redis系列--事务

本文介绍了Redis事务的基础概念及其实现方式,包括简单的事务控制、乐观锁的应用、以及两种持久化机制:快照方式与AOF方式。并讨论了如何在实际应用中合理选择以确保数据的安全。
 一、redis事务说明:
        并发控制单位,是用户定义的一个操作系列,这些操作要么全做,要么一个都不做,当发生错误的时候会发生事务回滚。 redis对事务的支持目前还是比较简单地,只能保证一个client发起的事务中的命令可以连续的执行,而且中间不会插入其他client命令。
二、redis 事务操作:
       一个client在一个连接中发出multi命令,这是连接会进入一个事务上下文,后续命令会放入一个队列中等待执行,当执行exec命令是,redis开始顺序与执行队列中的所有命令。但是当队列中的一个命令发生错误的时候不会发生回滚,事务依旧会继续执行。采用discard命令取消事务。
三、乐观锁控制复杂事务
       基于数据版本的记录机制实现。即为数据增加一个版本标识,在基于数据库表的版本解决方案中,一般通过为数据库表添加一个version的字段,来实现读取数据时,版本号也一起读出。的那个对字段更新的时候,版本号也加1.在提交数据的时候,将提交数据的版本号与数据库表对应记录的当前版本号进行对比,如果提交的数据版本号大于数据库当前版本号,则可以提交,如果小于,将不能体检。此外还会用watch命令见识给定的key,当exec时候如果见识的key从调用watch后发生变化则整个事务会失败。也可以用watch多次监视多个key,这样就可以对指定的key加乐观锁了。watch在整个连接过程中都是有效的,在整个事务中也是有效的,如果断开会自动清除。
四、持久化机制
       redis支持持久化的内存数据库,也就是说redis需要经常把内存中的数据同步到硬盘中来保证持久化。有两种方式:snapshotting和aof方式。
      (1)快照方式是默认的持久化方式,这种方式将内存中的数据已快照的方式写入二进制文件中,默认的文件名为dump.rdb。可以通过配置设置自动做快照持久化的方式。但是存在一个缺陷,当redis当掉的话,最后一次快照就会丢失。

      (2)aof方式,会将每个收到的写命令t通过write函数追加到文件中,在redis重启的时候回写入到数据库中。避免了快照丢失。但是由于os会在内核中缓存write做的修改,可能会不理解写入到磁盘中,所以又可以丢失部分修改。面对这种情况我们可以通过配置文件告诉redis我们想通过fsync函数强制OS写入到磁盘。

五、总结
      redis数据库并不像我们常用的MySQL,他们可以自己发生错误进行事务回滚,所以我们需要谨慎的使用它的持久化机制,尽量保证数据不丢失。
内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
内容概要:本文围绕电力系统状态估计中的异常检测与分类展开,重点介绍基于Matlab代码实现的相关算法与仿真方法。文章详细阐述了在状态估计过程中如何识别和分类量测数据中的异常值,如坏数据、拓扑错误和参数误差等,采用包括残差分析、加权最小二乘法(WLS)、标准化残差检测等多种经典与现代检测手段,结合实际算例验证方法的有效性。同时,文档提及多种状态估计算法如UKF、AUKF、EUKF等在负荷突变等动态场景下的应用,强调异常处理对提升电力系统运行可靠性与安全性的重要意义。; 适合人群:具备电力系统基础知识和一定Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事电力系【状态估计】电力系统状态估计中的异常检测与分类(Matlab代码实现)统自动化相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握电力系统状态估计中异常数据的产生机制与分类方法;②学习实现主流异常检测算法,提升对状态估计鲁棒性的理解与仿真能力;③服务于科研项目、课程设计或实际工程中的数据质量分析环节; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,配合电力系统状态估计的基本理论进行深入理解,重点关注异常检测流程的设计逻辑与不同算法的性能对比,宜从简单案例入手逐步过渡到复杂系统仿真。
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