redis-3.0集群搭建

本文介绍如何在六台Ubuntu 14.04 32位系统上搭建Redis 3.0集群,包括安装编译工具、配置内核参数、安装依赖包等步骤。

Redis不仅可以用作缓存,也可以作为一个Nosql。

记录以下Redis-3.0的集群搭建

准备资料:

redis-3.0.0.tar.gz    官网下载地址    http://redis.io/download/

tcl8.6.4-src.tar.gz               官网下载地址   http://sourceforge.jp/projects/sfnet_tcl/releases/

rubygems-2.4.6.zip            官网下载地址   http://rubygems.org/pages/download/

redis-3.2.1.gem                 官网下载地址   http://rubygems.org/gems/redis/versions/3.1.0


系统环境:Ubuntu 14.04 32-bit

一共6台,IP和端口号分配如下:

192.168.0.106:6379

192.168.0.114:6380

192.168.0.221:6381

192.168.0.222:6382

192.168.0.223:6383

1、安装编译工具

apt-get install gcc make

2、安装redis依赖包

tar xzvf tcl8.6.4-src.tar.gz

cd tcl8.6.4/unix &&

./configure --prefix=/usr           \

            --without-tzdata        \

            --mandir=/usr/share/man \

            $([ $(uname -m) = x86_64 ] && echo --enable-64bit) &&

make && sed -e "s@^\(TCL_SRC_DIR='\).*@\1/usr/include'@" \

    -e "/TCL_B/s@='\(-L\)\?.*unix@='\1/usr/lib@" \

    -i tclConfig.sh


# 测试make是否成功

make test


# root用户登录,执行下面命令

make install &&

make install-private-headers &&

ln -v -sf tclsh8.6 /usr/bin/tclsh &&

chmod -v 755 /usr/lib/libtcl8.6.so


3、需要先配置下面的内核参数,否则Redis脚本在重启或停止redis时,将会报错,并且不能自动在停止服务前同步数据到磁盘上

echo 1 > /proc/sys/vm/overcommit_memory

echo vm.overcommit_memory=1 >> /etc/sysctl.conf

sysctl vm.overcommit_memory=1


4、开始安装redis 3.0 cluster

tar xzvf redis-3.0.0.tar.gz

cd redis-3.0.0

make

make test

make install

vi redis.conf


5、编辑每个节点配置文件,修改下面几个参数。port对应每台机器的port,如上端口号分配所示。

port 6379

appendonly yes

appendfilename "appendonly-6379.aof"

cluster-enabled yes

cluster-config-file /opt/nodes-6379.conf

cluster-node-timeout 5000

6、把每个节点的配置文件复制到/etc/下

cp redis.conf /etc/


7、安装ruby

apt-get install ruby

unzip rubygems-2.4.6.zip 

cd rubygems-2.4.6

ruby setup.rb 


8、安装redis 的api 接口

gem install -l redis-3.2.1.gem


9、添加集群

/redis-trib.rb create --replicas 1 192.168.0.106:6379 192.168.0.114:6380 192.168.0.221:6381 192.168.0.222:6382 192.168.0.223:6383 192.168.0.224:6384






基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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