redis和 redis的php扩展

Redis是一款高效且灵活的键值数据库,它不仅保持了键值数据库的简单快捷特性,还吸收了部分关系数据库的优点。Redis能够保存多种数据类型,包括字符串、列表、集合和有序集合,并支持高级功能如排序、原子性操作和主从复制。通过Redis,开发者可以实现类似消息队列的功能,提高系统的并发处理能力。

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原文地址:redis和 redis的php扩展 作者:Web开发
Redis介绍
      数据库主要类型有对象数据库,关系数据库,键值数据库等等,对象数据库太超前了,现阶段不提也罢;关系数据库就是平常说的MySQL,PostgreSQL这些熟的不能再熟的东西,至于键值数据库则是本文要着重说的,其代表主要有 MemcacheDBTokyo Cabinet等等。

Redis本质上也是一种键值数据库的,但它在保持键值数据库简单快捷特点的同时,又吸收了部分关系数据库的优点。从而使它的位置处于关系数据库和键值数 据库之间。Redis不仅能保存Strings类型的数据,还能保存Lists类型(有序)和Sets类型(无序)的数据,而且还能完成排序(SORT) 等高级功能,在实现INCR,SETNX等功能的时候,保证了其操作的原子性,除此以外,还支持主从复制等功能。

详细描述参见 官方手册,同时,官方提供了一个名为 Retwis的项目的源代码,可以对照着 官方介绍学习,注意其中关于Data Layout的描述,其他没什么。

项目实践中,多以关系数据库为主,不过合理的使用Redis这样的键值数据库,往往能扬长避短,比如说实现一个类似消息队列的功能,对MySQL来说,除非使用 Q4M,否则很难满足高并发请求,不过对Redis来说,通过内建的Lists支持,消息队列就是小菜一碟。Redis本质上一个Key/Value数据库,与Memcached类似的 NoSQL型数据库,但是他的数据可以持久化的保存在磁盘上,解决了服务重启后数据不丢失的问题,他的值可以是string(字符串)、list(列 表)、sets(集合)或者是ordered    sets(被排序的集合),所有的数据类型都具有push/pop、add/remove、执行服务端的 并集、交集、两个sets集中的差别等等操作,这些操作都是具有原子性的,Redis还支持各种不同的排序能力
        Redis 2.0更是增加了很多新特性,如:提升了性能、增加了新的数据类型、更少的利用内存(AOF和VM)
        Redis支持绝大部分主流的开发语言,如:C、Java、C#、PHP、Perl、Python、Lua、Erlang、Ruby等等
        官网: http://code.google.com/p/redis/

Redis性能
        根据Redis官方的测试结果:在50个并发的情况下请求10w次,写的速度是110000次/s,读的速度是81000次/s
地址: http://code.google.com/p/redis/wiki/Benchmarks

安装过程

1.没有安装过69hn源需要执行

  安装#rpm -Uvh http://os.69hn.com/custom.rpm 

2.安装redis
# yum -y install redis

3. 启动:
#service redis start

测试:

存值:
./redis-cli set hx value
取值:
./redis-cli get hx
   

附:redis.conf配置文件:
引用
#是否作为守护进程运行
daemonize yes
#配置pid的存放路径及文件名,默认为当前路径下
pidfile redis.pid
#Redis默认监听端口
port 6379
#客户端闲置多少秒后,断开连接
timeout 300
#日志显示级别
loglevel verbose
#指定日志输出的文件名,也可指定到标准输出端口
logfile stdout
#设置数据库的数量,默认连接的数据库是0,可以通过select N来连接不同的数据库
databases 16
#保存数据到disk的策略
#当有一条Keys数据被改变是,900秒刷新到disk一次
save 900 1
#当有10条Keys数据被改变时,300秒刷新到disk一次
save 300 10
#当有1w条keys数据被改变时,60秒刷新到disk一次
save 60 10000
#当dump    .rdb数据库的时候是否压缩数据对象
rdbcompression yes
#dump数据库的数据保存的文件名
dbfilename dump.rdb
#Redis的工作目录
dir /var/lib/redis/
###########    Replication #####################
#Redis的复制配置
# slaveof <masterip> <masterport>
# masterauth <master-password>

############## SECURITY ###########
# requirepass foobared

############### LIMITS ##############
#最大客户端连接数
# maxclients 128
#最大内存使用率
# maxmemory <bytes>

########## APPEND ONLY MODE #########
#是否开启日志功能
appendonly no
# 刷新日志到disk的规则
# appendfsync always
appendfsync everysec
# appendfsync no
################ VIRTUAL MEMORY ###########
#是否开启VM功能
vm-enabled no
# vm-enabled yes
vm-swap-file logs/redis.swap
vm-max-memory 0
vm-page-size 32
vm-pages 134217728
vm-max-threads 4
############# ADVANCED CONFIG ###############
glueoutputbuf yes
hash-max-zipmap-entries 64
hash-max-zipmap-value 512
#是否重置Hash表
activerehashing yes


安装php客户端

2.安装redis客户端
# yum -y install php-pecl-redis
<?php
$redis = new Redis();
$redis->connect('127.0.0.1', 6379);

$redis->set('key', 'value');

echo $redis->get('key')."n";

$redis->setex('key', 3600, 'value'); // sets key → value, with 1h TTL.

$redis->set('key1', 'val1');
$redis->set('key2', 'val2');
$redis->set('key3', 'val3');
$redis->set('key4', 'val4');

$redis->delete('key1', 'key2');
echo $redis->get('key3')."n" ;

$redis->delete(array('key3', 'key4'));
?>
更多示例请参考:
https://github.com/owlient/phpredis

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现模型架构解析,还深入探讨了模型优化实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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