1、支持两种持久化方式：RDB和AOF。RDB通过快照方式生成二进制文件，支持多版本恢复，但可能导致数据丢失。AOF通过追加方式记录写操作，支持更小的数据丢失风险，但文件体积较大。两者各有优缺点，选择时需根据具体应用场景和需求进行权衡。使用Jedis连接Redis：在IDEA中，通过Maven配置文件引入Jedis依赖包。
2、Docker 提供了三种实现数据持久化的方式：volumes、bind mount 和 volume drivers。使用 volumes 可以创建持久化的存储，当容器停止时，数据仍然保留。多个容器可以共享一个卷，提供读写或只读访问。创建卷时，若目标目录为空，则数据拷贝至该卷中；若目标目录已存在，则数据被隐藏。
3、原来使用jmeter完成性能测试，一是使用监控插件、二是登录linux服务器实时监控，对于数据持久化来说，是不利的，也就是说，性能测试一旦停止，环境一恢复，那么无从结合jmeter产生的结果报告进行及时分析，所以需要搭建一款可视化性能监控平台，并且数据持久化；方便事后对比分析。
4、主要体现在fork和exec函数上。fork用于创建子进程，子进程与父进程共享物理空间，直到子进程或父进程尝试修改内存内容时，才会触发写时拷贝。exec用于装载新的程序，覆盖当前进程的内存空间，与COW机制结合，可以避免在程序替换前的无谓数据复制。在Redis中的应用：在RDB快照和AOF日志中依赖COW实现持久化。
数据库中的HBM：在信息科技领域，特别是在数据库管理系统中，HBM可能与对象关系映射有关。在这个上下文中，HBM可能是指一种将对象模型与数据库表结构进行映射的方法或工具，以实现数据的持久化。这种方法有助于简化对象与数据库之间的交互操作。
缓存是指可以进行高速数据交换的存储器，它先于内存与CPU交换数据，因此速率很快。
在一个Pod中准备两个容器nginx和busybox，然后声明一个Volume分别挂在到两个容器的目录中，然后nginx容器负责向Volume中写日志，busybox中通过命令将日志内容读到控制台。
电脑的Cookie是储存在用户本地终端上的数据。Cookie有时也用其复数形式 Cookies，指某些网站为了辨别用户身份、进行 session 跟踪而储存在用户本地终端上的数据（通常经过加密）。
首先，EJB是指Enterprise JavaBeans，是一种标准化的服务器端组件架构，用于构建分布式应用程序。EJB控制涵盖了一组技术和规范，包括容器管理、事务处理、安全性控制和数据持久化等，这些技术和规范共同提供了一种精细的组件控制方式，用于确保分布式应用程序的稳定运行。
DAL的意思为数据访问层。关于DAL的详细解释如下：DAL的基本定义 DAL，即数据访问层，是软件架构中的一种重要层级。它在应用程序中扮演着与数据库进行交互的角色，负责数据的存储、读取、更新和删除等操作。DAL的主要任务是实现对数据的持久化，即将数据保存到数据库中的过程。
探索对象持久化与数据序列化的深度链接 在软件开发的广阔世界中，对象持久化（Persistence）和数据序列化（Serialization）是两个看似相关，实则独立但又紧密相连的概念。它们如同一对双生兄弟，各司其职，却共同构建了数据管理的关键环节。
持久化是将程序数据在持久状态和瞬时状态间转换的机制。DBC就是一种持久化机制。文件IO也是一种持久化机制。日常持久化的方法 在一定周期内保持不变就是持久化，持久化是针对时间来说的。数据库中的数据就是持久化了的数据，只要你不去删除或修改。
持久化的对象，是已经存储到数据库或保存到本地硬盘中的对象，我们称之为持久化对象。为了保存在内存中的各种对象的状态（也就是实例变量，不是方法），并且可以把保存的对象状态再读出来。
持久化是将程序数据在持久状态和瞬时状态间转换的机制。通俗的讲，就是瞬时数据（比如内存中的数据，是不能永久保存的）持久化为持久数据（比如持久化至数据库中，能够长久保存）。
数据持久化：数据存储是将数据保存在某种介质中，以便长期保留和后续使用。在数据处理过程中，重要的输入、输出或者中间结果需要被保存下来，且随时被访问和更新，确保处理过程不会丢失任何关键信息。数据共享传递：不同的处理单元需要访问相同的输入或者产生相同类型的输出。
定义：用来临时或长期保存数据的环节。作用：展示数据的获取和存储操作。表示方法：以右开口的长方框呈现，内部注明存储的数据名称。
数据存储表示系统在运行过程中需要保存的数据，如数据库、文件等。在数据流程图中，数据存储是处理功能之间的连接点，用于暂时保存数据，以便后续处理或访问。 数据流：数据流是数据在系统中移动的路径，表示数据的来源、去向和处理过程。
在数据流程图中的数据存储是指，在特定流程节点上暂时保存的数据，这些数据在后续流程中可能会被读取、修改或删除。数据流程图（Data Flow Diagram，简称DFD）是结构化系统分析和设计方法（Structured Analysis and Design Technique，简称SADT）中使用的工具，用于表示信息系统中数据的流动和处理过程。
1、Compose 的核心概念：包括服务、网络和卷，这些概念对于部署和管理多容器应用至关重要。编写 dockercompose.yml 文件：通过该文件定义服务、网络和卷，实现多容器应用的自动化启动和管理。结合自定义 Dockerfile：使用 dockercompose.yml 文件与自定义 Dockerfile，实现服务的自动化配置和启动。
2、创建和查看数据卷通过命令创建数据卷，并查看其在宿主机的映射目录。 挂载数据卷在创建容器时，通过命令挂载数据卷到容器内部。 案例-给MySQL挂载本地目录将宿主机目录挂载到MySQL容器，实现数据持久化。
3、管理复杂性：在大型项目中，往往需要针对不同的应用和组件配置不同的环境。使用Docker部署和管理大规模的容器集群会增加管理的复杂性，可能需要额外的工具和流程来管理容器的部署、扩展和升级等任务。持久化存储问题：Docker容器本身是临时性的，当容器重启或销毁时，其中的数据也会消失。