除了其读写操作都在内存中执行和独特的网络模型设计，以及其巧妙的数据结构之外，还要归功于独特的键值对存储结构。...对于redis的网络模型和具体的数据结构后续篇幅再进行讲解，此篇文章仅对于redis中键值对数据的存储进行分析。...其实redis使用的是一个哈希表来存储所有的键值对数据，如下图所示：看到这张图相信大家会想到另外一个java中的数据结构HashMap，是的优秀的数据结构设计总是被应用到各个地方。...其次entry中存储的并非实际的键值对数据值，而是键值对对应的指针，这样不管采用哪种数据结构都能通过指针找到对应的值。那么是不是这种设计就没有缺点了呢？...当然我们能够想到这一点，redis作者肯定也就想到了这一点，那么是怎么进行设计呢？
一.服务器数据恢复故障描述 需要进行数据恢复的服务器共10个磁盘柜，每个磁盘柜满配24块硬盘。其9个存储柜用作数据存储使用，另外1个存储柜用作元数据存储使用。...元数据存储中共24块146G硬盘，其中设置了9组RAID 1阵列，1组4盘位RAID 10阵列，4个全局热备硬盘。...数据存储中，每6块硬盘设置一组RAID 5阵列，共36组RAID，这36组RAID阵列中，又分为2个存储系统。...存储及文件系统架构大致如下图一： 服务器数据恢复案例之硬盘离线数据恢复1.png 注：Meta_LUN(元数据卷) Data_LUN（用户数据卷） 二.磁盘备份 为防止服务器数据恢复过程中由于误操作对原始磁盘造成二次破坏...备份过程如下图二所示： 服务器数据恢复案例之硬盘离线数据恢复2.png 对故障RAID中的6块成员盘进行编号标记，将硬盘从存储柜中拔出，接入到准备好的备份平台上，对6块硬盘进行全盘备份。
用户希望将历史数据迁移到OSS上的用户目标存储桶。需要迁移的源数据可能来自某个OSS桶，也可能来自本地或第三方云存储(例如腾讯云COS)。等等，HTTP等。 ...场景1：将非OSS上的数据迁移到OSS 在此方案中，目标是OSS上的存储桶，源数据不存储在OSS上，例如本地，HTTP，第三方云存储(例如AWS S3，Azure Blob等)。 ...场景2：OSS之间的数据迁移 此场景是指将OSS源桶数据迁移到OSS目标桶。迁移的数据源和迁移目标都是OSS存储桶。 ...源存储桶和目标存储桶存储类型不是存档类型： 说明：如果要在迁移源存储桶历史数据后迁移(复制到)目标存储桶，则源存储桶更改(添加，更新，删除)将不再与目标存储桶同步。...您可以在控制台中关闭源存储桶的跨区域副本。 OssImport 它更适用于具有大数据量(例如大于10TB)的历史数据迁移方案。
随着5G时代到来， 无处不在的物联网、 自动驾驶汽车等在边缘产生的数据， 源源不断，就像开着的水管。 计算是原生的流计算， 而存储却不是原生的流存储。...这也就是为什么说原有的存储服务无法胜任新数据环境下的要求。 今天要谈的StateSynchronizer， 很好地解决了未来流数据环境下存储工作的难题。 一起跟随"逻辑狂人"来了解下吧！...该项目是从0开始构建，用于存储和分析来自各种物联网终端的大量数据，旨在实现实时决策。...与现有的绝大多数存储服务不同，StateSynchronizer反转了传统的数据存储模型：它并不存储共享状态本身，转而存储所有作用在共享状态上的更新操作。...另一方面，反转数据存储的同时还不可避免地反转了数据相关的操作，使得原本大量的服务端状态计算可以直接在客户端本地完成。
