CentOS安装Redis记录

最新推荐文章于 2025-08-24 13:31:41 发布
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本文介绍Redis这款基于内存的高性能key-value数据库的特点与安装步骤。Redis支持多种数据结构如字符串、哈希、列表、集合及有序集合等，并通过定期将数据刷新至磁盘以确保极高的读写效率。

redis 是一个基于内存的高性能key-value数据库，数据都保存在内存中定期刷新到磁盘，以极高的读写效率而备受关注。他的特点是支持各种数据结构，stirng,hashes, list,set,和sorted sets

1.下载安装

wget http://download.redis.io/redis-stable.tar.gz
tar -zxvf redis-stable.tar.gz
cd redis-stable
make


Centos安装Redis并持久化
唐僧不爱八戒
01-16 1111
可以同时启用 RDB 和 AOF，RDB 提供定期快照，AOF 提供更高的写操作持久性。Redis 通常在 EPEL（Extra Packages for Enterprise Linux）中提供，先安装它。如果需要从 RDB 恢复，可以手动关闭 AOF 或清空 AOF 文件。如果需要外部访问 Redis，需要在防火墙中开放端口（默认端口为 6379）。重启服务器后检查 Redis 服务状态，确保其已启动。AOF 可以记录每个写操作，提供更高的数据持久性。快照生成后，可以在配置文件中指定的目录下找到。
CentOS 7中安装Redis
z的博客
07-24 897
daemonize 的值从 no 修改成 yes（Redis服务默认是前台运行，需要修改为后台运行）（2）关闭防火墙，简单粗暴，但是一般这种操作用的比较多，但是生产环境下，不是很推荐直接关闭，会有安全风险。进入之后将以下信息复制进去：（注意ExecStart的内容为你们自己的redis.conf文件的路径）（1）给防火墙增加端口号，让防火墙对于指定的端口号不再进行拦截，类似白名单。搜索功能：/+要搜索的内容，n：下一个搜索结果，N：上一个搜索结果。可以启动的时候不写redis.conf的全限定名称。
centos安装redis记录
Shuo的博客
01-25 501
在打开的配置文件中，你可以修改各种 Redis 的配置选项。例如，你可能想要更改 Redis 的监听地址、端口号、数据库路径、密码等。Redis 可以通过 EPEL 存储库进行安装。在安装任何软件之前，建议先更新系统的软件包列表。在完成修改后，使用快捷键保存文件。Redis 的配置文件通常位于。你可以使用文本编辑器（如。
Centos 7安装 Redis
m0_67401134的博客
02-24 2433
不过该仓库提供的是RedisDesktopManager的源码，并未提供windows安装包，如需安装包需要订阅大神的付费服务。本次笔记以redis 6.2.6作为演示，可上官网先自行下载redis的linux压缩包，传至linux。，会阻塞整个会话窗口，窗口关闭或者按下 ctrl + c 则redis停止，类似于临时启动，不推荐使用。安装完成Redis，我们就可以操作Redis，实现数据的CRUD了。方式启动，则必须修改Redis配置文件，redis.conf在我们之前解压的redis安装包下（
CentOS安装Redis
y_wu794的博客
07-30 842
基于内存或持久化的日志型、key-value型的Nosql数据库Redis六大特性速度快广泛的语言支持持久化多种数据结构主从复制高可用与分布式Redis的优势快Redis非常快，每秒可执行大约110000次的设置(SET)操作，每秒大约可执行81000次的读取/获取(GET)操作。支持丰富的数据类型Redis支持开发人员常用的大多数数据类型，例如列表，集合，排序集和散列等等。这使得Redis很容易被用来解决各种问题，因为我们知道哪些问题可以更好使用地哪些数据类型来处理解决。
Centos安装Redis
技术分享的博主
08-24 1847
工作目录，默认是当前目录，也就是运行redis-server时的命令，日志、持久化等文件会保存在这个目录。- `-h 127.0.0.1`：指定要连接的redis节点的IP地址，默认是127.0.0.1。（3）重新启动redis：redis-server redis.conf。（6）重启redis服务：systemctl restart redis。- `-p 6379`：指定要连接的redis节点的端口，默认是6379。（5）关闭redis服务：systemctl stop redis。
centos安装redis
weixin_43975295的博客
06-12 429
redis安装及使用 本次安装环境： centos6.8 redis-3.2.1 1、安装redis 下载redis-3.2.1.tar.gz tar -xzf redis-3.2.1.tar.gz mkdir /opt/redis cp -rf /root/redis-3.2.1/* /opt/redis/ cd /opt/re...
