缓存key生成策略的一些思考

本文详细探讨了Redis集群的设计目标、组件、架构、使用方法及运维操作,重点介绍了分布式环境下如何保证缓存的唯一性、高效性和容错能力。同时,通过实际案例演示了Redis集群的初始化、构建、添加节点、在线reshard数据和删除节点等关键步骤,为开发者提供了全面的指南。

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首选说说策略设计目标:

1、唯一性保证

2、方便获取

3、高效性

MD5码等编码策略:分布式情况下保证唯一性代价太大,效率太低。

测试结果:

UUID:jdk为分布式应用提供的唯一标识,128位。

        测试结果

考虑到缓存对象的唯一方法

设计类

ICacheable:  cache接口,维护一个唯一key,包含一个getKey()方法,enum类定义Redis的五种数据类型,getType()方法获取对应的存储类型

RedisUtil: cache工具类, 统一提供redis访问接口saveObject(String key,Object obj),saveObject(String key,Collection<?> collection)(还有对应可以设置过期时间的2个方法),getObject(String key)

这寄个方法根据ICacheable的类型来决定所要使用的内部私有方法以及对应存储类型。

实现ICacheable接口的类会实现其getkey方法获取存储key,比如对于常见的缓存查询对象的场景,我们就可以封装一个查询对象query,使用它的属性名和值生成一个唯一key。


做缓存层对于大型网站来说一般都是部署集群,所以这里把redis cluster单独拿出来说。

以下是转载内容:

转自:http://hot66hot.iteye.com/admin/blogs/2050676

最近研究redis-cluster,正好搭建了一个环境,遇到了很多坑,系统的总结下,等到redis3 release出来后,换掉memCache 集群.

一:关于redis cluster

1:redis cluster的现状

reids-cluster计划在redis3.0中推出,可以看作者antirez的声明:http://antirez.com/news/49 (ps:跳票了好久,今年貌似加快速度了),目前的最新版本是redis3 beta2(2.9.51).

作者的目标:Redis Cluster will support up to ~1000 nodes. 赞...

目前redis支持的cluster特性(已亲测):

1):节点自动发现

2):slave->master 选举,集群容错

3):Hot resharding:在线分片

4):进群管理:cluster xxx

5):基于配置(nodes-port.conf)的集群管理

6):ASK 转向/MOVED 转向机制.

2:redis cluster 架构

1)redis-cluster架构图

 

架构细节:

(1)所有的redis节点彼此互联(PING-PONG机制),内部使用二进制协议优化传输速度和带宽.

(2)节点的fail是通过集群中超过半数的节点检测失效时才生效.

(3)客户端与redis节点直连,不需要中间proxy层.客户端不需要连接集群所有节点,连接集群中任何一个可用节点即可

(4)redis-cluster把所有的物理节点映射到[0-16383]slot上,cluster 负责维护node<->slot<->value

2) redis-cluster选举:容错

 

(1)领着选举过程是集群中所有master参与,如果半数以上master节点与master节点通信超过(cluster-node-timeout),认为当前master节点挂掉.

(2):什么时候整个集群不可用(cluster_state:fail),当集群不可用时,所有对集群的操作做都不可用,收到((error) CLUSTERDOWN The cluster is down)错误

    a:如果集群任意master挂掉,且当前master没有slave.集群进入fail状态,也可以理解成进群的slot映射[0-16383]不完成时进入fail状态.

    b:如果进群超过半数以上master挂掉,无论是否有slave集群进入fail状态.

二:redis cluster的使用

1:安装redis cluster

1):安装redis-cluster依赖:redis-cluster的依赖库在使用时有兼容问题,在reshard时会遇到各种错误,请按指定版本安装.

