Redis-集群

复制(master、slave)

配置过程

修改11.140和11.141的redis.conf文件,增加slaveof masterip masterport

slaveof 192.168.11.138 6379

实现原理

  1. slave第一次或者重连到master上以后,会向master发送一个SYNC的命令

  1. master收到SYNC的时候,会做两件事

    a) 执行bgsave(rdb的快照文件)

    b) master会把新收到的修改命令存入到缓冲区

缺点

没有办法对master进行动态选举

复制的方式

  1. 基于rdb文件的复制(第一次连接或者重连的时候)

  1. 无硬盘复制

  1. 增量复制

PSYNC master run id. offset

哨兵机制

sentinel

  1. 监控master和salve是否正常运行

  1. 如果master出现故障,那么会把其中一台salve数据升级为master

集群(redis3.0以后的功能)

根据key的hash值取模 服务器的数量 。

hash

集群的原理

Redis Cluster中,Sharding采用slot(槽)的概念,一共分成16384个槽,这有点儿类似前面讲的pre sharding思路。对于每个进入Redis的键值对,根据key进行散列,分配到这16384个slot中的某一个中。使用的hash算法也比较简单,就是CRC16后16384取模。Redis集群中的每个node(节点)负责分摊这16384个slot中的一部分,也就是说,每个slot都对应一个node负责处理。当动态添加或减少node节点时,需要将16384个槽做个再分配,槽中的键值也要迁移。当然,这一过程,在目前实现中,还处于半自动状态,需要人工介入。Redis集群,要保证16384个槽对应的node都正常工作,如果某个node发生故障,那它负责的slots也就失效,整个集群将不能工作。为了增加集群的可访问性,官方推荐的方案是将node配置成主从结构,即一个master主节点,挂n个slave从节点。这时,如果主节点失效,Redis Cluster会根据选举算法从slave节点中选择一个上升为主节点,整个集群继续对外提供服务。这非常类似服务器节点通过Sentinel监控架构成主从结构,只是Redis Cluster本身提供了故障转移容错的能力。

slot(槽)的概念,在redis集群中一共会有16384个槽,

根据key 的CRC16算法,得到的结果再对16384进行取模。 假如有3个节点

node1 0 5460

node2 5461 10922

node3 10923 16383

节点新增

node4 0-1364,5461-6826,10923-12287

删除节点

先将节点的数据移动到其他节点上,然后才能执行删除

市面上提供了集群方案

  1. redis shardding 而且jedis客户端就支持shardding操作 SharddingJedis ; 增加和减少节点的问题; pre shardding

3台虚拟机 redis 。但是我部署了9个节点 。每一台部署3个redis增加cpu的利用率

9台虚拟机单独拆分到9台服务器

  1. codis基于redis2.8.13分支开发了一个codis-server

  1. twemproxy twitter提供的开源解决方案

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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