一、与消息相关的主要场景 1、存储和离线消息。 现在的IM系统，消息都要落地存储。这样如果接收消息的用户不在线，等他下次上线时，能获取到消息数据。...我们采用内存数据库（Redis）存储，主要结构使用SortedSet（可以有更高效的存储结构，但Redis不支持）。对于群消息，采用扩散写方式（一条群消息给每个群成员都写一份）。...2、历史消息 历史消息的访问频率低，但是每条消息都需要存储，我们采用关系型数据库（MySQL）存储，重点考虑写入效率。对于群消息，采用扩散读方式（每条群消息只写一条记录）。...拉取群历史消息，直接倒序读取这个群消息表数据即可。 由于MySQL和Redis都采用了水平分库，存储能力几乎可以线性扩展！是不是这样就足够了呢？答案是否定的，优化永远没有尽头。...如果我在非洲某个国家登录系统，从北京的机房读取消息数据显然不太合适！如何让数据靠近用户，是一个更加有挑战的问题。
存储图片到数据库里一般有两种方式 将图片保存的路径存储到数据库（文件存放在服务器的路径或者ftp服务器的路径） 将图片以二进制数据流的形式直接写入数据库字段中（base64的形式），base64 图片在数据库的存储用途一般为...用户上传的头像，文章插图，文章首页图片等等 其他方面的图片 一般存储图片有两种做法： 把图片直接以二进制形式存储在数据库中，一般数据库提供一个二进制字段来存储二进制数据。...oracle数据库中是blob或bfile类型 图片存储在磁盘上（服务器上），数据库字段中保存的是图片在服务器上存储的路径。...速度怎么都快不起来。跟服务器性能完全没关系。当时不懂这些。不清楚怎么折腾。就想办法去做js代码压缩，浏览器缓存之类的。实际上瞎折腾。...怎么算流量。每次访问文件的大小累加，比如一个1m的文件，访问一次流量就加1m。 我个人理解，对于图片的量不大的情况下，使用这种云服务，好处不是节省存储空间。
POLARDB 数据库中有一个核心是他重新设计的存储系统，polarfs，polarfs 是怎么设计的架构是怎样的，下面根据官方的一篇详细的英文文档作为翻译的目标 https://www.vldb.org...（此部分基于商业风险不进行翻译，跳过到安全部分），为了保证数据的可靠性，数据库必须自己管理数据复制，存储使用通用文件系统，如ext4或XFS磁盘文件格式，在使用RDMA或PCIe SSD等低I/O延迟硬件时...，内核空间和用户空间之间的消息传递成本可能会降低I/O吞吐量，问题更大的是存储不能支持所有类型的数据库集群架构，但这是高级云服务的必需品。...所以在这篇文字中，我们要描述和设计我们要讨论的对象polarfs，一个分布式文件系统，如我们之前所提到的，低延迟高吞吐量和高可用中采用的数据存储机制。...在POLARFS 上我们构建了一个以ALISQL 为基础的关系型数据库POLARDB，通过共享存储架构和多个只读实例，从上图看，POLARDB节点主要分为两类，写节点和只读节点，主和从节点共享一个数据存储结构
据链家发布的数据，北京现在有35%的人租房住。按照北京常住人口2100万计算，当前北京大约有735万人在租房。纽约、中国香港、巴黎这样的国际型城市，都是超过一半的人租房住，纽约租房人群大概占60%。...问题是，租来的房子，能否成为幸福生活的一个选项?面对不断上涨的房租，北漂一族是否还租得起?他们租来的究竟是怎样一种生活?90度地产推出的北京租房大数据报告，或许可以揭示出一些真相。 ?...图2-北京热点租房区域TOP10 据滴滴出行大数据统计，北京地区上班族平均通勤时间为54分钟，成为华北地区“上班路最长最耗时”的城市。...而艾普大数据分析结果显示，由于租住地更偏远，北京租房一族的平均通勤时间达61分钟，很明显在路上花的时间更多一些。 需要说明的是，本次报告仅针对北京区域分析，不包括环京区域。...我们在此前的大数据报告《超炫潮汐图告诉你：环京北漂聚居在哪里》中已经做过分析，这里不再赘述。 ?
