docker部署redis

最新推荐文章于 2025-03-16 11:59:12 发布

头上的阿飘

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分类专栏：部署 docker

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本文介绍如何使用Docker搜索、下载Redis镜像，并创建及运行带有密码保护和持久化配置的Redis容器。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

搜索redis镜像

docker search redis

选择第一个镜像下载

我的已经下载完了，第一次下载的返回的是不同的信息

docker pull docker.io/redis

创建容器并运行

docker run --name redis -p 6379:6379 -d --restart=always redis:latest redis-server --appendonly yes --requirepass "redisredis"

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Docker部署Redis哨兵集群,保姆级部署方案

qq_36851486的博客

09-14

1636

上篇讲了如何在物理机上部署Redis哨兵集群方案，刚好最近业务要求，需要在Docker中部署一套Redis哨兵集群，在这里将部署的过程给大家展示一下，以供有需要的朋友参考。：Docker容器化确保了Redis在不同环境（如开发、测试、生产）下的一致性。因为Docker镜像包含了运行Redis所需的所有依赖和配置，避免了“在我机器上能跑”的问题。：Docker使得部署Redis变得极为快速和简便。只需一条命令即可启动容器，大大缩短了部署时间。同时，根据需要轻松增加或减少容器数量，实现快速扩容或缩容。

Windows Docker 部署 Redis 数据库

热门推荐

菜鸟厚非

02-29

6万+

打开 Docker Desktop，切换到 Linux 内核。然后在 PowerShell 执行下面命令，即可启动一个 redis 服务-如果需要自启动，加 --restart always 参数即可。

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使用 Docker 部署 Redis

huing的博客

03-16

1053

Redis（Remote Dictionary Server）是一个开源的、基于内存的键值存储系统，支持多种数据结构（如字符串、哈希、列表、集合等）。它通常用于缓存、会话存储、消息队列和实时数据分析等场景。：将主机的配置文件挂载到容器。：指定容器启动时使用的配置文件。# Redis 配置文件示例# 绑定 IP# 监听端口port 6379# 守护进程模式# 日志文件# 数据库数量# RDB 持久化规则save 900 1# AOF 持久化# 访问密码# 最大客户端连接数。

docker 部署redis

stone_ui的博客

09-13

721

使用 Docker 运行 Redis 容器，并挂载你的配置文件。的配置文件，并设置密码。如果密码正确，你将能够成功认证。CONTAINER_ID为docker容器ID。替换为你想要的密码。

Docker部署Redis哨兵

微刻

11-13

2450

Redis主从复制，是指将一台Redis服务器的数据，复制到其他的Redis服务器。前者称为主节点(master)，后者称为从节点(slave),数据的复制是单向的，只能由主节点到从节点。默认情况下，每台Redis服务器都是主节点；且一个主节点可以有多个从节点(或没有从节点)，但一个从节点只能有一个主节点。docker部署redis，docker部署redis主从复制https://blog.youkuaiyun.com/ddf128/article/details/143606905。

Docker部署Redis

mx1210的博客

10-27

718

Docker在虚拟机内部署Redis服务

Docker部署Redis教程

super_mochi1

10-20

356

docker安装redis

MacOS Docker 部署 Redis 数据库

菜鸟厚非

04-05

2万+

Redis是一个开源的、使用C语言编写的、基于内存亦可持久化的Key-Value数据库，它提供了多种语言的API，并支持网络交互。Redis的数据存储在内存中，因此其读写速度非常快，每秒可以处理超过10万次读写操作，是已知性能最快的Key-Value数据库之一。Redis被广泛应用于缓存，同时也经常用于实现分布式锁等功能。此外，Redis还具有事务支持、持久化、单线程、LRU驱动事件以及多种集群方案等特性，可以满足各种复杂的应用场景需求。

Docker部署redis

小灰狼与大白兔的博客

12-10

2万+

Docker 安装 Docker 部署redis 在docker hub 上可以看到有redis 的官方镜像不去网站，也可以通过如下命令查看有那些镜像可用 Docker search 命令 docker search redis 拉取redis镜像 Docker pull 命令这里我们拉取官方的最新版本的镜像： docker pull redis:latest 查看本地镜像 Docker images 命令有redis 和 hello-world 运行容器 Docker run 命令 d

docker部署Redis

ax7z1的博客

12-06

913

Linux中部署Redis

如何用docker部署redis cluster的方法

09-09

主要介绍了如何用docker部署redis cluster的方法，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

