Redis哨兵机制

 1. 指定主Redis节点IP以及端口

sentinel monitor mymaster 192.168.75.130 8001 1

2. 设置多长时间无法访问,将其置为宕机状态  单位 : 毫秒

sentinel down-after-milliseconds mymaster 5000

3.  从节点的数量

sentinel parallel-syncs mymaster 2

4. 启动哨兵机制 

 redis-server sentinel.conf --sentine

 5. 模拟主Redis宕机

root@ubuntu:/usr/local/redis-master-slave# ps -aux | grep redis
root       2500  0.0  0.2  69000  4680 ?        Ssl  23:06   0:01 redis-server 192.168.75.130:8001
root       2505  0.0  0.2  71048  5032 ?        Ssl  23:06   0:01 redis-server 192.168.75.130:8002
root       2511  0.0  0.2  71048  4688 ?        Ssl  23:06   0:01 redis-server 192.168.75.130:8003
root       2520  0.0  0.1  25792  2992 pts/0    S+   23:07   0:00 redis-cli -h 192.168.75.130 -p 8001
root       2552  0.0  0.1  25792  2980 pts/2    S+   23:08   0:00 redis-cli -h 192.168.75.130 -p 8002
root       2693  0.1  0.2  61320  5096 pts/3    Sl+  23:38   0:00 redis-server *:26379 [sentinel]
root       2736  0.0  0.0  21532  1056 pts/1    S+   23:44   0:00 grep --color=auto redis
root@ubuntu:/usr/local/redis-master-slave# kill 2500

6.  哨兵输出master节点转换

 mymaster 192.168.75.130 8001
2693:X 24 Sep 2019 23:44:58.559 # +failover-end master mymaster 192.168.75.130 8001
2693:X 24 Sep 2019 23:44:58.559 # +switch-master mymaster 192.168.75.130 8001 192.168.75.130 8003
2693:X 24 Sep 2019 23:44:58.559 * +slave slave 192.168.75.130:8002 192.168.75.130 8002 @ mymaster 192.168.75.130 8003

7. 查看8003节点是否成为新的master

 

 8. 重启Redis 8001

root@ubuntu:/home/song# redis-server /usr/local/redis-master-slave/8001/redis.conf 

 查看8001节点信息: info 

 

 8003 节点新增一个slave从节点【小弟】 

2693:X 24 Sep 2019 23:55:15.631 * +convert-to-slave slave 192.168.75.130:8001 192.168.75.130 8001 @ mymaster 192.168.75.130 8003

 

 

内容概要:文章介绍了DeepSeek在国内智能问数(smart querying over data)领域的实战应用。DeepSeek是一款国内研发的开源大语言模型(LLM),具备强大的中文理解、推理和生成能力,尤其适用于企业中文环境下的智能问答、知识检索等。它具有数据可控性强的特点,可以自部署、私有化,支持结合企业内部数据打造定制化智能问数系统。智能问数是指用户通过自然语言提问,系统基于结构化或非结构化数据自动生成精准答案。DeepSeek在此过程中负责问题理解、查询生成、多轮对话和答案解释等核心环节。文章还详细展示了从问题理解、查询生成到答案生成的具体步骤,并介绍了关键技术如RAG、Schema-aware prompt等的应用。最后,文章通过多个行业案例说明了DeepSeek的实际应用效果,显著降低了数据使用的门槛。 适合人群:从事数据分析、企业信息化建设的相关从业人员,尤其是对智能化数据处理感兴趣的业务和技术人员。 使用场景及目标:①帮助业务人员通过自然语言直接获取数据洞察;②降低传统BI工具的操作难度,提高数据分析效率;③为技术团队提供智能问数系统的架构设计和技术实现参考。 阅读建议:此资源不仅涵盖了DeepSeek的技术细节,还提供了丰富的实战案例,建议读者结合自身业务场景,重点关注DeepSeek在不同行业的应用方式及其带来的价值。对于希望深入了解技术实现的读者,可以进一步探索Prompt工程、RAG接入等方面的内容。
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