以下是一个简化的Redis哨兵部署实战的代码示例：

# 安装Redis和Redis哨兵
sudo apt-get update
sudo apt-get install redis-server
sudo apt-get install redis-sentinel
 
# 配置Redis哨兵
mkdir -p /etc/redis/sentinel.conf
cat << EOF > /etc/redis/sentinel.conf
sentinel monitor mymaster 127.0.0.1 6379 2
sentinel down-after-milliseconds mymaster 30000
sentinel parallel-syncs mymaster 1
sentinel failover-timeout mymaster 180000
EOF
 
# 启动Redis哨兵
redis-sentinel /etc/redis/sentinel.conf

这个示例演示了如何在Ubuntu系统上安装Redis和Redis哨兵，并配置哨兵监控一个主Redis实例。这里使用了Here Document来创建哨兵配置文件，并通过redis-sentinel命令启动哨兵服务。这个例子假设主Redis实例运行在同一台机器的6379端口上。

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
import org.springframework.web.multipart.MultipartFile;
import com.github.tobato.fastdfs.domain.fdfs.StorePath;
import com.github.tobato.fastdfs.service.FastFileStorageClient;
 
@RestController
public class FileController {
 
    @Autowired
    private FastFileStorageClient fastFileStorageClient;
 
    @PostMapping("/upload")
    public String uploadFile(@RequestParam("file") MultipartFile file) throws Exception {
        StorePath storePath = fastFileStorageClient.uploadFile(file.getInputStream(), file.getSize(),
                "jpg", null);
        return storePath.getFullPath();
    }
 
    @GetMapping("/download")
    public void downloadFile(@RequestParam("fileUrl") String fileUrl, @RequestParam("response") HttpServletResponse response) {
        try {
            StorePath storePath = StorePath.parseFromUrl(fileUrl);
            byte[] bytes = fastFileStorageClient.downloadFile(storePath.getGroup(), storePath.getPath(), new DownloadByteArray());
            response.getOutputStream().write(bytes);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

这个代码实例提供了文件上传和下载的简单操作。上传操作接收一个MultipartFile对象，并使用FastFileStorageClient上传到FastDFS。下载操作接收一个文件路径，并使用FastFileStorageClient下载文件。这里假设DownloadByteArray是一个实现了DownloadCallback<byte[]>的类，用于处理下载的字节数据。

要在Java中远程连接本地Elasticsearch服务，你可以使用Elasticsearch Java Rest Client。以下是一个简单的例子，展示了如何使用Java代码连接到本地Elasticsearch实例并执行一个基本的搜索请求。

首先，确保你的Elasticsearch实例正在运行，并且你有一个可以连接的地址和端口。默认地址是 http://localhost:9200。

然后，你需要添加Elasticsearch Java Rest Client依赖到你的项目中。如果你使用的是Maven，可以在你的 pom.xml 文件中添加以下依赖：

<dependency>
    <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
    <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
    <version>7.10.0</version>
</dependency>

以下是一个简单的Java程序，用于连接到Elasticsearch并执行搜索：

import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.search.builder.SearchSourceBuilder;
import org.elasticsearch.search.SearchHit;
import org.elasticsearch.search.SearchHits;
import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import java.io.IOException;
 
public class ElasticSearchExample {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        // 创建连接对象
        try (RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
                RestClient.builder(new HttpHost("localhost", 9200, "http")))) {
 
            // 创建搜索请求对象
            SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("your_index_name"); // 替换为你的索引名
 
            // 设置搜索源构建器
            SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
            searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchAllQuery()); // 这里使用match_all查询
 
            searchRequest.source(searchSourceBuilder);
 
            // 执行搜索
            SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
 
            // 处理搜索结果
            SearchHits hits = searchResponse.getHits();
            for (SearchHit hit : hits) {
                System.out.println(hit.getSourceAsString());
            }
        }
    }
}

请确保将 "your_index_name" 替换为你的Elasticsearch索引名。这段代码创建了一个连接到本地Elasticsearch实例的客户端，并执行了一个搜索请求，搜索所有文档并打印出来。

注意：确保你使用的Elasticsearch Java Rest Client的版本与你的Elasticsearch服务器版本兼容。如果你的Elasticsearch版本不同，你可能需要使用不同版本的Java Rest Client。

Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构化数据而编写的应用框架。 它可以应用在各种情况，如数据挖掘、监测和自动化测试。