Centos安装Redis（保姆级）
一名码农的博客
08-05 1345
Redis是一个开源的key-value存储系统支持存储value类型包括String（字符串）、list（链表）、set（集合）、zset（sorted set – 有序集合）、hash（哈希类型）所有数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集差集以及更丰富的操作，且操作都是原子性的Redis支持各种不同方式的排序数据都缓存在内存中，但是会周期性的把更新的数据写入磁盘或把修改操作写入追加的记录文件实现了master-slave（主从）同步。......................
CentOS 7下载安装Redis（超详细，亲测可行）
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wangzhilong1996的博客
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在Linux CentOS 7中安装部署Redis 6.2.14，修改redis配置文件，设置开机自启。
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在本主题中，我们将深入探讨如何在CentOS操作系统上安装Redis服务器，并且集成phpRedis扩展，以便在PHP应用中利用Redis作为持久化数据存储和会话管理。首先，让我们了解Redis的基本概念，然后逐步讲解安装过程。 ...
centos安装redis4.0.9
peace_dove的博客
05-17 805
centos安装redis4.0.9记录redis安装的过程步骤以及可能的问题1：检查gcc环境2：下载或者拷贝redis压缩包到系统中并解压3：编译4：安装5：启动6：后台启动7：后台启动的redis服务的关闭8：存在的问题 记录redis安装的过程步骤以及可能的问题 1：检查gcc环境 redis是C语言开发的，安装redis需要C语言编译环境，如果没有gcc，则需要安装 对于联网的机器安装gcc可以直接使用命令： yum install gcc-c++ 给机器安装gcc编译环境 2：下载或者拷贝red
PSO-BP神经网络纱线质量预测
01-04
下载方式：https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在纺织制造领域中，纱线的品质水平对最终制成品的整体质量具有决定性作用。 鉴于消费者对于产品规格和样式要求的不断变化，纺织制造工艺的执行过程日益呈现为一种更为复杂的操作体系，进而导致对纱线质量进行预测的任务变得更加困难。 在众多预测技术中，传统的预测手段在面对多变量间相互交织的复杂关系时，往往显得力不从心。 因此，智能计算技术在预测纱线质量的应用场景中逐渐占据核心地位，其中人工神经网络凭借其卓越的非线性映射特性以及自适应学习机制，成为了众多预测方法中的一种重要选择。 在智能计算技术的范畴内，粒子群优化算法（PSO）和反向传播神经网络（BP神经网络）是两种被广泛采用的技术方案。 粒子群优化算法是一种基于群体智能理念的优化技术，它通过模拟鸟类的群体觅食行为来寻求最优解，该算法因其操作简便、执行高效以及具备优秀的全局搜索性能，在函数优化、神经网络训练等多个领域得到了普遍应用。 反向传播神经网络则是一种由多层节点构成的前馈神经网络，它通过误差反向传播的机制来实现网络权重和阈值的动态调整，从而达成学习与预测的目标。 在实际操作层面，反向传播神经网络因其架构设计简洁、实现过程便捷，因此被广泛部署于各类预测和分类任务之中。 然而，该方法也存在一些固有的局限性，例如容易陷入局部最优状态、网络收敛过程缓慢等问题。 而粒子群优化算法在参与神经网络优化时，能够显著增强神经网络的全局搜索性能并提升收敛速度，有效规避神经网络陷入局部最优的困境。 将粒子群优化算法与反向传播神经网络相结合形成的PSO-BP神经网络，通过运用粒子群优化算法对反向传播神经网络的权值和阈值进行精细化调整，能够在预测纱线断裂强度方面，显著提升预测结果的...
植物实例分割数据集-20251116-235338.zip
01-04
植物实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称：植物实例分割数据集 图片数量： - 训练集：9,600张图片 - 验证集：913张图片 - 测试集：455张图片 总计：10,968张图片 分类类别：59个类别，对应数字标签0至58，涵盖多种植物状态或特征。 标注格式：YOLO格式，适用于实例分割任务，包含多边形标注点。 数据格式：图像文件，来源于植物图像数据库，适用于计算机视觉任务。 二、适用场景 • 农业植物监测AI系统开发：数据集支持实例分割任务，帮助构建能够自动识别植物特定区域并分类的AI模型，辅助农业专家进行精准监测和分析。 • 智能农业应用研发：集成至农业管理平台，提供实时植物状态识别功能，为作物健康管理和优化种植提供数据支持。 • 学术研究与农业创新：支持植物科学与人工智能交叉领域的研究，助力发表高水平农业AI论文。 • 农业教育与培训：数据集可用于农业院校或培训机构，作为学生学习植物图像分析和实例分割技术的重要资源。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性：标注采用YOLO格式，确保分割区域定位精确；包含59个类别，覆盖多种植物状态，具有高度多样性。 • 数据量丰富：拥有超过10,000张图像，大规模数据支持模型充分学习和泛化。 • 任务适配性强：标注兼容主流深度学习框架（如YOLO、Mask R-CNN等），可直接用于实例分割任务，并可能扩展到目标检测或分类等任务。
