Redis的Q&A (三)

Redis的可视化工具有哪些?

        这类相关的工具在市面上有很多,这里我介绍我自己在使用的Redis可视化工具。

Redis Desktop Manager

        其页面样式如图所示:

在这里插入图片描述
        连接配置界面也不是很难理解,配置好地址、端口、有密码的也可以配置。

在这里插入图片描述
        当所有配置信息正确了,工具就可以连接上Redis了。

在这里插入图片描述
我这里Redis Desktop Manager用的是v0.8.8.384版本,需要的可以私聊我。。

java怎么操作Redis?

        要通过java程序来操作Redis,需要导入两个jar包:

commons-pool2-2.3.jar
jedis-2.7.0.jar

        这里采用的是Maven坐标的方式:

<dependency>
	<groupId>org.apache.commons</groupId>
	<artifactId>commons-pool2</artifactId>
	<version>2.3</version>
</dependency>
<dependency>
	<groupId>redis.clients</groupId>
	<artifactId>jedis</artifactId>
	<version>2.7.0</version>
</dependency>
import org.junit.Test;
import redis.clients.jedis.Jedis;

import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Set;

public class RedisTest {

    private Jedis jedis = new Jedis();//如果使用空参构造,默认值 "localhost",6379端口

    /**
     * String数据结构操作
     */
    @Test
    public void test1(){
        //存储
        jedis.set("username","lisi");
        //获取
        String username = jedis.get("username");
        System.out.println(username);

        //可以使用setex()方法存储可以指定过期时间的 key value
        jedis.setex("activecode",20,"haha");//将activecode:hehe键值对存入redis,并且20秒后自动删除该键值对
        //关闭连接
        jedis.close();
    }

    /**
     * hash 数据结构操作
     */
    @Test
    public void test2(){
        //存储
        jedis.hset("user","name","haroro");
        jedis.hset("user","addr","guangzhou");
        jedis.hset("user","age","24");

        //获取
        String name = jedis.hget("user", "name");
        String addr = jedis.hget("user", "addr");

        System.out.println(name);
        System.out.println(addr);

        //获取hash的所有map中的数据
        Map<String, String> user = jedis.hgetAll("user");

        Set<String> keySet = user.keySet();
        for (String key : keySet) {
            String value = user.get(key);
            System.out.println(key+":"+value);
        }
        jedis.close();
    }

    /**
     * list 数据结构操作
     */
    @Test
    public void test3(){
        //存储
        jedis.lpush("list","a","b","c");
        jedis.rpush("list","a","b","c");

        //list 范围获取
        List<String> mylist = jedis.lrange("list", 0, -1);//读取全部
        System.out.println(mylist);

        //list弹出
        String element1 = jedis.lpop("list");//弹出c
        System.out.println(element1);

        String element2 = jedis.rpop("list");
        System.out.println(element2);

        //list范围获取
        List<String> mylist2 = jedis.lrange("list", 0, -1);
        System.out.println(mylist2);

        jedis.close();
    }

    /**
     * set 数据结构操作
     */
    @Test
    public void test4(){
        //set 存储
        jedis.sadd("myset","ja","python","dev");

        //set 获取
        Set<String> myset = jedis.smembers("myset");
        System.out.println(myset);

        jedis.close();
    }

    /**
     * sortedset 数据结构操作
     */
    @Test
    public void test5(){
        //sortedset 存储
        jedis.zadd("mysortedset",3,"北京");
        jedis.zadd("mysortedset",35,"上海");
        jedis.zadd("mysortedset",60,"广州");

        //sortedset 获取
        Set<String> mysortedset = jedis.zrange("mysortedset", 0, -1);
        System.out.println(mysortedset);

        jedis.close();
    }
}

如何创建jedis连接池?

