Java使用Redis及其优化

本文介绍了如何在Redis中开启远程连接,包括配置bind和启用密码验证。接着展示了如何使用Jedis库进行连接,并演示了基本的读写操作。最后,封装Jedis实例为线程安全的连接池,便于在项目中高效管理Redis操作。

所有坚韧不拔的努力迟早会取得报酬的。—— 安格尔

开启远程连接

Redis默认是不支持远程连接的,这里需要手动开启远程连接。

  1. 关闭本机IP绑定,允许远程连接。找到redis.conf中的bind:127.0.0.1将其注释。
    在这里插入图片描述
  2. 开启密码校验。找到redis.conf中的requirepass去掉其注释并设置密码。在这里插入图片描述

Jedis连接Redis

创建一个Maven项目,导入Jedis依赖。

<dependency>
            <groupId>redis.clients</groupId>
            <artifactId>jedis</artifactId>
            <type>jar</type>
            <scope>compile</scope>
</dependency>

测试链接是否成功。

public static void main(String[] args) {
        //创建Jedis对象 如果使用的是默认端口 则可忽略 (本次使用的是Docker创建的Redis)
        Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6379);
        //密码认证
        jedis.auth("123456");
        //测试连接
        String res = jedis.ping();
        //输出PONG表示连接成功 抛出异常则失败
        System.out.println(res);
    }

在这里插入图片描述使用Redis中写入一些值。不熟悉基本操作的可以查看Redis基本操作
在这里插入图片描述

//获取值
System.out.println(jedis.get("name"));
//写入值
String result = jedis.set("gender", "male");
System.out.println(result);

在这里插入图片描述
紧接着再去redis中查看刚才写入的gender
在这里插入图片描述
Jedis中提供的方法和Redis的命令基本上是一样的,所以这里的操作就不做过多的赘述了。
在这里插入图片描述

封装Jedis进行操作

Jedis对象不是线城安全的,所以在实际开发中,一般我们都是通过连接池来获取,使用完成后再还给连接池。

public interface JedisCall {
    void call(Jedis jedis);
}
public class RedisDemo {

    private JedisPool jedisPool;

    public RedisDemo(){
        GenericObjectPoolConfig config = new GenericObjectPoolConfig();
        //设置连接池最大空闲数
        config.setMaxIdle(100);
        //最大连接数
        config.setMaxTotal(300);
        //设置最大等待时间 -1表示无限制
        config.setMaxWaitMillis(30000);
        //开启空闲时间检查有效性
        config.setTestOnBorrow(true);
        //连接redis
        jedisPool = new JedisPool(config, "127.0.0.1", 6379, 30000);
    }

    public void execute(JedisCall jedisCall) {
    	//try resource
        try (Jedis jedis = jedisPool.getResource()) {
            jedisCall.call(jedis);
        }
    }
}
public class JedisTest {
    public static void main(String[] args) {
        RedisDemo redisDemo = new RedisDemo();
        redisDemo.execute(jedis -> {
            //TODO
			//做一些操作
        });
    }
}
本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 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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