所有数据都包括数据的校验和。写入数据时，将计算并写入校验和。以后再读回该数据时，将再次计算校验和。如果校验和不匹配，则检测到数据错误。 ...可以在L2ARC中添加基于磁盘的第二级读取缓存 ，并在ZIL中提供基于磁盘的同步写入缓存 。 3、ZFS与其他文件系统有什么不同那？...ZFS还具有可应用于每个文件系统的许多不同属性，与创建单个文件系统相比，创建多个不同文件系统和数据集具有许多优势。 ...5、数据完整性验证和自动修复 当向 ZFS 写入新数据时，会创建该数据的校验和允许将文件系统分叉为新的数据集。在读取数据的时候，使用校验和进行验证。...当一个磁盘失效时，系统可以自动切换到镜像磁盘上读写，此时可以替换失效磁盘进行数据恢复。
RDB持久化可以在指定的时间间隔内生成数据集的时间点快照 AOF持久化记录服务器执行的所有写操作命令,并在服务器启动时,通过重新执行这些命令来还原数据集,AOF文件中全部以redis协议的格式来保存,...RDB 在恢复大数据集时的速度比 AOF 的恢复速度要快 ＲＤＢ的缺点 如果你需要尽量避免在服务器故障时丢失数据，那么 RDB 不适合你。...AOF 文件是一个只进行追加操作的日志文件（append only log）， 因此对 AOF 文件的写入不需要进行 seek ， 即使日志因为某些原因而包含了未写入完整的命令（比如写入时磁盘已满，写入中途停机...Redis 可以在 AOF 文件体积变得过大时，自动地在后台对 AOF 进行重写： 重写后的新 AOF 文件包含了恢复当前数据集所需的最小命令集合。...AOF 在过去曾经发生过这样的 bug ： 因为个别命令的原因，导致 AOF 文件在重新载入时，无法将数据集恢复成保存时的原样。
虽然在 TensorFlow 中支持将多个小文件合并成大文件的 TFRecord 格式来降低训练过程中对存储系统的元数据负载压力，但是在自动驾驶领域，这种方案降低了数据集随机取样的精度，而且其它训练框架...为了确保当磁盘损坏时不会对训练任务产生影响，JuiceFS 还提供了缓存数据容灾能力。如果缓存节点的磁盘意外损坏，更换新的磁盘后 JuiceFS 可以自动重建需要的缓存数据。...对于误删除，JuiceFS 托管服务提供的「回收站」功能可以确保数据被删除以后的一段时间内能够再次恢复。...同时由于 JuiceFS 写入对象存储的文件是分块（block）存储，更新文件不会修改历史的 block 而是生成新的 block，因此只要对象存储上的历史 block 还没有被删除就可以完整恢复数据，...image 下图描述了数据写入流程。客户通过 JuiceFS 提供的 S3 网关写入数据。当新数据写入以后，就会按照前面介绍的数据镜像流程来将元数据复制到另一个机房。
而动态链接则允许多个程序共享同一段代码，而不需要在磁盘上存储多个拷贝。由于是运行时加载，可能会影响程序的前期执行性能。...分布式训练：深度学习框架需要支持分布式训练，以便在大规模数据集上进行高效的计算。框架需要实现数据并行和模型并行等技术，以实现高效的分布式训练。...模型保存和加载：深度学习框架需要提供模型保存和加载的功能，以便用户能够将训练好的模型保存到磁盘上，并在需要时加载模型进行推理或重新训练。...8、假如后端服务宕机怎么办，你的redis异步写入与多层cache要怎么复原？ 对于redis异步写入，可以在前端页面上先进行本地缓存，然后通过异步方式写入redis中。...由于redis具有持久化功能，即使后端服务宕机，也可以将数据从redis中恢复出来。
RDB 持久化可以在指定的时间间隔内生成数据集的时间点快照 AOF 持久化记录服务器执行的所有写操作命令，并在服务器启动时，通过重新执行这些命令来还原数据集。...#1.1 RDB Redis会定期保存数据快照至一个rbd文件中，并在启动时自动加载rdb文件，恢复之前保存的数据 # 配置 方式一 : 客户端直接通过命令BGSAVE或者SAVE来创建一个快照...BGSAVE是通过redis调用fork来创建一个子进程，然后子进程负责将快照写入磁盘，而父进程仍然继续处理命令。...大量无用的日志会让AOF文件过大，也会让数据恢复的时间过长。不过Redis提供了AOF rewrite功能，可以重写AOF文件，只保留能够把数据恢复到最新状态的最小写操作集。...# 在日志进行BGREWRITEAOF时，如果设置为yes表示新写操作不进行同步fsync，只是暂存在缓冲区里，避免造成磁盘IO操作冲突，等重写完成后在写入。
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