(1)确保系统安装zlib,否则gem install会报(no such file to load -- zlib)

 

Java代码   收藏代码
  1. #download:zlib-1.2.6.tar  
  2. ./configure  
  3. make  
  4. make install  
  

 

 (1)安装ruby:version(1.9.2)

 

Java代码   收藏代码
  1. # ruby1.9.2   
  2. cd /path/ruby  
  3. ./configure -prefix=/usr/local/ruby  
  4. make  
  5. make install  
  6. sudo cp ruby /usr/local/bin  
 

(2)安装rubygem:version(1.8.16)

 

Java代码   收藏代码
  1. # rubygems-1.8.16.tgz  
  2. cd /path/gem  
  3. sudo ruby setup.rb  
  4. sudo cp bin/gem /usr/local/bin  
 

(3)安装gem-redis:version(3.0.0)

 

Java代码   收藏代码
  1. gem install redis --version 3.0.0  
  2. #由于源的原因,可能下载失败,就手动下载下来安装  
  3. #download地址:http://rubygems.org/gems/redis/versions/3.0.0  
  4. gem install -l /data/soft/redis-3.0.0.gem  
 

2)安装redis-cluster

 

Java代码   收藏代码
  1. cd /path/redis  
  2. make  
  3. sudo cp /opt/redis/src/redis-server /usr/local/bin  
  4. sudo cp /opt/redis/src/redis-cli /usr/local/bin  
  5. sudo cp /opt/redis/src/redis-trib.rb /usr/local/bin  

 

2:配置redis cluster

1)redis配置文件结构:


 使用包含(include)把通用配置和特殊配置分离,方便维护.

2)redis通用配置.

 

Java代码   收藏代码
  1. #GENERAL  
  2. daemonize no  
  3. tcp-backlog 511  
  4. timeout 0  
  5. tcp-keepalive 0  
  6. loglevel notice  
  7. databases 16  
  8. dir /opt/redis/data  
  9. slave-serve-stale-data yes  
  10. #slave只读  
  11. slave-read-only yes  
  12. #not use default  
  13. repl-disable-tcp-nodelay yes  
  14. slave-priority 100  
  15. #打开aof持久化  
  16. appendonly yes  
  17. #每秒一次aof写  
  18. appendfsync everysec  
  19. #关闭在aof rewrite的时候对新的写操作进行fsync  
  20. no-appendfsync-on-rewrite yes  
  21. auto-aof-rewrite-min-size 64mb  
  22. lua-time-limit 5000  
  23. #打开redis集群  
  24. cluster-enabled yes  
  25. #节点互连超时的阀值  
  26. cluster-node-timeout 15000  
  27. cluster-migration-barrier 1  
  28. slowlog-log-slower-than 10000  
  29. slowlog-max-len 128  
  30. notify-keyspace-events ""  
  31. hash-max-ziplist-entries 512  
  32. hash-max-ziplist-value 64  
  33. list-max-ziplist-entries 512  
  34. list-max-ziplist-value 64  
  35. set-max-intset-entries 512  
  36. zset-max-ziplist-entries 128  
  37. zset-max-ziplist-value 64  
  38. activerehashing yes  
  39. client-output-buffer-limit normal 0 0 0  
  40. client-output-buffer-limit slave 256mb 64mb 60  
  41. client-output-buffer-limit pubsub 32mb 8mb 60  
  42. hz 10  
  43. aof-rewrite-incremental-fsync yes  
 

3)redis特殊配置.

 

Java代码   收藏代码
  1. #包含通用配置  
  2. include /opt/redis/redis-common.conf  
  3. #监听tcp端口  
  4. port 6379  
  5. #最大可用内存  
  6. maxmemory 100m  
  7. #内存耗尽时采用的淘汰策略:  
  8. volatile-lru -> remove the key with an expire set using an LRU algorithm  
  9. # allkeys-lru -> remove any key accordingly to the LRU algorithm  
  10. volatile-random -> remove a random key with an expire set  
  11. # allkeys-random -> remove a random key, any key  
  12. volatile-ttl -> remove the key with the nearest expire time (minor TTL)  
  13. # noeviction -> don't expire at all, just return an error on write operations  
  14. maxmemory-policy allkeys-lru  
  15. #aof存储文件  
  16. appendfilename "appendonly-6379.aof"  
  17. #rdb文件,只用于动态添加slave过程  
  18. dbfilename dump-6379.rdb  
  19. #cluster配置文件(启动自动生成)  
  20. cluster-config-file nodes-6379.conf  
  21. #部署在同一机器的redis实例,把<span style="font-size: 1em; line-height: 1.5;">auto-aof-rewrite搓开,防止瞬间fork所有redis进程做rewrite,占用大量内存</span>  
  22. auto-aof-rewrite-percentage 80-100  
 

