Redis从入门到进阶

Redis从入门到进阶

 

今天跟大家交流一下 Redis的一些学习材料,希望通过今天的分享,能够带领大家简单入门Redis。

首先介绍一下什么是 Redis? Redis全称是Remote Dictionary Server,是一种Key-Value类型的开源缓存中间件。可用于数据库前端缓存、事件发布或订阅、高速队列等多种场景。提供字符串(String)、哈希(Hash)、列表(List)、集合结构(Set、Sorted Set)、流(Stream)等数据类型的直接存取。同时提供了基于内存的读取的方式,可以把内存的数据同步到磁盘上。Redis是当前最流行的内存数据库,在AWS最大的公有云厂商,MySQL是数据库排名第一的,而排名第二的是Redis。数据库还有一个流行的排行榜叫DBEngines,DBEngines里面Redis在K-V 存储里面排名第一,在所有数据库里面排名第七。除此之外,Redis其实不仅局限在K-V领域,下图是在RedisConf最新发布的一张图:

                                             

在这张图中可以看得出, Redis除了可以当K-V数据库之外,它还可以当做文本搜索,相当于Elasticsearch;可以当做图数据库;同时它可以当文档数据库,开源的有MongoDB;它可以在消息领域有所建树,相当于卡夫卡,它可有提供streams类型的能力。此外在2019年的Redisconf上,Redis作者演示了一个实时聊天demo,这表明Redis可以把AI能力带进来,可以做机器学习的。大大扩展了Redis的疆界,Redis是源于K-V,但是远远超于K-V。

接下来介绍一下哪些用户会使用到 Redis。基本上来说所有的大、中、小型分布式系统应用都会使用到Redis。因为缓存是分布式系统中的重要的组件,主要解决高并发、大数据场景之下热点数据的访问的性能问题。提供高性能的数据快速访问的能力。

接下来我会举几个生活中的案例给大家。首先是微信抢红包的例子,微信抢红包是一个很高频的操作。大家想一下春晚的时候,有几十亿的华人同时点击抢红包操作,这会带来非常大的流量。如果这个流量直接压到数据库上,那基本上数据库就直接崩掉了,毫无疑问。但如果在 MySQL前面加设一个Redis,那么可以把MySQL中高频的、99%以上的流量卸载到Redis上。那我们只需要应用的这两步的操作:首先应用先到Redis里面去查取这个红包是不是还有还有金额?同时确认人数是不是达到了上限。如果条件满足的情况之下,再对数据库进行读取的二次的确认操作。这样它就只会把有效的流量透传到数据库上,而把大部分的数据拦截在Redis这一侧,从而达到了保护MySQL数据库的作用。

还有一个案例,就是我们在华为商城销售华为手机的时候遇到的购物车的案例。购物车到底选择用什么数据库比较好,我们最早的时候使用的是 MySQL,因为毕竟他是跟客户的数据相关。但在实际的使用过程中,我们发现购物车的逻辑其实也是比较多的,因为它涉及到赠品,它涉及到物品的关联打折,所以它涉及到比较复杂的SQL操作。在这种情况之下MySQL的操作很容易有性能瓶颈问题。曾经我们有黑客尝试考验我们的购物车能力,就只是把购物车的数量做自动增减,一直并发的刷,就可以把那个数据库给搞坏掉了。我们在优化的过程中就发现了这个性能瓶颈问题,把MySQL数据库卸载成为Redis数据库。使用Redis之后,有几个效果,一是它可以把非关键流量给卸载下来。那另外一方面,就是我们利用到Redis高性能的能力,能够把针对是高频的一些操作,变成一个简单的一个K-V操作,那对整个系统的效率的提升其实是有很大的帮助的。除此之外,Redis在很多产品中都有应用,比如说在小视频领域中,它可以缓存一些用户的关系;比如游戏中的积分排行榜,可以使用到Redis的排行的能力,很快就可以把属于Top级的用户显示出来;比如在订票系统里面,可以用Redis来缓存一些用户的信息。通过这种方式,Redis基本上不带行业属性的,可以进入到任何一个分布式系统里面,广泛应用。

以上简单介绍了 Redis的发展概况和使用场景,接下来还有Redis数据结构、实例参数配置、备份恢复与迁移等操作的讲解和演示,想要学习吗,立即报名华为云学院( https://edu.huaweicloud.com/ )《 Redis超速入门》课程,一起用七天的时间通过实战环境快速掌握Redis。

 

 


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【永磁同步电机】基于模型预测控制MPC的永磁同步电机非线性终端滑模控制仿真研究(Simulink&Matlab代码实现)内容概要:本文围绕永磁同步电机(PMSM)的高性能控制展开,提出了一种结合模型预测控制(MPC)与非线性终端滑模控制(NTSMC)的先进控制策略,并通过Simulink与Matlab进行系统建模与仿真验证。该方法旨在克服传统控制中动态响应慢、鲁棒性不足等问题,利用MPC的多步预测和滚动优化能力,结合NTSMC的强鲁棒性和有限时间收敛特性,实现对电机转速和电流的高精度、快速响应控制。文中详细阐述了系统数学模型构建、控制器设计流程、参数整定方法及仿真结果分析,展示了该复合控制策略在抗干扰能力和动态性能方面的优越性。; 适合人群:具备自动控制理论、电机控制基础知识及一定Matlab/Simulink仿真能力的电气工程、自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电机驱动系统开发的工程师。; 使用场景及目标:①用于深入理解模型预测控制与滑模控制在电机系统中的融合应用;②为永磁同步电机高性能控制系统的仿真研究与实际设计提供可复现的技术方案与代码参考;③支撑科研论文复现、课题研究或工程项目前期验证。; 阅读建议:建议读者结合提供的Simulink模型与Matlab代码,逐步调试仿真环境,重点分析控制器设计逻辑与参数敏感性,同时可尝试在此基础上引入外部扰动或参数变化以进一步验证控制鲁棒性。
一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点与二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点与三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 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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