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我也要
①、对于RedisCluster中为什么Node至少是三个
个人理解RedisCluster在使用gossip协议进行通信的时候，也就是交换的数据信息(消息体和消息头组成)。在消息体中，会携带一定数量的其他节点信息用于交换。
规定：携带其他节点的信息约为集群总节点数量的1/10，但至少携带3个节点的信息。
②、对于Redis集群节点数量为什么要是奇数个？
1、防止由脑裂造成的集群不可用(集群可用原则：可用节点数量 > 总节点数量/2)。对一个偶数折半必然会出现两个数相等(可用节点数量 = 总节点数量/2)。
2、在容错能力相同的情况下，奇数台更节省资源(例如：3个节点的集群，允许有一个节点宕机,4个节点的集群，允许有一个节点宕机)。
更多分享持续更新中，感兴趣的朋友请移步至个人公众号，谢谢支持😜😜......
公众号：wenyixicodedog
深度图解Redis Cluster原理
不想谈好吉他的撸铁狗，不是好的程序员，欢迎微信关注「SH的全栈笔记」 前言 上文我们聊了基于Sentinel的Redis高可用架构，了解了Redis基于读写分离的主从架构，同时也知道当Redis的master发生故障之后，Sentinel集群是如何执行failover的，以及其执行failover的原理是什么。 这里大概再提一下，Sentinel集群会对Redis的主从架构中的Redis实例进行监控，一旦发现了master节点宕机了，就会选举出一个Sentinel节点来执行故障转移，从原来的slave节.
redis-cluster集群（分片集群）搭建
redis-cluster集群（分片集群）搭建
Redis-Cluster集群搭建
一，官方cluster分区 Redis3.0之后，Redis官方提供了完整的集群解决方案。 方案采用去中心化的方式，包括：sharding（分区）、replication（复制）、failover（故障转移）。称为RedisCluster。 Redis5.0前采用redis-trib进行集群的创建和管理，需要ruby支持 Redis5.0可以直接使用Redis-cli进行集群的创建和管理 二，部署架构 三，集群搭建 RedisCluster最少需要三台主服务器，三台从服务器。端口号分别为：7001~
redis cluster集群为什么要求至少三个master节点？为什么是奇数？
cluster各节点之间需要互相通信确认对方是否存活，假设有A、B两个节点，B发现联系不上A，是不能确定A和B谁出了问题的，假设集群中还有一个C节点的话，如果B、C可以互相联系，但是都联系不上A，那么这时候就可以确定A出问题了，需要把A从集群中踢出去。集群可用原则:可用节点数量>集群总节点数量的二分之一，节点数量为奇数个是出于节省资源的考虑，因为不管是四个还是三个节点，一旦挂了两个，整个集群都是不可用的。
WPF数据可视化：LiveCharts自定义X轴与Y轴的5个实战技巧（附完整代码）
本文详细介绍了在WPF应用中使用LiveCharts进行数据可视化时，自定义X轴与Y轴的5个核心实战技巧。内容涵盖精确控制刻度步距、深度定制视觉样式、实现多轴布局对比、优化显示空间以及构建响应式动态轴，并提供了完整的C#和XAML代码示例，帮助开发者创建专业且用户体验出色的图表。
FPGA实现高效数字下变频：CORDIC与CIC滤波器的Verilog优化设计
本文深入探讨了FPGA实现高效数字下变频的技术方案，重点介绍了CORDIC算法与CIC滤波器的Verilog优化设计。通过详细的算法原理分析、FPGA实现技巧和实战经验分享，展示了如何利用CORDIC的旋转运算替代乘法操作，以及CIC滤波器在降采样中的高效性能。文章还提供了完整的系统集成方案和资源优化策略，为无线通信和雷达信号处理领域的工程师提供了实用参考。
redis集群搭建
转自：https://blog.youkuaiyun.com/aloneno/article/details/96370167 一、redisz主从集群最少需要6个节点 首先我们既然要搭建集群，那么master节点至少要3个，slave节点也是3个，为什么呢？这是因为一个redis集群如果要对外提供可用的服务，那么集群中必须要有过半的master节点正常工作。基于这个特性，如果想搭建一个能够允许 n 个master节点挂掉的集群，那么就要搭建2n+1个master节点的集群。（感觉和Zookeeper的vote机制差
WPF入门与XAML基础：从零开始构建你的第一个WPF应用
本文是WPF入门系列首篇，详细介绍WPF的核心优势与开发环境搭建。通过创建第一个WPF项目，解析MainWindow.xaml和App.xaml等关键文件，深入讲解XAML基础语法，包括属性赋值、命名空间和事件绑定。最后通过按钮点击交互示例演示WPF应用程序运行流程，帮助开发者快速上手WPF开发，为后续学习布局系统和数据绑定等高级主题奠定基础。
