redis 7 redis高级应用(主从复制, 事务处理,持久化处理,发布与订阅)

redis高级应用


一,安全性
在redis.conf文件中修改requirepass选项设置密码
重启redis服务
进入到redis-cli客户端就无法进行操作了,解决办法
1,进入客户端之后,必须输入auth 密码验证之后才能访问操作redis
2,登录之前 redis-cli -a 密码


二,主从复制
master主机不做任何操作
在slave从机的配置文件中加入以下配置
slaveof 192.168.1.117 6379 #指定主机的IP地址和端口号
masterauth 主机密码 #这是主机的密码

三,事务处理
mult打开事务上下文,之后输入的所有命令进去命令队列
exec 会按照mult之后输入的命令的顺序执行

mult 打开事务上下文
discard 事务回滚,取消事务
注意:如果命令队列中的某个命令执行错误,其他的执行正确,事务不会回滚

watch乐观锁给数据加锁


四,持久化机制
防止机器宕机导致内存中的数据丢失,因此需要把数据备份到硬盘上。
redis支持两种持久化方式:
1,snapshotting(快照),也就是默认方式
将数据保存到文件,将数据保存到一个默认文件名为dump.rdb的二进制文件
在配置文件中修改
save 900 1 900秒内如果一个key被修改,则发起快照保存

2,Append-only file(缩写aof)的方式
由于快照保存是有时间间隔的,万一在时间间隔内由于电脑宕机最后一次数据没有保存,导致数据丢。.
因此redis将对数据库进行的增,删,改操作保存到文件当中,当redis重启时会通过执行aof文件中的命令,重建整个数据库的内容
在配置文件中修改:
appendonly yes
appendsync always 执行命令之后就同步一次(效率最低,安全性最好)
appendsync everysec 每秒同步一次(效率折中)
appendsync no 取决于OS的速度去保存(可能数据丢失)


五,发布与订阅(pub/sub)
可以应用在web聊天系统上
1,订阅者订阅自己喜欢的消息(channel消息)
subscribe tv1 订阅tv1的消息,并保持监听状态
subscribe tv1 tv2 订阅tv1和tv2的消息,并保持监听状态

2,发布者发布消息
publish tv1 tv2 发布tv1和tv2的消息


六,虚拟内存的使用
使用虚拟内存把那些不经常访问的数据保存到磁盘上
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系实际应用场景,强调“借力”工具创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性调参技巧。
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