python持久化程序的配置参数？

一、python持久化程序的配置参数？

为了提高程序的灵活性，一种推荐的方式是将代码的可配置项抽出为单个源文件，以方便统一修改查看：

"""

config.py 配置文件

"""

NETWORK_SIZE = 200

DS_SIZE = [0.01, 10]

CAPACITY_RATIO = 5

CL_CL_DELAY_BASELINE = [2e-3, 100e-3]

DC_DC_DELAY_BASELINE = [5e-3, 50e-3]

CL_DC_DELAY_BASELINE = [10e-3, 200e-3]

# ......

二、VFS有持久化数据吗？

VFS是Linux系统中的虚拟文件系统，其工作原理是将文件的操作转化为系统调用并交由具体的文件系统处理。VFS本身不存储数据，因此不存在持久化数据。它仅仅是一个抽象层，操作系统内核使用VFS把不同类型的文件系统组合在一起。当用户或程序操作文件时，VFS会根据文件的类型，交由对应的文件系统来进行处理。因此，持久化数据的存储是由文件系统负责的，而不是VFS本身。

三、如何实现docker的数据持久化？

讲容器内的文件或目录monut到宿主机的硬盘上 比如 docker run -d -v /var/log:/usr/local/tomcat/logs tomcat:9表示tomcat容器中的/usr/local/tomcat/logs会挂载到宿主机的/var/log 这样即使容器删除,宿主机的/var/log目录仍会保存下来

四、元数据的持久化过程的实质？

文件系统元数据的持久化

Namenode存储HDFS的元数据。对于任何对文件元数据产生修改的操作，Namenode都使用一个称为Editlog的事务日志记录下来。

例如，在HDFS中创建一个文件，Namenode就会在Editlog中插入一条记录来表示；同样，修改文件的replication因子也将往 Editlog插入一条记录。Namenode在本地OS的文件系统中存储这个Editlog。整个文件系统的namespace，包括block到文件的映射、文件的属性，都存储在称为FsImage的文件中，这个文件也是放在Namenode所在系统的文件系统上。

Namenode在内存中保存着整个文件系统namespace和文件Blockmap的映像。这个关键的元数据设计得很紧凑，因而一个带有4G内存的 Namenode足够支撑海量的文件和目录。

当Namenode启动时，它从硬盘中读取Editlog和FsImage，将所有Editlog中的事务作用（apply)在内存中的FsImage ，并将这个新版本的FsImage从内存中flush到硬盘上,然后再truncate这个旧的Editlog，因为这个旧的Editlog的事务都已经作用在FsImage上了。这个过程称为checkpoint。

在当前实现中，checkpoint只发生在Namenode启动时，在不久的将来我们将实现支持周期性的checkpoint。

Datanode并不知道关于文件的任何东西，除了将文件中的数据保存在本地的文件系统上。它把每个HDFS数据块存储在本地文件系统上隔离的文件中。

Datanode并不在同一个目录创建所有的文件，相反，它用启发式地方法来确定每个目录的最佳文件数目，并且在适当的时候创建子目录。在同一个目录创建所有的文件不是最优的选择，因为本地文件系统可能无法高效地在单一目录中支持大量的文件。

当一个Datanode启动时，它扫描本地文件系统，对这些本地文件产生相应的一个所有HDFS数据块的列表，然后发送报告到Namenode，这个报告就是Blockreport。

五、数据持久化的三种方式？

三种方式：文件存储、SharedPreferences存储、数据库存储。

1、文件存储

方式：把所要保存一些文本数据存储到手机的内存中，当有需要的时候读取出来，默认的存储到data/data/<package name> /files目录下，因此当程序被卸载时所在的目录文件都会被删除，这些数据也会随着消失。