1. Spider（爬虫）

爬虫是用户自定义的类，它负责从特定的网站提取数据。

import scrapy
 
class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'myspider'
    start_urls = ['http://example.com']
 
    def parse(self, response):
        # 提取数据的逻辑
        pass

2. Middleware（中间件）

Scrapy中间件是一个工具，你可以用它来自定义Scrapy的行为。 你可以编写自己的中间件来修改请求，添加自定义的日志系统，或者在发送请求之前做一些处理。

class MyCustomMiddleware(object):
    @classmethod
    def from_crawler(cls, crawler):
        # 初始化中间件的逻辑
        return cls()
 
    def process_request(self, request, spider):
        # 修改请求的逻辑
        pass
 
    def process_response(self, request, response, spider):
        # 修改响应的逻辑
        return response

3. Item Pipeline（管道）

管道是Scrapy的一个组件，它负责处理爬虫提取的数据。 你可以在管道中清理数据，验证数据，然后将数据存储到数据库。

import json
 
class JsonPipeline(object):
    def open_spider(self, spider):
        # 爬虫开始时的逻辑
        self.file = open('items.json', 'w')
 
    def process_item(self, item, spider):
        # 处理提取的数据
        line = json.dumps(dict(item)) + "\n"
        self.file.write(line)
        return item
 
    def close_spider(self, spider):
        # 爬虫结束时的逻辑
        self.file.close()

4. 创建Scrapy项目与启动

创建一个新的Scrapy项目：

scrapy startproject myproject

进入项目目录，创建一个新的爬虫：

cd myproject
scrapy genspider myspider example.com

运行爬虫：

scrapy crawl myspider

以上是Scrapy框架的基本概念，实际使用中，你可能需要根据具体需求编写更复杂的爬虫和管道逻辑。

import org.apache.zookeeper.CreateMode;
import org.apache.zookeeper.ZooDefs.Ids;
import org.apache.zookeeper.ZooKeeper;
import org.apache.zookeeper.data.Stat;
 
public class DistributedKeyValueStore {
 
    private final ZooKeeper zk;
    private final String rootPath;
 
    public DistributedKeyValueStore(String hosts, String rootPath) throws Exception {
        this.zk = new ZooKeeper(hosts, 3000, event -> {});
        this.rootPath = rootPath;
        if (this.zk.exists(rootPath, false) == null) {
            this.zk.create(rootPath, new byte[0], Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);
        }
    }
 
    public void set(String key, String value) throws Exception {
        String path = rootPath + "/" + key;
        if (this.zk.exists(path, false) == null) {
            this.zk.create(path, value.getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);
        } else {
            this.zk.setData(path, value.getBytes(), -1);
        }
    }
 
    public String get(String key) throws Exception {
        Stat stat = this.zk.exists(rootPath + "/" + key, false);
        if (stat != null) {
            return new String(this.zk.getData(rootPath + "/" + key, false, stat));
        }
        return null;
    }
 
    public void close() throws InterruptedException {
        this.zk.close();
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        try {
            DistributedKeyValueStore store = new DistributedKeyValueStore("localhost:2181", "/kvstore");
            store.set("key1", "value1");
            String value = store.get("key1");
            System.out.println("Retrieved value for 'key1': " + value);
            store.close();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

这段代码提供了一个简单的分布式键值存储的实现，它使用Zookeeper作为底层的存储系统。它展示了如何创建一个键值存储，如何设置和获取键值对，以及如何关闭与Zookeeper的连接。这个例子是基于Zookeeper的原生API，并且为了简洁起见，省略了异常处理和其他辅助方法。

XXL-JOB是一个分布式任务调度平台，用于管理和运行分布式任务。以下是搭建XXL-JOB的基本步骤：

1. 数据库准备：确保你有一个数据库，并创建对应的XXL-JOB表。
2. 下载XXL-JOB的源码或者依赖：你可以从GitHub获取XXL-JOB的源码，或者添加Maven依赖。
3. 配置文件设置：在你的项目中配置XXL-JOB的数据库连接、调度中心地址等信息。
4. 启动调度中心：运行XXL-JOB提供的调度中心的代码。
5. 创建任务：在调度中心创建任务，指定任务的执行方法和触发策略。
6. 执行任务：在你的业务系统中实现任务的执行逻辑。
7. 调度任务：通过调用XXL-JOB提供的API或者在调度中心操作来触发任务执行。

以下是一个简单的示例代码，演示如何配置并启动XXL-JOB调度中心：

import com.xxl.job.admin.XxlJobAdmin;
 
public class JobAdminApplication {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 调度中心配置
        XxlJobAdmin xxlJobAdmin = new XxlJobAdmin();
        // 数据库地址
        xxlJobAdmin.setAdminPort(8080);
        xxlJobAdmin.setAccessToken(null);
        xxlJobAdmin.setDsType("mysql");
        xxlJobAdmin.setDsDriver("com.mysql.jdbc.Driver");
        xxlJobAdmin.setDsUrl("jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/xxl_job?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true");
        xxlJobAdmin.setDsUsername("root");
        xxlJobAdmin.setDsPassword("password");
        xxlJobAdmin.setDsMaxConn(20);
 