1.定义 内部存储：内部存储位于Android手机系统的data/data/这个目录下，内部存储是私有的，主要用于存储系统和应用程序的某些数据，对于其他应用程序来说是不可见的，并且会随着应用程序的卸载而被删除...外部存储：外部存储可以分为外部私有存储和外部公有存储。...外部私有存储位于/storage/emulated/0/Android/data/包名这个目录下，它和内部存储一样是私有的，并且其他应用程序是无法访问的，会随着应用程序的卸载而被清除。 ...它对所有的应用程序都是可见的，前提是该应用程序有外部存储权限，而且外部公有存储中的数据不会随应用程序的卸载而被删除。 2.使用哪些api进行访问？ ...注：在Android10之后，不能再使用外部公有存储下的两个方法了，应用程序只能访问自己的外部私有目录，所以Android10之后尽量使用外部私有存储下的两个方法。
1亿条数据需要缓存，怎么设计存储案例？ 1、问题描述 2、三种解决方案 2.1 哈希取余分区 2.2 一致性哈希算法分区 2.2.1 一致性Hash简介 2.2.2 一致性Hash能干嘛？...2.2.6 总结 2.3 哈希槽分区 2.3.1 哈希槽简介 2.3.2 哈希槽计算 1、问题描述 现在有1~2亿条数据需要缓存，如何设计这个存储案例？...简单说，就是C挂了，受到影响的只是B、C之间的数据，并且这些数据会转移到D进行存储。...2.2.6 总结 为了在节点数目发生改变时尽可能少的迁移数据 将所有的存储节点排列在收尾相接的Hash环上，每个key在计算Hash后会顺时针找到临近的存储节点存放。...缺点 数据的分布和节点的位置有关，因为这些节点不是均匀的分布在哈希环上的，所以数据在进行存储时达不到均匀分布的效果。 2.3 哈希槽分区 2.3.1 哈希槽简介 1、为什么会出现？
2 维护数据库中元数据的卷和本地chunk的位置信息。...3 创建卷和访问 chunk server中的卷 4 使用推或拉的方式同步元数据到polarswitch 5 监控卷中的延迟状态和IOPS指标，沿着I/O路径收集跟踪数据 6 定期调度副本内部和副本之间的数据校验...所以避免了写入和读取节点之间的昂贵的元数据同步。...只有在此之后，此请求才能响应到客户机并应用到数据块上。...8 当写成功收到大部分从库的信号并被传回到leader节点后，数据通过SPDK写入到主节点的数据块中。
FileOutputStream os = openFileOutput("file.txt", Context.MODE_PRIVATE); String text = "写数据到文件...data/data//files目录下 openFileOutput和openFileInput方法可以获得操作文件的OutputStream以及InputStream对象，而且可以通过流对象处理任何文件的数据...totalBlocks = stat.getBlockCount(); return totalBlocks * blockSize; } /** * 获取手机内置存储剩余存储空间...stat.getAvailableBlocks(); return availableBlocks * blockSize; } /** * 获取手机内置存储总的存储空间...byte[] buffer = new byte[8192]; int count = 0; // 写入数据
接上期， PolarFS 主要由两层组成，一层是存储管理层，上面一层是文件系统元数据和提供文件系统API层，存储层负责所有节点的磁盘资源，并为每个数据库实例提供数据库卷。...，处理I/O请求，POLARCTRL是控制面板，包括一组在微服务中实现的主节点，以及部署在所有计算和存储节点上的代理，Polarctrol使用mysql 事例作为元数据存储库。...，libpfs 从卷标中加载文件系统元数据并且构造相关的数据结构，在主存中存储对表文件进行文件进行文件迎神和块映射表。...3.2 存储层 存储层提供管理和访问文件系统的文件系统的作用，卷被分配给每一个数据库实例，并且挂载这chunks。...卷的容量在10GB到100TB之间可以满足巨量数据库的使用的需求，并可以添加卷满足扩展需求。卷能够被随机访问读或写在512B，和传统的存储设备一致，在同一个chunk中修改的数据的操作是原子性的。
关于POLARDB 的数据存储部分的论文翻译还在继续，此为第四部分，与IO 的实现有关__________________________________________________________...日志被复制到一个副本集合中，并使用名为ParallelRaft的协议来，保证副本之间的数据一致性。...图四，中展示了写IO request在POLARDB 内部是怎么执行的 1 POLARDB 发送一个写请求在polarswitch 和 libpfs 之间，polarswitch 通过环形buffer...2 POLARSWTICH 传输request 到对应的chunk's leader 节点，依据本地的缓冲的集群元数据。...此篇看上去比较枯燥，实际上是比较重要的这篇主要描述的是数据在POLARDB 底层的数据传输以及数据的落盘和反馈的过程。
