Redis 安装

本文提供了Redis在Windows、Linux及Mac OS上的详细安装步骤。包括下载、编译、配置及启动服务等内容,帮助读者顺利完成Redis的部署。


Redis 安装

Window 下安装

下载地址:https://github.com/MSOpenTech/redis/releases

Redis 支持 32 位和 64 位。这个需要根据你系统平台的实际情况选择,这里我们下载 Redis-x64-xxx.zip压缩包到 C 盘,解压后,将文件夹重新命名为 redis

打开一个 cmd 窗口 使用cd命令切换目录到 C:\redis 运行 redis-server.exe redis.windows.conf

如果想方便的话,可以把 redis 的路径加到系统的环境变量里,这样就省得再输路径了,后面的那个 redis.windows.conf 可以省略,如果省略,会启用默认的。输入之后,会显示如下界面:



Redis 安装


Linux 下安装

下载地址:http://redis.io/download,下载最新稳定版本。

本教程使用的最新文档版本为 2.8.17,下载并安装:

$ wget http://download.redis.io/releases/redis-2.8.17.tar.gz
$ tar xzf redis-2.8.17.tar.gz
$ cd redis-2.8.17
$ make

make完后 redis-2.8.17目录下会出现编译后的redis服务程序redis-server,还有用于测试的客户端程序redis-cli,两个程序位于安装目录 src 目录下:

下面启动redis服务.

$ cd src
$ ./redis-server

注意这种方式启动redis 使用的是默认配置。也可以通过启动参数告诉redis使用指定配置文件使用下面命令启动。

$ cd src
$ ./redis-server ../redis.conf

redis.conf 是一个默认的配置文件。我们可以根据需要使用自己的配置文件。

启动redis服务进程后,就可以使用测试客户端程序redis-cli和redis服务交互了。比如:

$ cd src
$ ./redis-cli
redis> set foo bar
OK
redis> get foo
"bar"



Mac 下安装

 1. 官网http://redis.io/ 下载最新的稳定版本,这里是3.2.0

 2. sudo mv 到 /usr/local/

 3. sudo tar -zxf redis-3.2.0.tar 解压文件

 4. 进入解压后的目录 cd redis-3.2.0

 5. sudo make test 测试编译

 6. sudo make install 

chenming

   chenming

  203***5172@qq.com

  参考地址

1年前 (2017-06-30)

   mengjun

  813***532@qq.com

mac 下安装也可以使用 homebrew,homebrew 是 mac 的包管理器。

1、执行 brew install redis

2、启动 redis,可以使用后台服务启动 brew services start redis。或者直接启动:redis-server /usr/local/etc/redis.conf

http://www.runoob.com/redis/redis-install.html(参考文章,已修改)



考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
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