不起作用Redis：重启无法持久化
Redis是一种流行的开源数据结构 服务器 ，它提供高性能、可扩展的内存集合、持久化、发布订阅和高级数据结构操作。然而，在使用Redis时，您可能会遇到一些问题，比如重启后无法持久化。这种情况通常是由于配置错误、磁盘故障或内存不足等原因引起的。在本文中，我们将讨论如何诊断和解决这种问题。
让我们看看Redis的持久化实现。Redis提供两种持久化方式：RDB和AOF。RDB是一种快照持久化方式，可以将Redis数据集快速保存到磁盘上。AOF是一种追加日志方式，可以将每个写操作追加到文件末尾。当Redis重新启动时，它可以使用RDB或AOF来还原数据集。
现在，假设您的Redis已经配置为使用RDB持久化方式，并且您已经设置了“save”选项，以确保Redis定期将快照保存到磁盘。但是，在重启Redis后，您发现数据集没有被还原，这可能是由于以下一些原因：
1. RDB持久化配置错误
检查您的Redis配置文件，确保已正确设置RDB持久化选项。例如，您需要设置“save”选项，并在“dbfilename”和“dir”选项中指定RDB文件的名称和路径。
2. Redis进程没有写入磁盘
当Redis执行RDB持久化时，它需要将数据集写入磁盘。如果Redis进程没有权限写入磁盘，那么持久化就会失败。检查您的文件系统权限，确保Redis进程有写入RDB文件所需的权限。
3. Redis内存不足
如果Redis的内存不足，它将无法执行持久化操作。在这种情况下，您可以尝试增加Redis服务器的内存或者减少Redis的数据集大小。您还可以使用虚拟内存，将Redis的数据集交换到磁盘上，以便节省内存。
4. RDB文件损坏
如果RDB文件损坏，Redis将无法使用它来还原数据集。您可以尝试使用“redis-check-dump”命令来检查RDB文件的完整性并修复它。例如，以下命令可以检查RDB文件是否正确：
redis-check-dump
5. Redis进程启动失败
如果Redis进程在启动时崩溃或停止，它将无法执行持久化操作。在此情况下，您可以检查Redis的日志文件，查找错误消息并解决它们。您还可以尝试使用“redis-server”命令手动启动Redis进程，并查看输出以查找问题。
为了解决Redis重启后无法持久化的问题，您需要诊断并解决潜在的原因。可以通过检查配置文件、文件系统权限、内存使用和日志文件等方式，以确定问题所在，并采取相应的措施来解决问题。如果问题仍然存在，请参考Redis的文档或社区支持，以获得更多帮助。
香港服务器首选树叶云，2H2G首月10元开通。树叶云（www.IDC.Net）提供简单好用，价格厚道的香港/美国云服务器和独立服务器。IDC+ISP+ICP资质。ARIN和APNIC会员。成熟技术团队15年行业经验。
Redis：在Windows中安装了redis，为什么没有保存数据呢？
没有开持久化机制Redis本来就是内存数据库，所以默认不会保存到硬盘上。
memcached和redis的区别
medis与Memcached的区别传统MySQL+ Memcached架构遇到的问题 实际MySQL是适合进行海量数据存储的，通过Memcached将热点数据加载到cache，加速访问，很多公司都曾经使用过这样的架构，但随着业务数据量的不断增加，和访问量的持续增长，我们遇到了很多问题： 需要不断进行拆库拆表，Memcached也需不断跟着扩容，扩容和维护工作占据大量开发时间。 与MySQL数据库数据一致性问题。 数据命中率低或down机，大量访问直接穿透到DB，MySQL无法支撑。 4.跨机房cache同步问题。 众多NoSQL百花齐放，如何选择 最近几年，业界不断涌现出很多各种各样的NoSQL产品，那么如何才能正确地使用好这些产品，最大化地发挥其长处，是我们需要深入研究和思考的问题，实际归根结底最重要的是了解这些产品的定位，并且了解到每款产品的tradeoffs，在实际应用中做到扬长避短，总体上这些NoSQL主要用于解决以下几种问题 1.少量数据存储，高速读写访问。 此类产品通过数据全部in-momery 的方式来保证高速访问，同时提供数据落地的功能，实际这正是Redis最主要的适用场景。 2.海量数据存储，分布式系统支持，数据一致性保证，方便的集群节点添加/删除。 3.这方面最具代表性的是dynamo和bigtable 2篇论文所阐述的思路。 