数据缓存 通过《网络数据采集和解析》一文，我们已经知道了如何从指定的页面中抓取数据，以及如何保存抓取的结果，但是我们没有考虑过这么一种情况，就是我们可能需要从已经抓取过的页面中提取出更多的数据，重新去下载这些页面对于规模不大的网站倒是问题也不大...使用NoSQL Redis简介 Redis是REmote DIctionary Server的缩写，它是一个用ANSI C编写的高性能的key-value存储系统，与其他的key-value存储系统相比...Redis支持数据的持久化（RDB和AOF两种方式），可以将内存中的数据保存在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。...Redis不仅仅支持简单的key-value类型的数据，同时还提供hash、list、set，zset、hyperloglog、geo等数据类型。...配置底层有多少个数据库。 配置Redis的持久化机制 - RDB。 配置Redis的持久化机制 - AOF。 配置访问Redis服务器的验证口令。
关于POLARDB 的数据存储部分的论文翻译还在继续，此为第五部分 —————————————————————————————— 5 CONSISTENCY MODEL 一致性模型 A Revision...of Raft 简化的raft 分布式存储系统需要一个一致性的协议，去保证所有的 commit 对数据的修改能在不同的情况下，不丢失数据。...在传统事务处理系统中如数据库系统中，并发算法允许在执行中交错和执行次序打乱中执行，并得到逻辑顺序性的结果。这些系统自然可以容忍由传统存储语义引起的无序I/O完成，并自行解决该问题，以确保数据一致性。...实际上，MySQL和AliSQL等数据库并不关心底层存储的I/O序列。数据库的锁定系统将保证在任何时间点，只有一个线程可以在一个特定的页面上工作。...这里新的数据版本，将不会先于老的数据版本被应用，parallelraft 能够很容易的获知事务之间的冲突问题，其中LBA 存储了整个日志中没有被应用的日志信息头，follower 会根据 ACK-COMMIT-APPLY
存储引擎层做的事情比较单一，负责写数据、读数据。...写数据就是把 MySQL 传给存储引擎的数据存到磁盘文件或者内存中（对于 Memory 引擎是存储到内存），读数据就是把数据从磁盘或者内存读出来返回给 server 层。...server 层和引擎层是相对独立的两个模块，它们之间要配合完成工作，就会存在数据交互的过程，今天我们就以 server 层从存储引擎层读取数据来讲讲这个起着关键作用的数据交互过程。 1....引擎层从磁盘或者内存中读取数据之后，把引擎层的数据格式转换为 server 层的数据格式，然后写入到这个地址对应的内存空间里，server 层就可以拿这个数据来干各种事情了（比如：WHERE 条件筛选、...bit 类型的字段，如果创建表时指定的 bit 数不是 8 的整数倍，存储引擎在插入数据到磁盘或者内存时，就会在前面补充 0，比如 bit(17)，占用 3 字节，内容为 00010000010010011
但是构建一个企业级的数据湖（包括结构化和非结构化数据）已经成为了越来越多公司的目标。那么Hadoop还能满足我们的要求吗？还是我们需要更多的选择？ 存储方案 如图所示，底层存储大体可以分为四类。...对象存储（Object Storage），NoSQL 数据库（NoSQL Sources），关系型数据库（RDBMS Storage），大数据（Hadoop）。...对于大量的数据存储与归档，毫无疑问Hadoop是一个不错的选择。但是Hadoop是为大文件存储而设计的，在小文件存储中有着非常大的劣势。...什么是对象存储 对象存储，是一种扁平结构，其中文件被分解成碎片并分散在硬件中。在对象存储中，数据被分成称为对象的离散单元并保存在单个存储库中，而不是作为文件夹中的文件或服务器上的块保存。...您可以根据实际需求，创建不同类型的存储空间来存储不同的数据。 开源对象存储方案 部署自己的对象存储的最大优势就是可以把数据存在私有存储里。
SharedPreferences作为android的存储方式有以下特点： 1.只能存放key-value模式的键值。 2.本质就是就是以xml文件在应用程序所在包中存放数据。...用户不需要去 xml文件的生成和解析 4.由于 SharedPreferences 只能存放key-value 简单的数据结构，通过用来做软件配置参数，用来配置用户对软件的自定义或设置参数。...如果要存在复杂的数据，可以使用文件，如果还需要方便的增删改查 的话，就只能用Sqlite数据库来完成 下面是该使用的代码： 所用的字符串 <?...this.getApplicationContext()); pref.save(name, ID, phone); Toast.makeText(this.getApplicationContext(), "写入数据成功...用户只需要创建一实体，然后想里面添加数据和取出数据，即可 结果如下：
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