基于docker部署redis的单机配置

12-28

基于docker部署redis的单机配置

基于MATLAB的樽海鞘优化算法(SSA)实现及23个基准测试函数的效果展示

05-29

内容概要：本文介绍了樽海鞘优化算法（SSA），这是一种受樽海鞘觅食行为启发的新型优化算法。文章首先阐述了SSA的起源和原理，然后提供了详细的MATLAB代码实现步骤，包括参数设置、种群初始化、迭代更新、适应度评价等关键环节。文中还展示了SSA在23个常用基准测试函数上的运行效果，通过图表形式直观呈现了算法的搜索过程、收敛速度和最优解质量。最后，通过对具体案例的分析，进一步解释了SSA在函数优化中的优势和局限性。适合人群：对优化算法感兴趣的科研人员、学生以及从事相关研究的技术人员。使用场景及目标：适用于需要高效求解复杂优化问题的研究项目，特别是那些涉及多维空间、非线性约束等问题的场合。目标是帮助读者掌握SSA的工作机制，评估其性能并应用于实际问题。其他说明：文章不仅提供理论讲解，还包括完整的MATLAB代码实现，便于读者动手实践。同时鼓励读者参与讨论，共同探索更多优化算法和技术。

基于乔列斯基分解的Matlab三维随机场生成及其在FLAC3D建模中的应用

最新发布

05-29

内容概要：本文详细介绍了利用Matlab进行三维随机场生成的方法，特别是在处理多参数互相关情况下的空间变异性问题。首先，通过构建协方差矩阵并进行乔列斯基分解来生成单个随机场，接着扩展到生成互相关随机场，如孔隙度场和渗透率场。文中还讨论了在FLAC3D中导入生成的随机场数据的具体步骤，以及在实际工程应用中随机场空间变异性对计算结果的影响。此外，作者分享了一些实用技巧，如避免协方差矩阵病态、提高计算效率的方法。适合人群：从事地质工程、岩土力学等领域研究的技术人员，尤其是那些需要处理复杂地质参数空间变异性的研究人员。使用场景及目标：适用于需要模拟地质参数空间变异性的工程项目，如边坡稳定性分析。目标是提高模拟精度，更好地理解和预测地质行为。其他说明：文中提供了详细的Matlab代码片段和FLAC3D脚本，帮助读者快速上手实践。同时，强调了在处理强空间变异性时可能出现的问题及解决方案。

基于51单片机射击训练游戏电路Proteus仿真.zip

05-29

精选设计的基于51单片机电路设计的Proteus仿真，可供MCU单片机学习及毕设课设参考。

ABAQUS三维多孔材料建模：自定义参数与多孔体网格映射及其跨平台应用

05-29

内容概要：本文详细介绍了如何使用 ABAQUS 创建和分析三维多孔材料模型。主要内容涵盖自定义参数（如基体长宽高、骨料半径范围、体积比）的设定，以及六面体网格映射模型的构建方法。通过这些步骤，可以精确模拟多孔材料的物理和机械特性。此外，文章还探讨了将模型导出至 COMSOL、ANSYS 和 CAD 等软件的可能性，以便进行更广泛的仿真和分析。最后，文章强调了多孔材料在生物医学、航空航天等多个领域的广泛应用前景。适合人群：从事材料科学、工程学及相关领域的研究人员和技术人员。使用场景及目标：适用于需要深入了解和掌握 ABAQUS 在多孔材料建模方面的应用，尤其是那些希望提高仿真精度并扩展分析工具链的专业人士。其他说明：文章不仅展示了 ABAQUS 强大的建模能力，还突出了其与其他仿真软件的良好兼容性，为用户提供了一种综合性的解决方案。

基于分布式驱动的电动汽车路面附着系数估计：无迹卡尔曼滤波与容积卡尔曼滤波的对比研究

05-29

内容概要：本文详细介绍了基于无迹卡尔曼滤波（UKF）和容积卡尔曼滤波（CKF）的分布式驱动电动汽车路面附着系数估计模型。文中首先概述了UKF和CKF的基本原理及其在非线性系统中的应用优势，接着针对高速、低速、对开路面和对接路面四种工况进行了详细的估计方法介绍。两种算法均采用S-function编写，在仿真环境中进行了验证。最后展示了部分代码片段并对其进行了简要解释。研究表明，这两种算法在不同路况下均能有效估计路面附着系数，为提升电动汽车的安全性和动态性能提供了重要支持。适合人群：从事自动驾驶、智能交通系统及相关领域的研究人员和技术人员。使用场景及目标：①帮助研究人员理解和掌握UKF和CKF在电动汽车路面附着系数估计中的应用；②为开发更加精确的车辆控制系统提供理论依据和技术支持；③促进相关领域的进一步研究和发展。其他说明：文章不仅关注算法的具体实现，还强调了其在实际应用场景中的意义和价值。

花生米好坏识别数据集，可识别好的和坏的花生米（去壳的），581张图，支持coco json格式标注，正确识别率最高可达96.2%

05-29

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