redis分布式集群(httpd+redis+mysql)实现读写分离

Redis分布式集群(4)——MySQL与Redis数据库结合,实现读写分离(lnmp) 文章目录一、读写分离的背景二、搭建nginx+php+redis+mysql实验环境实验1、在server1上安装nginx+php安装nginx并修改配置文件:安装php:建立php和redis,mysql的连接2、在server2上安装redis3、在server3上安装mysql浏览器访问测试测试redis是否会随mysql数据更新而更新 一、读写分离的背景 实际的生产环境当中,客户端对数据... 阅读详情

webserver ->(r/w) redisserver  -> 钩子 ->input ->mysql

webserver -> (redisserver cache)  <--> r w -> mysql  -->update mysql  ->trigger  --> redisserver

主从:不实时,复制延迟,在slave上数据备份

1、环境

server5 :172.25.17.105web
server6 :172.25.17.106redis-cache
server7 :172.25.17.107

mysql

cgi:无

fastcgi:有后台程序

2、部署

server5:

yum install -y httpd php php-mysql

在php中添加redis模块:
    yum install php-devel
    php-redis-master.zip  
    unzip php-redis-master.zip  
    cd php-redis-master
    phpize        
    ./configure --enble-redis
    make 
    make install    生成一个redis.so模块
    cd /usr/lib64/php/modules/    redis.so模块在这里
    vim /etc/php.ini
        data.timezone = Asia/Shanghai
    cd /etc/php.d/
    cp mysql.ini redis.ini
    vim redis.ini
        extension=redis.so
    php - m | grep redis        查看php中的模块

systemctl start httpd
测试脚本:
vim /var/www/html/test.php
<?php
        $redis = new Redis();
        #连接redis数据库
        $redis->connect('server6',6379) or die ("could net connect redis server");
        #     $query = "select * from test limit 9";
        $query = "select * from test";
        for ($key = 1; $key < 10; $key++)
        {
                if (!$redis->get($key))
                {       #连接数据库:server7
                        $connect = mysql_connect('server7','redis','westos');
                        mysql_select_db(test);
                        $result = mysql_query($query);
                        //如果没有找到$key,就将该查询sql的结果缓存到redis
                        while ($row = mysql_fetch_assoc($result))
                        {
                                $redis->set($row['id'],$row['name']);
                        }
                        $myserver = 'mysql';
                        break;
                }
                else
                {
                        $myserver = "redis";
                        $data[$key] = $redis->get($key);
                }
        }
 
        echo $myserver;
        echo "<br>";
        for ($key = 1; $key < 10; $key++)
        {
                echo "number is <b><font color=#FF0000>$key</font></b>";
 
                echo "<br>";
 
                echo "name is <b><font color=#FF0000>$data[$key]</font></b>";
 
                echo "<br>";
        }
?>

server6:

安装数据库:
    yum install gcc
    tar zxf redis-5.0.3.tar.gz
    cd redis-5.0.3/
    make && make install
    cd utils/
    ./install_server.sh
配置数据库:
    vim /etc/redis/6379.conf
        bind 0.0.0.0
启动redis数据库:
    /etc/init.d/redis_6379 start

server7:

yum install mariadb-server

用户授权:
mysql:
    grant all on test.* to redis@'%' identified by 'westos';

初始化数据库:
vim test.sql
use test;
CREATE TABLE `test` (`id` int(7) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` char(8) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
INSERT INTO `test` VALUES (1,'test1'),(2,'test2'),(3,'test3'),(4,'test4'),(5,'test5'),(6,'test6'),(7,'test7'),(8,'test8'),(9,'test9');

mysql:
    mysql < test.sql

3、测试

 在server7上边修改数据,查看效果:

 server6上边的redis数据没有同步过来,还是原来的数据

 删掉redis中缓存的数据,重新访问,数据更新,而且redis也会缓存数据:

删除数据缓存之后,可以直接get的到数据,时间可能有延迟。

 

 

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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