Redis学习篇5

本文深入讲解Redis数据备份与恢复、安全、性能测试、客户端连接、管道技术和分区等核心功能,帮助读者全面掌握Redis的高级应用。

1.Redis 数据备份与恢复

Redis SAVE 命令用于创建当前数据库的备份。
语法

redis Save 命令基本语法如下:

   redis 127.0.0.1:6379> SAVE 

实例

    redis 127.0.0.1:6379> SAVE 
    OK

该命令将在 redis 安装目录中创建dump.rdb文件。

2.恢复数据

如果需要恢复数据,只需将备份文件 (dump.rdb) 移动到 redis 安装目录并启动服务即可。获取 redis 目录可以使用 CONFIG 命令,如下所示:

redis 127.0.0.1:6379> CONFIG GET dir
1) "dir"
2) "/usr/local/redis/bin"

以上命令 CONFIG GET dir 输出的 redis 安装目录为 /usr/local/redis/bin。
Bgsave

创建 redis 备份文件也可以使用命令 BGSAVE,该命令在后台执行。
实例

127.0.0.1:6379> BGSAVE

Background saving started

2.Redis 安全

我们可以通过 redis 的配置文件设置密码参数,这样客户端连接到 redis 服务就需要密码验证,这样可以让你的 redis 服务更安全。
实例

我们可以通过以下命令查看是否设置了密码验证:

127.0.0.1:6379> CONFIG get requirepass
1) "requirepass"
2) ""

默认情况下 requirepass 参数是空的,这就意味着你无需通过密码验证就可以连接到 redis 服务。

你可以通过以下命令来修改该参数:

127.0.0.1:6379> CONFIG set requirepass "runoob"
OK
127.0.0.1:6379> CONFIG get requirepass
1) "requirepass"
2) "runoob"

设置密码后,客户端连接 redis 服务就需要密码验证,否则无法执行命令。
语法

AUTH 命令基本语法格式如下:

127.0.0.1:6379> AUTH password

实例

127.0.0.1:6379> AUTH "runoob"
OK
127.0.0.1:6379> SET mykey "Test value"
OK
127.0.0.1:6379> GET mykey
"Test value"

3.Redis 性能测试

Redis 性能测试是通过同时执行多个命令实现的。
语法

redis 性能测试的基本命令如下:

redis-benchmark [option] [option value]

注意:该命令是在 redis 的目录下执行的,而不是 redis 客户端的内部指令。
实例

以下实例同时执行 10000 个请求来检测性能:


$ redis-benchmark -n 10000  -q

PING_INLINE: 141043.72 requests per second
PING_BULK: 142857.14 requests per second
SET: 141442.72 requests per second
GET: 145348.83 requests per second
INCR: 137362.64 requests per second
LPUSH: 145348.83 requests per second
LPOP: 146198.83 requests per second
SADD: 146198.83 requests per second
SPOP: 149253.73 requests per second
LPUSH (needed to benchmark LRANGE): 148588.42 requests per second
LRANGE_100 (first 100 elements): 58411.21 requests per second
LRANGE_300 (first 300 elements): 21195.42 requests per second
LRANGE_500 (first 450 elements): 14539.11 requests per second
LRANGE_600 (first 600 elements): 10504.20 requests per second
MSET (10 keys): 93283.58 requests per second

4.Redis 客户端连接

Redis 通过监听一个 TCP 端口或者 Unix socket 的方式来接收来自客户端的连接,当一个连接建立后,Redis 内部会进行以下一些操作:

  1. 首先,客户端 socket 会被设置为非阻塞模式,因为 Redis 在网络事件处理上采用的是非阻塞多路复用模型
  2. 然后为这个 socket 设置 TCP_NODELAY 属性,禁用 Nagle 算法
  3. 然后创建一个可读的文件事件用于监听这个客户端 socket 的数据发送

最大连接数

在 Redis2.4 中,最大连接数是被直接硬编码在代码里面的,而在2.6版本中这个值变成可配置的。

maxclients 的默认值是 10000,你也可以在 redis.conf 中对这个值进行修改。

config get maxclients

1) "maxclients"
2) "10000"

实例

以下实例我们在服务启动时设置最大连接数为 100000:

redis-server --maxclients 100000

5.Redis 管道技术

Redis是一种基于客户端-服务端模型以及请求/响应协议的TCP服务。这意味着通常情况下一个请求会遵循以下步骤:

  • 客户端向服务端发送一个查询请求,并监听Socket返回,通常是以阻塞模式,等待服务端响应。
  • 服务端处理命令,并将结果返回给客户端。
Redis 管道技术

Redis 管道技术可以在服务端未响应时,客户端可以继续向服务端发送请求,并最终一次性读取所有服务端的响应。

管道技术的优势

管道技术最显著的优势是提高了 redis 服务的性能

6.Redis 分区

分区是分割数据到多个Redis实例的处理过程,因此每个实例只保存key的一个子集。

分区的优势

  • 通过利用多台计算机内存的和值,允许我们构造更大的数据库
  • 通过多核和多台计算机,允许我们扩展计算能力;通过多台计算机和网络适配器,允许我们扩展网络带宽。

分区的不足

redis的一些特性在分区方面表现的不是很好:

  • 涉及多个key的操作通常是不被支持的。举例来说,当两个set映射到不同的redis实例上时,你就不能对这两个set执行交集操作。
  • 涉及多个key的redis事务不能使用。
  • 当使用分区时,数据处理较为复杂,比如你需要处理多个rdb/aof文件,并且从多个实例和主机备份持久化文件。
  • 增加或删除容量也比较复杂。redis集群大多数支持在运行时增加、删除节点的透明数据平衡的能力,但是类似于客户端分区、代理等其他系统则不支持这项特性。然而,一种叫做presharding的技术对此是有帮助的。

分区类型

Redis 有两种类型分区。
假设有4个Redis实例 R0,R1,R2,R3,和类似user:1,user:2这样的表示用户的多个key,对既定的key有多种不同方式来选择这个key存放在哪个实例中。也就是说,有不同的系统来映射某个key到某个Redis服务。

范围分区

最简单的分区方式是按范围分区,就是映射一定范围的对象到特定的Redis实例。

  • 比如,ID从0到10000的用户会保存到实例R0,ID从10001到 20000的用户会保存到R1,以此类推。

这种方式是可行的,并且在实际中使用,不足就是要有一个区间范围到实例的映射表。这个表要被管理,同时还需要各 种对象的映射表,通常对Redis来说并非是好的方法。
哈希分区

另外一种分区方法是hash分区。这对任何key都适用,也无需是object_name:这种形式,像下面描述的一样简单:

  • 用一个hash函数将key转换为一个数字,比如使用crc32 hash函数。对key
    foobar执行crc32(foobar)会输出类似93024922的整数。
  • 对这个整数取模,将其转化为0-3之间的数字,就可以将这个整数映射到4个Redis实例中的一个了。93024922 % 4 = 2,就是说key foobar应该被存到R2实例中。注意:取模操作是取除的余数,通常在多种编程语言中用%操作符实现。
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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