Redis Cluster：CLUSTER FAILOVER vs CLUSTER FAILOVER TAKEOVER 区别
问题点原因建议无法完成无法达到投票多数（失去 quorum）使用自动切换失效主节点不足，选举失败调整为更高可用的复制结构（如 1主2从、5主结构）从节点抢主需要人工介入执行TAKEOVER，或集群脚本恢复如你能贴出和当前拓扑图，我可以帮你一步步模拟出如何恢复两个挂掉的主节点并保持数据不丢失。是否需要？状态是否可迁移槽位建议行动✅ 可迁移使用 redis-cli 迁移槽位cluster_state:fail，failover 未恢复❌ 不建议优先恢复主从，修复集群结构。
解密网页视频Blob链接：从防盗链到流媒体分片技术
本文深入解析了网页视频中Blob链接的工作原理，揭示了其作为现代视频防盗链与流媒体分片技术核心的本质。文章详细阐述了Blob对象与Media Source API如何协同工作，将视频数据分片传输，并结合HTML5的video元素实现安全、流畅的播放体验，有效提升了资源保护能力。
001-基础入门-Web演示源码&资源&工具箱等
小迪安全2023笔记
Redis Sentinel 与 Redis Cluster
一、前言 互联网高速发展的今天，对应用系统的抗压能力要求越来越高，传统的应用层+数据库已经不能满足当前的需要。所以一大批内存式数据库和Nosql数据库应运而生，其中redis,memcache,mongodb,hbase等被广泛的使用来提高系统的吞吐性，所以如何正确使用cache是作为开发的一项基技能。本文主要介绍Redis Sentinel 及 Redis Cluster的区别及用法，Redi...
【WRF-Chem第二期】WRF-Chem有关 namelist 详解
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【Redis】——引入redis-cluster-proxy使得Redis Cluster对Kubernetes外部可提供服务
一、前言 这几年云计算发展迅猛，服务容器化在docker和k8s的发展下变成了潮流。无状态服务容器化相对来说较为简单，难得是有状态服务（诸如各数据库）容器化。本文讲讲redis集群容器化后，部署到k8s中怎么暴露服务使得k8s集群外部的服务能够连接redis.本文先说怎么用，再介绍redis-cluster-proxy。 二、Redis Cluster容器化需要解决的问题 1. Redis Cluster数据持久化 -> 可以通过StatefulSet + PVC来...
2026年数学建模国赛论文排版规范：Word与LaTeX终极对比及模板
提前演练：不要等到比赛开始才第一次使用排版工具。至少在赛前一个月完成1-2篇模拟论文的全流程排版练习。建立检查清单：基于国赛规范制定排版检查清单，在提交前逐项核对——公式编号连续？图表引用准确？参考文献完整？页数不超限？善用模板但不止于模板：模板提供的是起点而非终点。根据自身需求调整宏包配置和样式参数，理解每一行配置的含义。关注评审体验：从评委的视角审视论文——重点内容是否突出？逻辑结构是否清晰？视觉层次是否合理？备份与容错：无论使用何种工具，建立多级备份机制。本地、云端、U盘各存一份，且定期保存历史版本。
企业级OpenClaw部署实战：10个关键配置让你从“养虾“到“精通“
OpenClaw（社区昵称"小龙虾"）作为2026年开源社区最活跃的AI Agent项目，凭借其多Agent协同架构和企业级安全隔离能力，已成为中大型企业的首选AI基础设施。本文基于真实企业部署经验，系统梳理了企业级OpenClaw部署的10个关键配置：用户ID消息隔离、群组ID消息隔离、多机器人配置、无限量Agent创建、机器人与Agent关联、Agent间调度、权限配置、Hooks任务、多模型切换及一键备份迁移。
Redis Cluster集群原理及Lettuce深度解析
下图展示了Netty NIO的核心逻辑。NIO通常被理解为non-blocking I/O的缩写，表示非阻塞I/O操作。图中Channel表示一个连接通道，用于承载连接管理及读写操作；EventLoop则是事件处理的核心抽象。一个EventLoop可以服务于多个Channel，但它只会与单一线程绑定。EventLoop中所有I/O事件和用户任务的处理都在该线程上进行；
怀旧版电脑GBC模拟器
再现原版GBC掌机的界面，电脑运行连游戏界面都一样大小，很怀旧，很真实，（英文版）强烈推荐，很小的文件，很难才找到的。
Redis集群方案：主从、哨兵和Cluster(Redis Cluster Solution: Master-slave, Sentinel, and Cluster)
Redis集群方案包括三种模式：主从模式（Master-Slave Replication）、哨兵模式（Sentinel Mode）和集群模式（Cluster Mode）。 主从模式（Master-Slave Replication） 主从模式是一种数据复制机制，通过将主节点的数据复制到从节点上，实现数据的冗余备份和读取性能的提升。主节点负责处理所有的写操作，从节点负责处理读操作。当主节点进行写操作时，它会将命令日志发送给从节点，从节点接收命令并执行，从而保持与主节点的一致性。
