如何快速构建单机版测试 codis 集群

本文详细介绍Codis分布式Redis集群的搭建过程,包括环境准备、组件编译与配置、集群启动步骤。Codis由codis-proxy、codis-config、codis-server及zookeeper组成,实现数据透明迁移和无限内存服务。

一、codis介绍

codis是一个分布式redis集群解决方案,对于上层的应用来说, 连接到codis-proxy和连接原生的redis-server没有明显的区别。
上层应用可以像使用单机的redis一样使用,codis底层会处理请求的转发,不停机的数据迁移等工作。所有后边的一切事情,对于前面的客户端来说是透明的,可以简单的认为后边连接的是一个内存无限大的redis服务。

codis由四部分组成:

codis proxy(codis-proxy)
codis dashboard(codis-config)
codis redis(codis-server)
zookeeper/etcd

codis-proxy是客户端连接的redis代理服务,codis-proxy本身实现 了redis协议,表现得和一个原生的redis没什么区别(就像twemproxy),对于一个业务来说,可以部署多个codis- proxy,codis-proxy本身是无状态的。

codis-config是codis的管理工具,支持包括:添加/删除redis节点,添加/删除proxy节点,发起数据迁移等操作。

codis-config本身还自带了一个http-server,会启动一个dashboard,用户可以直接在浏览器上观察codis集群的运行状态。

codis-server是codis项目维护的一个redis分支,基于redis2.8.21开发,加入了slot的支持和原子的数据迁移指令。codis上层的codis-proxy和codis-config只能和这个版本的redis交互才能正常运行。

codis依赖zookeeper来存放数据路由表和codis-proxy节点的元信息,codis-config发起的命令都会通过zookeeper同步到各个存活的codis-proxy。

codis支持按照namespace区分不同的产品,拥有不同的product name的产品,各项配置都不会冲突。

二, codis架构图:

在这里插入图片描述

三,环境准备

codis集群的搭建需要安装go语言环境,因为codis是基于go语言开发的。
本次实验做单机版的codis 集群,无任何外部组件依赖.

172.25.78.3 server3
解压tar包,编写环境变量

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

go version     ##显示go版本

在这里插入图片描述

设置编译环境
在$GOPATH 目录里建立 codis 编译目录,将 codis 下载后解压到此目录

mkdir -p $GOPATH/src/github.com/CodisLabs
unzip codis-release3.2.zip 
mv codis-release3.2 $GOPATH/src/github.com/CodisLabs/codis
cd $GOPATH/src/github.com/CodisLabs/codis 

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
编译 Codis 源码
在编译之前需要安装依赖包

yum install -y gcc git autoconf
直接通过 make 进行编译,会看到如下输出:

在这里插入图片描述在这里插入图片描述

四,配置集群

Codis 源 码 编 译 完 成 后

组 件 的 启 动 脚 本 在$GOPATH/src/github.com/CodisLabs/codis/admin目录下
配置文件在GOPATH/src/github.com/CodisLabs/codis/config 目录下
日志在$GOPATH/src/github.com/CodisLabs/codis/log 目录下**

启动codis-dashboard

./admin/codis-dashboard-admin.sh start
 tail -100 ./log/codis-dashboard.log.2019-08-14

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述在这里插入图片描述

启动codis-proxy

查看日志
在这里插入图片描述在这里插入图片描述

启动codis-server

查看日志
在这里插入图片描述

启动codis-fe

查看日志

在这里插入图片描述

通过fe添加group,访问本地的9090端口
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述在这里插入图片描述通过fe初始化slot

在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述
这样简单的单机codis集群就部署完成了

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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