3:cluster 操作

cluster集群相关命令,更多redis相关命令见文档:http://redis.readthedocs.org/en/latest/

 

Java代码   收藏代码
  1. 集群  
  2. CLUSTER INFO 打印集群的信息  
  3. CLUSTER NODES 列出集群当前已知的所有节点(node),以及这些节点的相关信息。  
  4. 节点  
  5. CLUSTER MEET <ip> <port> 将 ip 和 port 所指定的节点添加到集群当中,让它成为集群的一份子。  
  6. CLUSTER FORGET <node_id> 从集群中移除 node_id 指定的节点。  
  7. CLUSTER REPLICATE <node_id> 将当前节点设置为 node_id 指定的节点的从节点。  
  8. CLUSTER SAVECONFIG 将节点的配置文件保存到硬盘里面。  
  9. 槽(slot)  
  10. CLUSTER ADDSLOTS <slot> [slot ...] 将一个或多个槽(slot)指派(assign)给当前节点。  
  11. CLUSTER DELSLOTS <slot> [slot ...] 移除一个或多个槽对当前节点的指派。  
  12. CLUSTER FLUSHSLOTS 移除指派给当前节点的所有槽,让当前节点变成一个没有指派任何槽的节点。  
  13. CLUSTER SETSLOT <slot> NODE <node_id> 将槽 slot 指派给 node_id 指定的节点,如果槽已经指派给另一个节点,那么先让另一个节点删除该槽>,然后再进行指派。  
  14. CLUSTER SETSLOT <slot> MIGRATING <node_id> 将本节点的槽 slot 迁移到 node_id 指定的节点中。  
  15. CLUSTER SETSLOT <slot> IMPORTING <node_id> 从 node_id 指定的节点中导入槽 slot 到本节点。  
  16. CLUSTER SETSLOT <slot> STABLE 取消对槽 slot 的导入(import)或者迁移(migrate)。  
  17. 键  
  18. CLUSTER KEYSLOT <key> 计算键 key 应该被放置在哪个槽上。  
  19. CLUSTER COUNTKEYSINSLOT <slot> 返回槽 slot 目前包含的键值对数量。  
  20. CLUSTER GETKEYSINSLOT <slot> <count> 返回 count 个 slot 槽中的键。  
 

4:redis cluster 运维操作

1)初始化并构建集群

(1)#启动集群相关节点(必须是空节点),指定配置文件和输出日志

 

Java代码   收藏代码
  1. redis-server /opt/redis/conf/redis-6380.conf > /opt/redis/logs/redis-6380.log 2>&1 &  
  2. redis-server /opt/redis/conf/redis-6381.conf > /opt/redis/logs/redis-6381.log 2>&1 &  
  3. redis-server /opt/redis/conf/redis-6382.conf > /opt/redis/logs/redis-6382.log 2>&1 &  
  4. redis-server /opt/redis/conf/redis-7380.conf > /opt/redis/logs/redis-7380.log 2>&1 &  
  5. redis-server /opt/redis/conf/redis-7381.conf > /opt/redis/logs/redis-7381.log 2>&1 &  
  6. redis-server /opt/redis/conf/redis-7382.conf > /opt/redis/logs/redis-7382.log 2>&1 &  

 

(2):使用自带的ruby工具(redis-trib.rb)构建集群

 

Java代码   收藏代码
  1. #redis-trib.rb的create子命令构建  
  2. #--replicas 则指定了为Redis Cluster中的每个Master节点配备几个Slave节点  
  3. #节点角色由顺序决定,先master之后是slave(为方便辨认,slave的端口比master大1000)  
  4. redis-trib.rb create --replicas 1 10.10.34.14:6380 10.10.34.14:6381 10.10.34.14:6382 10.10.34.14:7380 10.10.34.14:7381 10.10.34.14:7382  
 

(3):检查集群状态,

 

Java代码   收藏代码
  1. #redis-trib.rb的check子命令构建  
  2. #ip:port可以是集群的任意节点  
  3. redis-trib.rb check 1 10.10.34.14:6380  
 最后输出如下信息,没有任何警告或错误,表示集群启动成功并处于ok状态

 

Java代码   收藏代码
  1. [OK] All nodes agree about slots configuration.  
  2. >>> Check for open slots...  
  3. >>> Check slots coverage...  
  4. [OK] All 16384 slots covered.  