去广告插件FuckWeChatAdBlocker.dylib
01-04
Wechat功能增强类插件，常见包括界面优化、快捷操作、部分辅助功能入口等。插件来源于网络仅供测试使用，严禁任何非法用途，测试请于1小时内删除。
室内物体实例分割数据集-20251117-174910.zip
01-04
室内物体实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称：室内物体实例分割数据集 • 图片数量： 训练集：4923张图片 验证集：3926张图片 测试集：985张图片 总计：9834张图片 • 训练集：4923张图片 • 验证集：3926张图片 • 测试集：985张图片 • 总计：9834张图片 • 分类类别： 床 椅子 沙发 灭火器 人 盆栽植物 冰箱 桌子 垃圾桶 电视 • 床 • 椅子 • 沙发 • 灭火器 • 人 • 盆栽植物 • 冰箱 • 桌子 • 垃圾桶 • 电视 • 标注格式：YOLO格式，包含实例分割的多边形标注，适用于实例分割任务。 • 数据格式：图片为常见格式如JPEG或PNG。 二、适用场景 • 实例分割模型开发：适用于训练和评估实例分割AI模型，用于精确识别和分割室内环境中的物体，如家具、电器和人物。 • 智能家居与物联网：可集成到智能家居系统中，实现自动物体检测和场景理解，提升家居自动化水平。 • 机器人导航与交互：支持机器人在室内环境中的物体识别、避障和交互任务，增强机器人智能化应用。 • 学术研究与教育：用于计算机视觉领域实例分割算法的研究与教学，助力AI模型创新与验证。 三、数据集优势 • 类别多样性：涵盖10个常见室内物体类别，包括家具、电器、人物和日常物品，提升模型在多样化场景中的泛化能力。 • 精确标注质量：采用YOLO格式的多边形标注，确保实例分割边界的准确性，适用于精细的物体识别任务。 • 数据规模充足：提供近万张标注图片，满足模型训练、验证和测试的需求，支持稳健的AI开发。 • 任务适配性强：标注格式兼容主流深度学习框架（如YOLO系列），便于快速集成到实例分割项目中，提高开发效率。
基于储能电站服务的冷热电多微网系统双层优化配置（Matlab代码实现）
最新发布
01-04
基于储能电站服务的冷热电多微网系统双层优化配置（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于储能电站服务的冷热电多微网系统双层优化配置”展开，提出了一种结合鲁棒优化方法的双层优化模型，用于解决含可再生能源的多微网系统在冷、热、电多种能源耦合下的优化配置问题。该模型上层优化微网间储能电站的配置与服务分配，下层优化各微网内部能源设备的运行调度，旨在提升系统经济性、可靠性和对不确定性的适应能力。文中详细阐述了模型构建过程，并通过Matlab代码实现仿真验证，展示了在不同场景下系统的优化效果与鲁棒性能。; 适合人群：具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础的研究生、科研人员及从事微电网、综合能源系统设计与运营的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于研究多微网系统中储能电站的共享机制与优化配置策略；②支撑含高比例可再生能源的综合能源系统在不确定性环境下的规划与运行优化；③为科研复现与教学提供Matlab代码参考与算法实现思路。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐段理解模型实现细节，重点关注双层优化结构的数学建模与求解方法（如C&CG算法），并尝试调整参数或场景以加深对鲁棒优化机制的理解。
胰腺癌分段与识别，利用UNet进行.zip
01-04
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
观察者动态演化一致性研究论文
01-04
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/c38eff4d1845 针对软件体系结构在动态演化过程中出现的非一致性挑战，旨在提升其演化效能，基于构件技术的属性特质，对软件演化领域的研究进展、其优势与局限进行了剖析，并考察了观察者技术的核心特征，随后利用观察者技术的特性对构件进行拓展，赋予构件可被监测及监测的功能。 最终，构建了一种基于观察者的动态演化框架，以保障动态演化过程的一致性，为分布式场景下的动态演化提供了一种切实可行的途径。 借助具体的项目实例演化对所提模型的实用性与便利性进行了实证检验。
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