Redis(一)Redis基础概述

本文对比分析了Redis与Memcache两种缓存中间件的特点与应用场景,Redis以其丰富的数据类型、持久化存储、主从同步及高QPS性能脱颖而出。

Redis概述

引出缓存

下图为当前web业务中主流的业务架构:
在这里插入图片描述
过程概述如下:

  • 图中的1和2表示,client(即客户端,比如浏览器)向缓存层发起请求,缓存层中有数据就直接返回。
  • 图中 3,4 和 5,6 这一过程表示,client向缓存层发起请求,当缓存层中不存在对应的数据(3),那么此时会发生穿透查询,直接去存储层拿数据(4),拿到数据后,再写会到缓存层(5),以避免下一次有相同请求而缓存中无需求数据的情况,最后正常返回给client(6)。
  • 图中 7,8 表示假如当意外发生,存储层直接挂掉,那么久让client直接和缓存层交互(7),不论有没有数据都会返回(8),可以作为一个暂时性的应急处理。

缓存中间件–Memcache和Redis的区别

Memchche(简单易用,代码层次类似于Hash)

支持简单数据类型
不支持持久化存储(一旦服务器宕机,那么数据就会丢失)
不支持主从同步
不支持分片(这玩意儿我也不太懂,先码上,有时间就研究研究)

Redis

数据类型丰富
支持数据磁盘持久化存储
支持主从同步(与MySQL一样)
支持分片(emmmmm…嗯)

Redis很快(100000+QPS)

QPS(Query Per Second),即每秒查询次数

能做到这么快的原因?

  • 完全基于内存,绝大部分请求是纯粹的内存操作,执行效率很高
  • 数据结构简单,对数据操作也简单
  • 采用得是单线程,单线程也能处理高并发请求,想要多核也可以启动多实例,这里的单线程是指,其主线程为单线程的,主线程包括IO事件的处理等。客户端的所有请求,都由这一个主线程串行处理,因此,多个客户端对于同一个键进行写操作,就不会存在并发的问题,避免了频繁的上下文切换和锁竞争,使得redis效率更高,能够处理高并发请求。
  • 使用多路I/O复用模型,非阻塞I/O

Redis中常用数据类型(常用的为前5种)

  • String:最基本的数据类型,二进制安全(即Redis的String可以包含任何数据,你如jpg图片)(底层为一个名为sds字符串,是一个结构体(非Java代码),包含了长度与可用空间)
  • Hash:String元素组成的字典,适合于存储对象
  • List:列表,按照String元素插入顺序排序
  • Set:String元素组成的无序集合,通过哈希表实现,不允许重复(Redis中为集合提供了求交集,并集等操作)
  • Sorted Set:通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序
  • 用于计数的HyperLogLog,用于支持存储地理位置信息的Geo

Redis的底层数据类型基础
在这里插入图片描述

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究与仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解与实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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