 

2):添加新master节点

(1)添加一个master节点:创建一个空节点(empty node),然后将某些slot移动到这个空节点上,这个过程目前需要人工干预

a):根据端口生成配置文件(ps:establish_config.sh是我自己写的输出配置脚本)

 

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  1. sh establish_config.sh 6386 > conf/redis-6386.conf  
 

b):启动节点

 

Java代码   收藏代码
  1. nohup redis-server /opt/redis/conf/redis-6386.conf > /opt/redis/logs/redis-6386.log 2>&1 &  

 

c):加入空节点到集群
add-node  将一个节点添加到集群里面, 第一个是新节点ip:port, 第二个是任意一个已存在节点ip:port

 

Java代码   收藏代码
  1. redis-trib.rb add-node 10.10.34.14:6386 10.10.34.14:6381  
 

node:新节点没有包含任何数据, 因为它没有包含任何slot。新加入的加点是一个主节点, 当集群需要将某个从节点升级为新的主节点时, 这个新节点不会被选中

d):为新节点分配slot

 

Java代码   收藏代码
  1. redis-trib.rb reshard 10.10.34.14:6386  
  2. #根据提示选择要迁移的slot数量(ps:这里选择500)  
  3. How many slots do you want to move (from 1 to 16384)? 500  
  4. #选择要接受这些slot的node-id  
  5. What is the receiving node ID? f51e26b5d5ff74f85341f06f28f125b7254e61bf  
  6. #选择slot来源:  
  7. #all表示从所有的master重新分配,  
  8. #或者数据要提取slot的master节点id,最后用done结束  
  9. Please enter all the source node IDs.  
  10.   Type 'all' to use all the nodes as source nodes for the hash slots.  
  11.   Type 'done' once you entered all the source nodes IDs.  
  12. Source node #1:all  
  13. #打印被移动的slot后,输入yes开始移动slot以及对应的数据.  
  14. #Do you want to proceed with the proposed reshard plan (yes/no)? yes  
  15. #结束  

3):添加新的slave节点

a):前三步操作同添加master一样

b)第四步:redis-cli连接上新节点shell,输入命令:cluster replicate 对应master的node-id

 

Java代码   收藏代码
  1. cluster replicate 2b9ebcbd627ff0fd7a7bbcc5332fb09e72788835  
 

note:在线添加slave 时,需要dump整个master进程,并传递到slave,再由 slave加载rdb文件到内存,rdb传输过程中Master可能无法提供服务,整个过程消耗大量io,小心操作.

例如本次添加slave操作产生的rdb文件

 

Java代码   收藏代码
  1. -rw-r--r-- 1 root root  34946 Apr 17 18:23 dump-6386.rdb  
  2. -rw-r--r-- 1 root root  34946 Apr 17 18:23 dump-7386.rdb  

 

4):在线reshard 数据:

对于负载/数据均匀的情况,可以在线reshard slot来解决,方法与添加新master的reshard一样,只是需要reshard的master节点是老节点.

5):删除一个slave节点

 

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  1. #redis-trib del-node ip:port '<node-id>'  
  2. redis-trib.rb del-node 10.10.34.14:7386 'c7ee2fca17cb79fe3c9822ced1d4f6c5e169e378'  
 6):删除一个master节点

 

a):删除master节点之前首先要使用reshard移除master的全部slot,然后再删除当前节点(目前只能把被删除

master的slot迁移到一个节点上)

 

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  1. #把10.10.34.14:6386当前master迁移到10.10.34.14:6380上  
  2. redis-trib.rb reshard 10.10.34.14:6380  
  3. #根据提示选择要迁移的slot数量(ps:这里选择500)  
  4. How many slots do you want to move (from 1 to 16384)? 500(被删除master的所有slot数量)  
  5. #选择要接受这些slot的node-id(10.10.34.14:6380)  
  6. What is the receiving node ID? c4a31c852f81686f6ed8bcd6d1b13accdc947fd2 (ps:10.10.34.14:6380的node-id)  
  7. Please enter all the source node IDs.  
  8.   Type 'all' to use all the nodes as source nodes for the hash slots.  
  9.   Type 'done' once you entered all the source nodes IDs.  
  10. Source node #1:f51e26b5d5ff74f85341f06f28f125b7254e61bf(被删除master的node-id)  
  11. Source node #2:done  
  12. #打印被移动的slot后,输入yes开始移动slot以及对应的数据.  
  13. #Do you want to proceed with the proposed reshard plan (yes/no)? yes  
 

b):删除空master节点

 