前者是一个完全无中心的设计，节点之间通过gossip方式传递集群信息，数据保证最终一致性，后者是一个中心化的方案设计，通过类似一个分布式锁服务来保证强一致性,数据写入先写内存和redo log，然后定期compat归并到磁盘上，将随机写优化为顺序写，提高写入性能。 free，auto-sharding等。 比如目前常见的一些文档数据库都是支持schema-free的，直接存储Json格式数据，并且支持auto-sharding等功能，比如mongodb。 面对这些不同类型的NoSQL产品,我们需要根据我们的业务场景选择最合适的产品。 Redis适用场景，如何正确的使用 前面已经分析过，Redis最适合所有数据in-momory的场景，虽然Redis也提供持久化功能，但实际更多的是一个disk-backed的功能，跟传统意义上的持久化有比较大的差别，那么可能大家就会有疑问，似乎Redis更像一个加强版的Memcached，那么何时使用Memcached,何时使用Redis呢?如果简单地比较Redis与Memcached的区别，大多数都会得到以下观点： 1Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。 2Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。 3Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。 抛开这些，可以深入到Redis内部构造去观察更加本质的区别，理解Redis的设计。 在Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的。 这是和Memcached相比一个最大的区别。 Redis只会缓存所有的 key的信息，如果Redis发现内存的使用量超过了某一个阀值，将触发swap的操作，Redis根据“swappability = age*log(size_in_memory)”计 算出哪些key对应的value需要swap到磁盘。 然后再将这些key对应的value持久化到磁盘中，同时在内存中清除。 这种特性使得Redis可以 保持超过其机器本身内存大小的数据。 当然，机器本身的内存必须要能够保持所有的key，毕竟这些数据是不会进行swap操作的。 同时由于Redis将内存 中的数据swap到磁盘中的时候，提供服务的主线程和进行swap操作的子线程会共享这部分内存，所以如果更新需要swap的数据，Redis将阻塞这个 操作，直到子线程完成swap操作后才可以进行修改。 使用Redis特有内存模型前后的情况对比： VM off: 300k keys, 4096 bytes values: 1.3G used VM on:300k keys, 4096 bytes values: 73M used VM off: 1 million keys, 256 bytes values: 430.12M used VM on:1 million keys, 256 bytes values: 160.09M used VM on:1 million keys, values as large as you want, still: 160.09M used当 从Redis中读取数据的时候，如果读取的key对应的value不在内存中，那么Redis就需要从swap文件中加载相应数据，然后再返回给请求方。 这里就存在一个I/O线程池的问题。 在默认的情况下，Redis会出现阻塞，即完成所有的swap文件加载后才会相应。 这种策略在客户端的数量较小，进行 批量操作的时候比较合适。 但是如果将Redis应用在一个大型的网站应用程序中，这显然是无法满足大并发的情况的。 所以Redis运行我们设置I/O线程 池的大小，对需要从swap文件中加载相应数据的读取请求进行并发操作，减少阻塞的时间。 如果希望在海量数据的环境中使用好Redis，我相信理解Redis的内存设计和阻塞的情况是不可缺少的。
怎样在代码中设置tomcat-redis-session-manager的session时间
一般情况下，session都是存储在内存里，当服务器进程被停止或者重启的时候，内存里的session也会被清空，如果设置了session的持久化特性，服务器就会把session保存到硬盘上。 你可以设置session的持久化特性试试看，当服务器进程重新启动或这些信息将能够被再次使用。 建议你最好还是把数据存放进数据库来实现计数器。
发表评论