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@ -355,8 +355,6 @@ Linux 系统是一个多用户多任务的分时操作系统,任何一个要
- `ifconfig``ip`:用于查看系统的网络接口信息,包括网络接口的 IP 地址、MAC 地址、状态等。 - `ifconfig``ip`:用于查看系统的网络接口信息,包括网络接口的 IP 地址、MAC 地址、状态等。
- `netstat [选项]`:用于查看系统的网络连接状态和网络统计信息,可以查看当前的网络连接情况、监听端口、网络协议等。 - `netstat [选项]`:用于查看系统的网络连接状态和网络统计信息,可以查看当前的网络连接情况、监听端口、网络协议等。
- `ss [选项]`:比 `netstat` 更好用,提供了更快速、更详细的网络连接信息。 - `ss [选项]`:比 `netstat` 更好用,提供了更快速、更详细的网络连接信息。
- `nload``sar``nload` 都可以监控网络流量,但`sar` 的输出是文本形式的数据,不够直观。`nload` 则是一个专门用于实时监控网络流量的工具,提供图形化的终端界面,更加直观。不过,`nload` 不保存历史数据,所以它不适合用于长期趋势分析。并且,系统并没有默认安装它,需要手动安装。
- `sudo hostnamectl set-hostname 新主机名`:更改主机名,并且重启后依然有效。`sudo hostname 新主机名`也可以更改主机名。不过需要注意的是,使用 `hostname` 命令直接更改主机名只是临时生效,系统重启后会恢复为原来的主机名。
### 其他 ### 其他

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@ -153,27 +153,9 @@ Redis 7.0 版本之后AOF 重写机制得到了优化改进。下面这段内
### AOF 校验机制了解吗? ### AOF 校验机制了解吗?
纯 AOF 模式下Redis 不会对整个 AOF 文件使用校验和(如 CRC64而是通过逐条解析文件中的命令来验证文件的有效性。如果解析过程中发现语法错误如命令不完整、格式错误Redis 会终止加载并报错,从而避免错误数据载入内存 AOF 校验机制是 Redis 在启动时对 AOF 文件进行检查,以判断文件是否完整,是否有损坏或者丢失的数据。这个机制的原理其实非常简单,就是通过使用一种叫做 **校验和checksum** 的数字来验证 AOF 文件。这个校验和是通过对整个 AOF 文件内容进行 CRC64 算法计算得出的数字。如果文件内容发生了变化那么校验和也会随之改变。因此Redis 在启动时会比较计算出的校验和与文件末尾保存的校验和(计算的时候会把最后一行保存校验和的内容给忽略点),从而判断 AOF 文件是否完整。如果发现文件有问题Redis 就会拒绝启动并提供相应的错误信息。AOF 校验机制十分简单有效,可以提高 Redis 数据的可靠性
**混合持久化模式**Redis 4.0 引入AOF 文件由两部分组成: 类似地RDB 文件也有类似的校验机制来保证 RDB 文件的正确性,这里就不重复进行介绍了。
- **RDB 快照部分**:文件以固定的 `REDIS` 字符开头,存储某一时刻的内存数据快照,并在快照数据末尾附带一个 CRC64 校验和(位于 RDB 数据块尾部、AOF 增量部分之前)。
- **AOF 增量部分**:紧随 RDB 快照部分之后,记录 RDB 快照生成后的增量写命令。这部分增量命令以 Redis 协议格式逐条记录,无整体或全局校验和。
RDB 文件结构的核心部分如下:
| **字段** | **解释** |
| ----------------- | ---------------------------------------------- |
| `"REDIS"` | 固定以该字符串开始 |
| `RDB_VERSION` | RDB 文件的版本号 |
| `DB_NUM` | Redis 数据库编号,指明数据需要存放到哪个数据库 |
| `KEY_VALUE_PAIRS` | Redis 中具体键值对的存储 |
| `EOF` | RDB 文件结束标志 |
| `CHECK_SUM` | 8 字节确保 RDB 完整性的校验和 |
Redis 启动并加载 AOF 文件时,首先会校验文件开头 RDB 快照部分的数据完整性,即计算该部分数据的 CRC64 校验和,并与紧随 RDB 数据之后、AOF 增量部分之前存储的 CRC64 校验和值进行比较。如果 CRC64 校验和不匹配Redis 将拒绝启动并报告错误。
RDB 部分校验通过后Redis 随后逐条解析 AOF 部分的增量命令。如果解析过程中出现错误如不完整的命令或格式错误Redis 会停止继续加载后续命令,并报告错误,但此时 Redis 已经成功加载了 RDB 快照部分的数据。
## Redis 4.0 对于持久化机制做了什么优化? ## Redis 4.0 对于持久化机制做了什么优化?

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@ -703,7 +703,7 @@ Bloom Filter 会使用一个较大的 bit 数组来保存所有的数据,数
![缓存雪崩](https://oss.javaguide.cn/github/javaguide/database/redis/redis-cache-avalanche.png) ![缓存雪崩](https://oss.javaguide.cn/github/javaguide/database/redis/redis-cache-avalanche.png)
举个例子:缓存中的大量数据在同一时间过期,这个时候突然有大量的请求需要访问这些过期的数据。这就导致大量的请求直接落到数据库上,对数据库造成了巨大的压力。 举个例子:数据库中的大量数据在同一时间过期,这个时候突然有大量的请求需要访问这些过期的数据。这就导致大量的请求直接落到数据库上,对数据库造成了巨大的压力。
#### 有哪些解决办法? #### 有哪些解决办法?

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@ -341,7 +341,7 @@ Final Reference: Daisy, Final Mark: true
- `AtomicLongFieldUpdater`:原子更新长整形字段的更新器 - `AtomicLongFieldUpdater`:原子更新长整形字段的更新器
- `AtomicReferenceFieldUpdater`:原子更新引用类型里的字段的更新器 - `AtomicReferenceFieldUpdater`:原子更新引用类型里的字段的更新器
要想原子地更新对象的属性需要两步。第一步,因为对象的属性修改类型原子类都是抽象类,所以每次使用都必须使用静态方法 newUpdater()创建一个更新器,并且需要设置想要更新的类和属性。第二步,更新的对象属性必须使用 volatile int 修饰符。 要想原子地更新对象的属性需要两步。第一步,因为对象的属性修改类型原子类都是抽象类,所以每次使用都必须使用静态方法 newUpdater()创建一个更新器,并且需要设置想要更新的类和属性。第二步,更新的对象属性必须使用 public volatile 修饰符。
上面三个类提供的方法几乎相同,所以我们这里以 `AtomicIntegerFieldUpdater`为例子来介绍。 上面三个类提供的方法几乎相同,所以我们这里以 `AtomicIntegerFieldUpdater`为例子来介绍。
@ -351,8 +351,8 @@ Final Reference: Daisy, Final Mark: true
// Person 类 // Person 类
class Person { class Person {
private String name; private String name;
// 要使用 AtomicIntegerFieldUpdater字段必须是 volatile int // 要使用 AtomicIntegerFieldUpdater字段必须是 public volatile
volatile int age; private volatile int age;
//省略getter/setter和toString //省略getter/setter和toString
} }