2、SharedPreferences存储

方式：SharedPreferences通过键值对的方式存储数据，它的储存方式相对简单易用。

3、数据库存储

方式：其实在安卓系统中内置了SQLite数据库，它是一个轻量级的关系型数据库，运算速度快，占用资源少，很适合在移动设备上使用，不仅支持标准SQL语法，还遵循ACID(数据库事务)原则，使用起来非常方便！

六、python数据为什么要规范化？

1.数据规范化有助于阅读

2.方便维护，和使用

3.规范化后能清楚的知道数据结构，减少重复数据，脏数据等

七、redis持久化？

Redis是一种高级key-value数据库。它跟memcached类似，不过数据可以持久化，而且支持的数据类型很丰富。有字符串，链表，集 合和有序集合。支持在服务器端计算集合的并，交和补集(difference)等，还支持多种排序功能。所以Redis也可以被看成是一个数据结构服务 器。

Redis的所有数据都是保存在内存中，然后不定期的通过异步方式保存到磁盘上(这称为“半持久化模式”)；也可以把每一次数据变化都写入到一个append only file(aof)里面(这称为“全持久化模式”)。

由于Redis的数据都存放在内存中，如果没有配置持久化，redis重启后数据就全丢失了，于是需要开启redis的持久化功能，将数据保存到磁 盘上，当redis重启后，可以从磁盘中恢复数据。redis提供两种方式进行持久化，一种是RDB持久化（原理是将Reids在内存中的数据库记录定时 dump到磁盘上的RDB持久化），另外一种是AOF（append only file）持久化（原理是将Reids的操作日志以追加的方式写入文件）。

八、python数据规范化什么时候用？

根据需要的食物用数据，缺少时就可以用数据，太多时就不用想什么时候用，根据实际情况调解

九、mysql持久化原理？

持久化定义

持久化是指事务一旦提交，它对数据库的改变就应该是永久性的，接下来的其他操作或故障不应该对本次事务的修改有任何影响。

我们知道InnoDB使用 Buffer Pool 来提高读写的性能。但是 Buffer Pool 是在内存的，是易失性的，如果一个事务提交了事务后，MySQL突然宕机，且此时Buffer Pool中修改的数据还没有刷新到磁盘中的话，就会导致数据的丢失，事务的持久性就无法保证。

为了解决这个问题，InnoDB引入了 redo log来实现数据修改的持久化。当数据修改时，InnoDB除了修改Buffer Pool中的数据，还会在redo log 记录这次操作，并保证redo log早于对应的页面落盘（一般在事务提交的时候），也就是常说的WAL。若MySQL突然宕机了且还没有把数据刷回磁盘，重启后，MySQL会通过已经写入磁盘的redo log来恢复没有被刷新到磁盘的数据页。

实现原理：redo log

为了提高性能，和数据页类似，redo log 也包括两部分：一是内存中的日志缓冲(redo log buffer)，该部分日志是易失性的；二是磁盘上的重做日志文件(redo log file)，该部分日志是持久的。redo log是物理日志，记录的是数据库中物理页的情况 。

当数据发生修改时，InnoDB不仅会修改Buffer Pool中的数据，也会在redo log buffer记录这次操作；当事务提交时，会对redo log buffer进行刷盘，记录到redo log file中。如果MySQL宕机，重启时可以读取redo log file中的数据，对数据库进行恢复。这样就不需要每次提交事务都实时进行刷脏了。

大概就是这些，还有就是出现意外关机，需要数据恢复的，持久化这块也可以做到的。

十、ehcache持久化原理？

用diskPersistent来配置本地磁盘持久化，实现此功能只用简单的将diskPersistent配置为true，以tomcat为例，在重启时候需要告知EhCache，你要重启了，让EhCache去序列化内容到磁盘，此过程可以自己写监听实现重启时调用CacheManager的shutdown，也可以直接使用EhCache提供的监听类net.sf.ehcache.constructs.web.ShutdownListener，但是有一点需要注意，就是在使用此项功能时，必须保持重启或者关闭Server采用的是正常手段关闭，直接杀进程之类的关闭时完全不生效的。