/**
     * 连接池的使用
     */
    @Test
    public void test6(){
        //创建一个配置对象
        JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig();
        config.setMaxTotal(50);
        config.setMaxIdle(10);

        //创建Jedis连接池对象
        JedisPool jedisPool = new JedisPool(config, "localhost", 6379);
        //获取连接
        Jedis jedis = jedisPool.getResource();
        //使用
        jedis.set("haroro","nihao");

        //关闭 但是归还到连接池中
        jedis.close();
    }

        当然对于jedis的配置项不止上述使用到的两个,只是作为演示:

#最大活动对象数     
redis.pool.maxTotal=1000  
  
#最大能够保持idel状态的对象数      
redis.pool.maxIdle=100  

#最小能够保持idel状态的对象数   
redis.pool.minIdle=50    

#当池内没有返回对象时,最大等待时间    
redis.pool.maxWaitMillis=10000  
  
#当调用borrow Object方法时,是否进行有效性检查    
redis.pool.testOnBorrow=true    

#当调用return Object方法时,是否进行有效性检查    
redis.pool.testOnReturn=true  

#“空闲链接”检测线程,检测的周期,毫秒数。如果为负值,表示不运行“检测线程”。默认为-1.  
redis.pool.timeBetweenEvictionRunsMillis=30000  

#向调用者输出“链接”对象时,是否检测它的空闲超时;  
redis.pool.testWhileIdle=true  

# 对于“空闲链接”检测线程而言,每次检测的链接资源的个数。默认为3.  
redis.pool.numTestsPerEvictionRun=50  

#redis服务器的IP    
redis.ip=xxxxxx  

#redis服务器的Port    
redis1.port=6379 

如何编写一个Redis的连接池工具类?

        工具类就是将jedis的一些通用的功能放到一个类中进行管理和调用,比如加载配置文件来配置连接池的参数;提供获取连接的方法…整合一个工具类是很简单的。

        这里直接给出了JedisPoolUtils工具类:

import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;

import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.util.Properties;

/**
 JedisPool工具类
    加载配置文件,配置连接池的参数
    提供获取连接的方法

 */
public class JedisPoolUtils {

    private static JedisPool jedisPool;

    static{
        //读取配置文件
        InputStream is = JedisPoolUtils.class.getClassLoader().getResourceAsStream("jedis.properties");
        //创建Properties对象
        Properties pro = new Properties();
        //关联文件
        try {
            pro.load(is);
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        //获取数据,设置到JedisPoolConfig中
        JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig();
        config.setMaxTotal(Integer.parseInt(pro.getProperty("maxTotal")));
        config.setMaxIdle(Integer.parseInt(pro.getProperty("maxIdle")));

        //初始化JedisPool
        jedisPool = new JedisPool(config,pro.getProperty("host"),Integer.parseInt(pro.getProperty("port")));
    }
    
    /**
     * 获取连接方法
     */
    public static Jedis getJedis(){
        return jedisPool.getResource();
    }
}

        工具类里面的内容需要读取一些相关的配置信息,即从jedis.properties中读取,其内容为:

host=127.0.0.1
port=6379
maxTotal=50
maxIdle=10

        配置完了,就可以去使用了…

/**
     * jedis连接池工具类使用
     */
    @Test
    public void test8(){
        
        //通过连接池工具类获取
        Jedis jedis = JedisPoolUtils.getJedis();

        //3. 使用
        jedis.set("hello","world");

        //4. 关闭 归还到连接池中
        jedis.close();;
    }

        到这里Redis的Q&A已经记录了三篇文章了,都是比较基础的知识点,这篇从2021年1月写了题目就没有写了,一直耗到现在才想到要继续写😂,现在从学生变成职场人,往后会遇到更多的问题,都会记录出来。(看什么时候可以整理出Redis的Q&A(四)) 可能文章比较简单且基础,但是只要有人觉得不错,这便是坚持写下去的理由。。。👊👊👊

        这里附上前两篇的链接:
                Redis的Q&A(一)
                Redis的Q&A(二)

