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使用Java读取 “Python写入redis” 的数据踩坑记录

前置环境声明: java8 +spring-boot-2.0.0.RELEASE +spring-boot-starter-data-redis(boot集成) python 3.7 64位 redis版本4.0.1 在这个python脚本中写入redis的数据是3个Student对象 代码如下 第一部分:python写入 import redis import json redisOperator = redis.Redis(host='localhost', port=6379,password="666666") class Student(object): def __init__(self, name, age, sex): self.name = name self.age = age self.sex = sex student1 = Student("chenjun1", 18, "男") student2 = Student("chenjun2", 19, "男") student3 = Student("chenjun3", ...

Linux中如何保证数据安全落盘

背景 在很多IO场景中,我们经常需要确保数据已经安全的写到磁盘上,以便在系统宕机重启之后还能读到这些数据。但是我们都知道,linux系统的IO路径还是很复杂的,分为很多层,每一层都可能会有buffer来加速IO读写。同时,用户态的应用程序和库函数也可能拥有自己的buffer,这又给IO路径增加了一些复杂性。可见,要想保证数据安全的写到磁盘上,并不是简单调一个write/fwrite就可以搞定的。 那么要怎么做呢?很多人会想到很多办法,比如:fflush()、fsync()、fdatasync()、sync()、open()使用O_DIRECT或O_SYNC标志等。嗯,这些手段(或者某些组合)的确可以保证数据安全的持久化,那么它们之间有什么区别呢?fflush()和fsync()有啥区别?O_DIRECT是啥意思,它可以保证数据安全的持久化吗?O_DIRECT和O_SYNC区别什么?O_SYNC和fsync()呢?fsync能完成msync的功能吗?本文将试图理解、解释这些概念的作用和区别。 Linux IO 所谓一图胜千言,为了解析清楚这些概念的区别,我特意画了一张图...

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