STM32F407中文手册
STM32f407中文手册 本参考手册面向应用开发人员，提供有关使用 STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、 STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 微控制器存储器与外设的完整信息。STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 构成一个微 控制器系列，各产品具有不同的存储器大小、封装和外设。有关订购信息以及器件的机械与电气特性，请参见数据手册。有关 ARM Cortex™-M4F 内核的信息，请参见《Cortex™-M4F 技术参考手册》。
数学建模模型总结
这是本人在两年内准备参加数学建模竞赛搜集到的模型资料，已经经过了本人的筛选和整理，希望能够对准备参加数学建模竞赛的学弟学妹们提供一些帮助！
Redis（一） SpringBoot 整合 Redis-Cluster
Redis（一） SpringBoot 整合 Redis-Cluster
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
Docker安装Redis Cluster集群
客户端永远不要尝试与集群总线端口通信，与正常的 Redis 命令端口通信即可，但是请确保防火墙中的这两个端口都已经打开，否则 Redis 集群节点将无法通信。host 网络模式需要在创建容器时通过参数 --net host 或者 --network host 指定，host 网络模式可以让容器共享宿主机网络栈，容器将不会虚拟出自己的网卡，配置自己的 IP 等，而是使用宿主机的 IP 和端口。三个主节点会分配槽，处理客户端的命令请求，而从节点可用在主节点故障后，顶替主节点。
Redis-cluster集群
在redis3.0以前的版本要实现集群一般是借助哨兵sentinel工具来监控master节点的状态，如果master节点异常，则会做主从切换，将某一台slave作为master，哨兵的配置略微复杂，并且性能和高可用性等各方面表现一般，特别是在主从切换的瞬间存在访问瞬断的情况，而且哨兵模式只有一个主节点对外提供服务，没法支持很高的并发，且单个主节点内存也不宜设置得过大，否则会导致持久化文件过大，影响数据恢复或主从同步的效率。三个主节点会分配槽，处理客户端的命令请求，而从节点可用在主节点故障后，顶替主节点。
Redis:分片技术（Redis Cluster）详解
前面两篇文章，和保障了高可用，就读写分离而言虽然slave节点扩展了主从的读并发能力，但是和是无法进行扩展，就只能是master节点能够承载的上限。如果面对海量数据那么必然需要构建master（主节点分片)之间的集群，同时必然需要吸收高可用（主从复制和哨兵机制）能力，即每个master分片节点还需要有slave节点，这是分布式系统中典型的纵向扩展（集群的分片技术）的体现；所以在Redis 3.0版本中对应的设计就是Redis Cluster。
Redis分片技术（Redis Cluster）详解
Redis主从复制详解-优快云博客和Redis哨兵机制（Redis Sentinel）详解-优快云博客保障了高可用，就读写分离而言虽然slave节点扩展了主从的读并发能力，但是写能力和存储能力是无法进行扩展，就只能是master节点能够承载的上限。如果面对海量数据那么必然需要构建master（主节点分片)之间的集群，同时必然需要吸收高可用（主从复制和哨兵机制）能力，即每个master分片节点还需要有slave节点，这是分布式系统中典型的水平扩展（集群的分片技术）的体现；
Redis系列之Redis Cluster
Redis Cluster概述、对比Redis Sentinel、简介、通信（集中式、Gossip）、Gossip消息（ping、pong、meet、fail）、故障切换、一致性Hash算法、Hash Slot、一致性、参数 、问题。客户端、JedisCluster集群寻址。实战、安装、命令。拓展、16384个槽。
全面剖析Redis Cluster原理和应用
全面剖析Redis Cluster原理和应用1.Redis Cluster总览1.1 设计原则和初衷在官方文档Cluster Spec中，作者详细介绍了Redis集群为什么要设计成现在的样子。最核心的目标有三个： 性能：这是Redis赖以生存的看家本领，增加集群功能后当然不能对性能产生太大影响，所以Redis采取了P2P而非Proxy方式、异步复制、客户端重定向等设计，而牺牲了部分的一致性、使用性。
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