Java代码   收藏代码
  1. redis-trib.rb del-node 10.10.34.14:6386 'f51e26b5d5ff74f85341f06f28f125b7254e61bf'  
三:redis cluster 客户端(Jedis)

1:客户端基本操作使用

 

Java代码   收藏代码
  1. <span style="color: #333333; font-family: Arial, sans-serif;"><span style="color: #333333; font-family: Arial, sans-serif;"private static BinaryJedisCluster jc;  
  2.   static {  
  3.        //只给集群里一个实例就可以  
  4.         Set<HostAndPort> jedisClusterNodes = new HashSet<HostAndPort>();  
  5.         jedisClusterNodes.add(new HostAndPort("10.10.34.14"6380));  
  6.         jedisClusterNodes.add(new HostAndPort("10.10.34.14"6381));  
  7.         jedisClusterNodes.add(new HostAndPort("10.10.34.14"6382));  
  8.         jedisClusterNodes.add(new HostAndPort("10.10.34.14"6383));  
  9.         jedisClusterNodes.add(new HostAndPort("10.10.34.14"6384));  
  10.         jedisClusterNodes.add(new HostAndPort("10.10.34.14"7380));  
  11.         jedisClusterNodes.add(new HostAndPort("10.10.34.14"7381));  
  12.         jedisClusterNodes.add(new HostAndPort("10.10.34.14"7382));  
  13.         jedisClusterNodes.add(new HostAndPort("10.10.34.14"7383));  
  14.         jedisClusterNodes.add(new HostAndPort("10.10.34.14"7384));  
  15.         jc = new BinaryJedisCluster(jedisClusterNodes);  
  16.     }  
  17. @Test  
  18.     public void testBenchRedisSet() throws Exception {  
  19.         final Stopwatch stopwatch = new Stopwatch();  
  20.         List list = buildBlogVideos();  
  21.         for (int i = 0; i < 1000; i++) {  
  22.             String key = "key:" + i;  
  23.             stopwatch.start();  
  24.             byte[] bytes1 = protostuffSerializer.serialize(list);  
  25.             jc.setex(key, 60 * 60, bytes1);  
  26.             stopwatch.stop();  
  27.         }  
  28.         System.out.println("time=" + stopwatch.toString());  
  29.     }</span></span>  

2:jedis客户端的坑.

1)cluster环境下redis的slave不接受任何读写操作,

2)client端不支持keys批量操作,不支持select dbNum操作,只有一个db:select 0

3)JedisCluster 的info()等单机函数无法调用,返回(No way to dispatch this command to Redis Cluster)错误,.

4)JedisCluster 没有针对byte[]的API,需要自己扩展(附件是我加的基于byte[]的BinaryJedisCluster  api)


