Redis 集群初体验

最近在学习redis,使用虚拟机尝试搭建redis集群,使用的例子就是官方推荐的 Redis Cluster 集群,记录一下搭建过程:

1、环境准备
  • 节点准备

官方推荐的入门学习 集群环境最好6个,所以我创建了6个虚拟机,设置固定 IP 使其在同一个子网下:

	CentOS 7 
	192.168.50.3
	192.168.50.4
	192.168.50.5
	192.168.50.6
	192.168.50.7
	192.168.50.8
	192.168.50.9
2、构建节点

搭建集群的第一件事情我们需要一些运行在集群模式的Redis实例。
这意味这集群并不是由一些普通的Redis实例组成的,集群模式需要通过配置启用,开启集群模式后的Redis实例便可以使用集群特有的命令和特性了。

  • 下载源码
	$ wget  https://github.com/antirez/redis/releases/tag/5.0.3
  • 编译安装
	1.解压
	$ tar -zxvf redis-5.0.2.tar.gz
	
	2.进入 redis-5.0.2 根目录进行编译安装
	$ make && make install
	
	注意:这里我执行 make 编译命令的时候,编译出错了,检查发现是我 centOS 上没有 安装 gcc  编译器
	$ yum  install gcc
  • 运行Redis实例
	1、配置 redis.conf  这里我使用官方推荐的最少配置实例
	
	port 6379 
	#开启实例的集群模式
	cluster-enabled yes  
	
	#保存节点配置文件的路径, 默认值为 nodes.conf
	cluster-config-file nodes.conf  
	
	# 检测集群中master节点失败最大时间(集群超时时间,节点超时多久认为它宕机了)
	cluster-node-timeout 5000  

	# 持久化,aof日志开启  有需要就开启,它会每次写操作都记录一条日志
	appendonly yes  

	# 指定只接收来自该ip地址的请求,这里我为了方便,设置成 0.0.0.0 ,接收所有的ip地址,也可以明确指明那些IP地址
	bind 0.0.0.0

	#设置redis后台运行
	daemonize yes
	
	
	2、启动服务 redis 服务
	
	编译安装源码后,‘src’ 目录下,会生成一些可执行文件,其中包括  redis-server ,直接使用它运行 redis.conf
	
	$ ./redis-server ../redis.conf
	
  • 启动redis WARNING 解决方案

    我在启动reids的时候,遇到下面的几个警告,网上查找了一下,整理出下面的解决方案:

	1、WARNING: The TCP backlog setting of 511 cannot be enforced because /proc/sys/net/core/somaxconn is set to the lower value of 128.

	$ vim /etc/sysctl.conf
	$ net.core.somaxconn = 20480  #最大队列长度,应付突发的大并发连接请求,默认为128
	$ net.ipv4.tcp_max_syn_backlog = 20480  #半连接队列长度,此值受限于内存大小,默认为1024
	$ sysctl -p  #使参数生效

	2、WARNING overcommit_memory is set to 0! Background save may fail under low memory condition. To fix this issue add 'vm.overcommit_memory = 1' to /etc/sysctl.conf and then reboot or run the command 'sysctl vm.overcommit_memory=1' for this to take effect.
	
	$ vim /etc/sysctl.conf
	$ vm.overcommit_memory = 1  
	$ sysctl -p  #使参数生效

	3、WARNING you have Transparent Huge Pages (THP) support enabled in your kernel. 

	先执行此命令
	$echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled  
	  
	再在 rc.local 添加 以下代码
	$vim /etc/rc.local
	  
	if test -f /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled; then
	echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled
	fi
	if test -f /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/defrag; then
	echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/defrag
	fi
  • 启动 6379 和 16379 端口

    我的几台虚拟机节点此时虽然在一个子网下面,但我尝试在 192.168.50.3 机器上 telnet 192.168.50.3 6379 ,发现连接被拒绝,说明节点之间还是不通的,查找发现需要开启端口,而且文档上有这么一段话:

    每个 Redis 集群节点需要两个 TCP 连接打开。正常的 TCP 端口用来服务客户端,例如 6379,加 10000 的端口用作数据端口,在上面的例子中就是 16379。

	永久的开放需要的端口
	$ sudo firewall-cmd --zone=public --add-port=6379/tcp --permanent
	$ sudo firewall-cmd --zone=public --add-port=16379/tcp --permanent
	$ sudo firewall-cmd --reload
  • 创建集群

    每台机器按照上面配置好,并启动成功后,就可以启动集群了

	$ redis-cli --cluster create 192.168.50.9:6379 192.168.50.8:6379 192.168.50.7:6379 192.168.50.6:6379 192.168.50.5:6379 192.168.50.4:6379 --cluster-replicas 1

启动成功…
集群启动成功图示

  • 简单测试
    我们可以使用 redis-cli -c 连接集群进行简单测试
	#加参数 -C 可连接到集群,因为 redis.conf 将 bind 改为了ip地址,所以 -h 参数不可以省略,-p 参数为端口号
	$ redis-cli -h 192.168.50.4 -c -p 6379

至此,最简单的集群就搭建成功了,可以尝试一些,增删迁移节点等操作…

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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