Redis存储系统-安装与测试

手把手安装部署Redis(Windows和Mac)图文详解 Redis是一款开源的内存数据结构存储系统,它支持键值对的存储和多种数据结构,如字符串、列表、哈希表和集合等。Redis具有高性能、高可用性和可扩展性等特点,被广泛应用于缓存、消息队列和分布式锁等场景。 阅读详情

一、QuickStart

1、Redis简介:

  redis是一个性能非常优秀的内存数据库,通过key-value存储系统。和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hashs(哈希类型)。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作,而且这些操作都是原子性的。在此基础上,redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样,为了保证效率,数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件,并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。

  Redis 是一个高性能的key-value数据库。 redis的出现,很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足,在部 分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。它提供了Python,Ruby,Erlang,PHP客户端,使用很方便。redis的安装配置,比较简单,详见官方网站。

2、下载安装

下载:http://download.redis.io/redis-stable.tar.gz

tar -zxvf redis-stable.tar.gz
cd redis-stable
make
make test
make install (管理员权限,加sudo)

遇到的问题:make test时出现:

You need tcl 8.5 or newer in order to run the Redis test

make: *** [test] Error 1

则需要安装tcl 详见: http://www.linuxfromscratch.org/blfs/view/cvs/general/tcl.html

安装完成,将src下的 redis-server和redis-cli放到 /usr/local/bin/ 下,方便使用

sudo cp redis-server /usr/local/bin/
sudo cp redis-cli /usr/local/bin/

3、测试

启动服务器:

redis-server

检测是否运行:redis-cli ping 返回PONG 则运行OK

4、更合适的安装配置方式

1)创建redis文件夹

sudo mkdir /etc/redis
sudo mkdir /var/redis

2)将启动脚本复制到/etc/init.d目录下

sudo cp utils/redis_init_script /etc/init.d/redis_6379

3)修改启动脚本

确保REDIS_PORT就是你需要开启的端口,后面的pid文件和配置文件都会依赖它

sudo vim /etc/init.d/redis_6379

4)创建redis的工作目录

sudo mkdir /var/redis/6379

5)将redis的配置文件拷贝到/etc/redis目录下,并修改或确认参数

sudo cp redis.conf /etc/redis/6379.conf
#设置daemonize为true
#设置pidfile为/var/run/redis_6379.pid
#设置loglevel
#设置logfile为/var/log/redis_6379.log
#设置dir为/var/redis/6379

6)使用下面命令设置新的init脚本

sudo update-rc.d redis_6379 defaults

7)启动redis

sudo /etc/init.d/redis_6379 start 

8)确认是否OK

使用redis-cli save命令将数据dump到文件中,查看/var/redis/6379/ 下是否有dump.rdb文件以及log日志redis_6379.log是否生成在/var/log下。

二、客户端

  Redis支持很多编程语言的客户端,有C、C#、C++、Clojure、Common Lisp、Erlang、Go、Lua、Objective-C、PHP、Ruby、Scala,甚至更时髦的Node.js,当然,更少不了Java的客户端支持。Redis官方列出的Java客户端也有少,有Jedis、JRedis、JDBC-Redis、RJC等,当然,Jedis是Redis官方首选的Java客户端开发包。

Jedis的pom依赖:

<dependency>
          <groupId>redis.clients</groupId>
          <artifactId>jedis</artifactId>
          <version>2.2.1</version>
</dependency>

1、The Easiest Sample

复制代码
//1. 与redis-server建立连接,默认端口6379
Jedis jedis = new Jedis(“master”); 
//2. 设值
jedis.set("redis", "Advanced key-value store”);
//3. 去除第二步存入的键值
String value = jedis.get("redis");
System.out.println("redis=" + value);
复制代码

参考:

官网: http://redis.io

Redis资料汇总专题:http://blog.nosqlfan.com/html/3537.html

博客: 

http://www.nginx.cn/tag/redis 

http://www.cnblogs.com/shudonghe/p/3262295.html

http://www.blogways.net/blog/2013/06/02/jedis-demo.html

Redis是干什么的,Redis常用语法每日一练 | Spring Boot 33 目录一、百度百科二、Redis下载三、Linux中安装Redis1、上传、解压2、修改redis.conf配置文件,使其在后台启动四、Java调用redis1、导入pom2、编写Java主方法3、再次执行主方法,执行成功!五、五大数据类型代码实例六、手机验证码功能代码实例七、SpringBoot整合Redis1、建工程,引入pom2、配置类3、控制类测试 一、百度百科 redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串)、lis 阅读详情

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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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