<think>嗯,用户的问题是关于如何利用大模型API Key创建多个Agent并通过它们协同工作解决复杂难题。首先,我需要理解用户的需求。他们可能希望构建一个系统,其中多个AI代理各自承担不同的角色或任务,然后协作解决问题。这可能涉及到任务分解、角色分配、通信机制等方面。 根据提供的引用内容,特别是引用[2]提到的API插件和Function Call,说明大模型可以通过调用外部API来扩展能力。引用[3]和[4]提到了微调模型和使用RPA与AI Agent自动化流程,这可能与代理的定制和任务执行有关。需要结合这些信息来构建一个多代理系统。 首先,用户可能需要知道如何设计多个Agent的结构。比如,是否需要每个Agent负责不同的子任务,或者有不同的专业领域。例如,一个负责数据分析,另一个负责决策,第三个负责验证结果。引用[2]中的外部资源访问可能涉及到每个Agent调用不同的API来获取数据或执行特定功能。 接下来是通信机制的问题。如何让Agent之间传递信息和协作?可能需要设计一个中央协调器,或者使用消息队列。引用[1]中的多模态融合策略,比如加权融合或投票机制,可能在这里适用,用于整合不同Agent的输出。 然后,要考虑如何利用API Key管理多个Agent。每个Agent可能需要独立的API调用,但需要注意速率限制和成本问题。引用[4]提到了数据质量问题,所以在设计时需要考虑错误处理和结果验证机制,确保每个Agent的输出可靠,避免错误累积。 另外,用户可能需要了解具体的实现步骤,比如如何分解复杂问题,如何分配任务,如何整合结果。引用[3]中的微调方法可能用于定制每个Agent的能力,使其更适合特定任务。例如,针对客服的Agent可以通过历史对话数据进行微调,而数据分析Agent可能需要处理结构化数据的能力。 还要考虑系统的扩展性和维护性。如何动态添加新的Agent?如何监控各个Agent的性能?引用[5]提到了提高编码能力,可能需要开发人员具备一定的机器学习和大模型应用开发技能,以便有效管理和优化这些Agent。 潜在的问题可能包括API调用的延迟、各Agent之间的依赖关系导致的瓶颈,以及如何处理冲突的结果。这时需要参考引用[1]中的联合推理过程,设计冲突解决机制,比如投票或权重分配。 最后,用户可能需要实际案例或代码示例来理解如何实现。比如,使用Python中的异步请求来并行调用多个Agent,或者使用协调器类来管理任务流程。引用[4]中的RPA和GPT结合案例可能提供一些实战思路,比如自动执行业务流程时的任务分配和结果整合。 总结来说,回答需要涵盖架构设计、通信机制、任务分解、API管理、错误处理、实际案例等方面,结合提供的引用内容,给出结构清晰且可行的解决方案。</think>### 如何利用大模型 API Key 创建多个 Agent 协同解决复杂难题 #### 一、架构设计与核心原理 1. **多Agent协同框架** - **角色定义**:为每个Agent分配特定角色(如决策Agent、数据检索Agent、逻辑验证Agent),通过组合式调用实现问题拆解与协作[^2]。 - **通信机制**:采用`中央协调器`或`消息队列`实现Agent间信息传递,支持同步/异步模式(如基于Python的`asyncio`库)。 2. **API调用优化** - **并行处理**:利用大模型API的并发能力,通过多线程或分布式任务调度(如Celery)提升效率。 - **成本控制**:设置请求频率限制和结果缓存机制,避免重复调用。 #### 二、具体实现步骤 1. **问题分解与Agent分配** 将复杂问题拆分为多个子任务,例如: - **子任务1**:数据收集(调用API插件访问外部数据库)[^2] - **子任务2**:逻辑推理(使用微调模型处理专业领域问题)[^3] - **子任务3**:结果验证(通过Function Call执行数学验证)[^4] ```python # 示例:协调器类伪代码 class Coordinator: def __init__(self, api_keys): self.agents = { 'data_agent': DataAgent(api_keys[0]), 'logic_agent': LogicAgent(api_keys[1]), 'validate_agent': ValidateAgent(api_keys[2]) } async def solve_problem(self, question): data = await self.agents['data_agent'].fetch_data(question) analysis = await self.agents['logic_agent'].process(data) return self.agents['validate_agent'].verify(analysis) ``` 2. **关键技术支持** - **动态上下文管理**:使用`LangChain`等框架维护对话历史,确保Agent间上下文连贯。 - **结果融合策略**:采用加权投票(如基于置信度评分)或图神经网络整合多模态输出[^1]。 #### 三、典型应用场景 1. **金融风险评估** - 数据Agent收集市场数据 → 分析Agent生成报告 → 验证Agent检查逻辑一致性[^3] 2. **智能客服系统** - 意图识别Agent → 知识检索Agent → 话术生成Agent → 情感分析Agent[^3] #### 四、优化与风险控制 1. **性能提升方法** - 对高频任务Agent进行模型蒸馏,生成轻量化版本 - 使用RPA技术自动化预处理流程(如数据清洗)[^4] 2. **错误处理机制** ```mermaid graph LR A[Agent执行] --> B{结果可信度>阈?} B -->|是| C[进入下一阶段] B -->|否| D[触发人工审核流程] D --> E[反馈修正数据至训练集] ```
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