<think>好的,我需要设计一个企业级的问答系统。首先,我得理解用户的需求是什么。用户想要一个公司内部的问答系统,可能用于员工之间的知识共享,或者对外提供客户支持。接下来,我得考虑系统的架构,可能需要分层次设计,比如前端、后端、数据库等。 然后,功能模块方面,用户管理、问题处理、搜索功能都是必须的。用户认证可以使用OAuth或者JWT来实现,确保安全性。问题分类可能需要自然语言处理技术,比如用NLP模型来自动分类问题,或者打标签。搜索模块需要高效的搜索引擎,Elasticsearch是个不错的选择,支持全文检索和模糊匹配。 数据库设计也很关键。考虑到企业级的数据量和查询效率,可能需要关系型数据库如MySQL或PostgreSQL,或者NoSQL如MongoDB,根据具体需求来定。数据表的设计要规范,比如用户表、问题表、回答表等,还要考虑索引优化。 接下来是核心的问答处理流程。用户提问后,系统需要先进行预处理,比如去除停用词、分词等。然后,通过语义分析理解问题的意图,可能需要用到预训练模型如BERT来提取特征。回答生成部分,可以用检索式方法从知识库中匹配答案,或者用生成式模型如GPT来生成回答。但生成式模型可能会有准确性的问题,需要结合检索结果。 性能方面,系统需要高并发处理能力,可能引入负载均衡和缓存机制,比如Redis缓存热门问答,减少数据库压力。安全性也不能忽视,数据加密、防止SQL注入、XSS攻击等都是必要的措施。 扩展性方面,设计微服务架构,各个模块独立部署,方便后续功能扩展。比如将来增加多语言支持,可以单独开发一个翻译服务。维护性方面,良好的日志记录和监控系统能帮助快速定位问题,比如使用ELK栈进行日志分析,Prometheus监控系统健康状态。 技术选型上,前端可以用React或Vue构建响应式界面,后端用Spring Boot或Node.js提供RESTful API。数据库根据需求选择,全文搜索用Elasticsearch。机器学习框架用TensorFlow或PyTorch,部署模型时可以用TensorFlow Serving或Flask封装API。 测试和部署阶段,单元测试、集成测试确保各个模块正常工作。压力测试模拟高并发情况,优化系统性能。部署可以用Docker容器化,Kubernetes管理集群,提高可用性和扩展性。 最后,参考现有的资料,比如引用中提到的C/S架构和数据库设计,可以借鉴其模块划分和连接管理的方法。同时,结合企业实际需求,可能需要定制权限管理,确保不同角色的员工访问权限不同,比如HR部门的问题只有特定人员可以回答。 可能遇到的问题包括如何处理模糊查询,提高搜索准确率,或者实时更新知识库。需要定期更新模型,保持问答的时效性。另外,用户反馈机制也很重要,收集用户对回答的满意度,持续优化系统。</think>### 企业级问答系统设计与实现 #### 1. 系统架构设计 企业级问答系统通常采用分层架构,包含以下模块: - **用户接口层**:支持Web、移动端、API等访问方式,例如使用React/Vue构建前端界面[^1]。 - **业务逻辑层**:处理问答流程、用户权限、数据分析等核心逻辑。 - **数据处理层**:集成自然语言处理(NLP)模型、知识图谱和数据库,例如使用Elasticsearch实现语义搜索[^2]。 - **基础设施层**:部署在云服务器或容器化环境(如Kubernetes),支持高可用和弹性扩展。 #### 2. 核心功能模块 | 模块 | 功能描述 | |---------------|--------------------------------------------------------------------------| | 用户认证 | 支持SSO/OAuth2.0/JWT,实现角色权限管理(如管理员、普通用户) | | 问题处理 | 包含问题分类($P(c|q)=\frac{P(q|c)P(c)}{P(q)}$)、实体识别、相似问题匹配 | | 答案生成 | 结合检索式(基于知识库)和生成式(如GPT-3.5)方法 | | 知识管理 | 支持多格式数据导入(PDF/Excel/数据库),定期更新知识图谱 | | 数据分析 | 统计高频问题、回答准确率、用户满意度等指标 | #### 3. 关键技术实现 **示例:基于BERT的语义匹配** ```python from transformers import BertTokenizer, BertModel import torch tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased') def get_embedding(text): inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True) outputs = model(**inputs) return outputs.last_hidden_state.mean(dim=1) # 获取句向量表示 ``` **数据库设计示例** ```sql CREATE TABLE questions ( id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, content TEXT NOT NULL, category VARCHAR(50) INDEX, created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ); CREATE TABLE answers ( id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, question_id INT FOREIGN KEY, content TEXT NOT NULL, confidence FLOAT CHECK (confidence BETWEEN 0
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