redis 高阶(一)linux环境安装redis

Nginx学习(二):安装gcc 目录 1、简介 2、环境准备 3、安装 3.1、安装gcc 3.2、安装g ++ 1、简介 安装Nginx前,必须先确保安装了gcc环境。那么何为gcc?它是 Linux 下默认的 C/C++ 编译器,大部分 Linux 发行版中都是默认安装的。命令行输入gcc,如果显示命令未找到或command not found,则代表没有安装gcc,需要安装上。 2、环境准备 v... 阅读详情

https://www.bilibili.com/video/BV1XV411o7xP

1.linux环境下载安装

http://www.redis.cn/download.html

1.1 下载安装包

wget http://download.redis.io/releases/redis-?.?.?.tar.gz


1.2 解压

tar –xvf 文件名.tar.gz

1.3 编译

make

1.3.1 编译错误zmalloc.h:50:31: fatal error: jemalloc/jemalloc.h: No such file or directory

解决办法: 使用以下命令

make MALLOC=libc

原因分析:

在README 有这个一段话。

Allocator
———

Selecting a non-default memory allocator when building Redis is done by setting
the `MALLOC` environment variable. Redis is compiled and linked against libc
malloc by default, with the exception of jemalloc being the default on Linux
systems. This default was picked because jemalloc has proven to have fewer
fragmentation problems than libc malloc.

To force compiling against libc malloc, use:

% make MALLOC=libc

To compile against jemalloc on Mac OS X systems, use:

% make MALLOC=jemalloc

说关于分配器allocator, 如果有MALLOC 这个 环境变量, 会有用这个环境变量的 去建立Redis。

而且libc 并不是默认的 分配器, 默认的是 jemalloc, 因为 jemalloc 被证明 有更少的 fragmentation problems 比libc。

但是如果你又没有jemalloc 而只有 libc 当然 make 出错。 所以加这么一个参数

 

1.3.2 编译redis报错/deps/hiredis/libhiredis.a解决

进入源码包目录下的deps目录中执行

make lua hiredis linenoise
[root@iZ2zecxzxrta513fg5rl58Z deps]# make lua hiredis linenoise
MAKE lua
cd lua/src && make all CFLAGS="-O2 -Wall -DLUA_ANSI -DENABLE_CJSON_GLOBAL -DREDIS_STATIC='' " MYLDFLAGS="" AR="ar rcu"
make[1]: Entering directory `/usr/local/redis-5.0.9/deps/lua/src'
cc -O2 -Wall -DLUA_ANSI -DENABLE_CJSON_GLOBAL -DREDIS_STATIC=''    -c -o lapi.o lapi.c
cc -O2 -Wall -DLUA_ANSI -DENABLE_CJSON_GLOBAL -DREDIS_STATIC=''    -c -o lcode.o lcode.c
......
......
make[1]: Entering directory `/usr/local/redis-5.0.9/deps/linenoise'
cc  -Wall -Os -g  -c linenoise.c
make[1]: Leaving directory `/usr/local/redis-5.0.9/deps/linenoise'
[root@iZ2zecxzxrta513fg5rl58Z deps]# 

1.4 安装

make install [destdir=/目录]

2.安装中常碰到的问题

2.1 -bash: make: command not found

centos

 yum -y install gcc automake autoconf libtool make

ubuntu

sudo apt-get update

sudo apt-get install make 

3.Redis基础环境设置

创建软链接
ln -s 原始目录名 快速访问目录名
创建配置文件管理目录

mkdir conf
mkdir config

创建数据文件管理目录

mkdir data

4.Redis服务启动

默认配置启动

redis-server
redis-server –-port 6379
redis-server –-port 6380 ……

指定配置文件启动

redis-server redis.conf
redis-server redis-6379.conf
redis-server redis-6380.conf ……
redis-server conf/redis-6379.conf
redis-server config/redis-6380.conf ……

5.Redis客户端连接

默认连接

redis-cli

连接指定服务器

redis-cli -h 127.0.0.1
redis-cli –port 6379
redis-cli -h 127.0.0.1 –port 6379

6.Redis服务端配置

/usr/local/redis-5.0.5/redis.conf

配置查看

cat redis.conf

过滤掉注释以及留下的空白

cat redis.conf | grep -v "#" | grep -v "^$"
bind 127.0.0.1
protected-mode yes
port 6379
tcp-backlog 511
timeout 0
tcp-keepalive 300
daemonize no
supervised no
pidfile /var/run/redis_6379.pid
loglevel notice
logfile ""
databases 16
always-show-logo yes
save 900 1
save 300 10
save 60 10000
stop-writes-on-bgsave-error yes
rdbcompression yes
rdbchecksum yes
dbfilename dump.rdb
dir ./
replica-serve-stale-data yes
replica-read-only yes
repl-diskless-sync no
repl-diskless-sync-delay 5
repl-disable-tcp-nodelay no
replica-priority 100
lazyfree-lazy-eviction no
lazyfree-lazy-expire no
lazyfree-lazy-server-del no
replica-lazy-flush no
appendonly no
appendfilename "appendonly.aof"
appendfsync everysec
no-appendfsync-on-rewrite no
auto-aof-rewrite-percentage 100
auto-aof-rewrite-min-size 64mb
aof-load-truncated yes
aof-use-rdb-preamble yes
lua-time-limit 5000
slowlog-log-slower-than 10000
slowlog-max-len 128
latency-monitor-threshold 0
notify-keyspace-events ""
hash-max-ziplist-entries 512
hash-max-ziplist-value 64
list-max-ziplist-size -2
list-compress-depth 0
set-max-intset-entries 512
zset-max-ziplist-entries 128
zset-max-ziplist-value 64
hll-sparse-max-bytes 3000
stream-node-max-bytes 4096
stream-node-max-entries 100
activerehashing yes
client-output-buffer-limit normal 0 0 0
client-output-buffer-limit replica 256mb 64mb 60
client-output-buffer-limit pubsub 32mb 8mb 60
hz 10
dynamic-hz yes
aof-rewrite-incremental-fsync yes
rdb-save-incremental-fsync yes

基本配置

#以守护进程方式启动,使用本启动方式,redis将以服务的形式存在,日志将不再打印到命令窗口中
daemonize yes
#设定当前服务启动端口号`
port 6379
#设定当前服务文件保存位置,包含日志文件、持久化文件(后面详细讲解)等
dir "/usr/local/redis-5.0.5/data"
#设定日志文件名,便于查阅
logfile "redis-6379.log"

7.决redis远程连接不上的问题

redis现在的版本开启redis-server后,redis-cli只能访问到127.0.0.1,因为在配置文件中固定了ip,因此需要修改redis.conf(有的版本不是这个文件名,只要找到相对应的conf后缀的文件即可)文件以下几个地方。

1.bind 127.0.0.1改为 #bind 127.0.0.1 (注释掉)

2.protected-mode yes 改为 protected-mode no

3.加入 daemonize no(这个是是否在后台启动不占用一个主程窗口)

 

vim打开编辑:

dd 删除当前行

按下3dd  删除光标往下3行

按下gg,光标自动到首行

按下dG,删除光标所在行以及其下面所有行内容

 

 

 

申明:内容来自网络,仅供学习使用。

loadrunner11的安装 工具/原料 LoadRunner11软件 win7 32 ie8.0 安装程序 1 解压下载好的LoadRunner11软件,包含软件程序安装包和破解包(资源均来自网络) 2 打开程序包,点击setup.exe进行安装 3 点击setup.exe弹出安装界面,我们选择完成loadrunner安装程序进行安装 4 提示需要重启才能继续安装,用户可以忽略继续安装(忽略有什么影响还不清楚,如果害怕后期软件有问题,就乖乖重启吧) 5 根据提示需要安装必要的其他软件,我们就依次安装即可 6 必要软件安装完 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; 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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吃透Java 828

linux下部署安装与配置redis一主一从两哨兵

在 Linux 系统下搭建一主一从两哨兵模式的 Redis 集群,需要进行以下步骤:安装 Redis:在主节点和从节点上安装 Redis 数据库,可以使用系统自带的包管理工具(如 yum、apt-get)或手动编译安装 Redis。配置 Redis:在主节点和从节点上分别配置 Redis 数据库,包括设置 Redis 的密码、端口、持久化方式等参数。启动 Redis:在主节点和从节点上启动 Redis 数据库,可以使用 redis-server 命令启动 Redis。

qq_45538179的博客 1463

Redis(一)Linux环境下安装Redis详解

Linux下安装Redis数据库等我们一般放在/usr/local/下 一、下载安装Redis 1.进入/usr/local/redis目录 #在/usr/local下创建redis文件夹并进入 #cd /usr/local #mkdir redis #cd redis 2.下载Redis #下载Redis #wget http://download.redis.io/releases/redi...

Husky 410

如何安装redis? Linux aarch64 如何使用安装包安装Redis 离线安装redis (除c语言环境和make环境) 配置systemctl托管redis

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qq_44625745的博客 1589

Redis linux环境安装部署

Linux下Redis的安装和部署 一、Redis介绍 Redis是当前比较热门的NOSQL系统之一,它是一个key-value存储系统。和Memcache类似,但很大程度补偿了Memcache的不足,它支持存储的value类型相对更多,包括string、list、set、zset和hash。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。在此基础上,...

scdncby的博客 429
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夜未眠shm
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