        // 启动调度中心
        xxlJobAdmin.start();
    }
}

确保你的数据库、端口等配置信息正确，然后运行上述代码，启动XXL-JOB调度中心。之后，你可以在调度中心添加任务，并通过API或者界面触发执行。

在Vue中进行分布式路由配置与管理，可以通过以下步骤实现：

1. 定义路由模块。每个模块都是一个包含routes和name属性的对象。
2. 使用Vue.use来安装vue-router。
3. 创建router实例，并使用addRoutes方法来动态添加路由。

以下是一个简单的示例代码：

// router.js
import Vue from 'vue';
import Router from 'vue-router';
 
// 定义模块化的路由
const moduleRoutes = {
  routes: [
    {
      path: '/module-a',
      name: 'ModuleA',
      component: () => import('@/components/ModuleA.vue')
    }
  ],
  name: 'module-a'
};
 
Vue.use(Router);
 
export function createRouter() {
  const router = new Router({
    mode: 'history',
    routes: []
  });
 
  // 动态添加路由
  router.addRoutes(moduleRoutes);
 
  return router;
}
 
// main.js
import Vue from 'vue';
import App from './App.vue';
import { createRouter } from './router';
 
// 创建路由实例
const router = createRouter();
 
new Vue({
  router,
  render: h => h(App)
}).$mount('#app');

在这个例子中，我们定义了一个moduleRoutes对象，它包含了一个路由配置。在createRouter函数中，我们创建了一个新的router实例，并使用addRoutes方法添加了moduleRoutes。在main.js中，我们创建了路由实例并将其传递给Vue应用。这样，我们就可以动态地管理和添加路由配置，适用于大型应用的分布式路由配置。

import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.connection.lettuce.LettuceConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.GenericJackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;
 
@Configuration
public class RedisConfig {
 
    @Bean
    public LettuceConnectionFactory redisConnectionFactory() {
        return new LettuceConnectionFactory(); // 这里需要配置Redis服务器的host和port
    }
 
    @Bean
    public RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory connectionFactory) {
        RedisTemplate<Object, Object> template = new RedisTemplate<>();
        template.setConnectionFactory(connectionFactory);
 
        // 使用Jackson2JsonRedisSerializer来序列化和反序列化redis的value值
        template.setDefaultSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
 
        // 设置key的序列化器
        template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
 
        // 设置hash的key和value的序列化器
        template.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        template.setHashValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
 
        return template;
    }
}

这个配置类提供了一个基本的LettuceConnectionFactory实例，并配置了一个RedisTemplate实例，该实例使用了Jackson2JsonRedisSerializer来序列化对象，并使用StringRedisSerializer作为key的序列化器。这个配置可以作为开发分布式Redis解决方案的基础。

由于原始代码较为复杂且涉及专有变量，我们无法直接提供一个可以复现原始研究结果的代码实例。然而，我们可以提供一个简化版本的核心函数，用于说明如何在Matlab中实现自适应遗传算法（GA）进行电力系统优化配置。

function [best_solution, best_fitness] = adaptive_ga_optimize(pop_size, iters)
    % 初始化种群
    population = rand(pop_size, 2); % 假设有2个参数需要优化
 
    % 存储最优个体和其适应度
    best_solution = [];
    best_fitness = inf; % 假设我们寻找最小化问题
 
    for iter = 1:iters
        % 计算适应度
        fitness_values = calculate_fitness(population);
 
        % 寻找最佳个体
        [best_idx, best_fitness] = min(fitness_values);
        best_solution = population(best_idx, :);
 
        % 更新种群（简化版本，仅用于演示）
        % ...
    end
end
 
function fitness_values = calculate_fitness(population)
    % 计算每个个体的适应度
    % 这里是一个简化的示例，实际中需要根据问题进行定义
    % 假设我们优化的是单变量函数 f(x) = x^2
    fitness_values = population.^2;
end

这个简化版本的代码展示了如何初始化种群、计算适应度、找到最佳个体以及更新种群。在实际应用中，更新种群的方式会更加复杂，可能会涉及到选择、交叉和变异操作。

请注意，这个代码只是为了教学展示，并不能直接用于复现原始研究结果。原始代码中可能包含了许多专业领域的知识，比如电力系统优化、自适应遗传算法的特定实现细节等。如果您需要复现原始研究，请参考原始论文和附带的代码实现。

复合Lambda表达式是指通过使用操作符andThen和compose来组合两个Lambda表达式。这些操作符允许你将多个操作链接在一起，形成一个复合的Lambda表达式。

以下是一个使用andThen操作符的例子，该操作符允许你先应用一个Lambda表达式，然后再应用另一个Lambda表达式：

Function<String, String> toUpperCase = str -> str.toUpperCase();
Function<String, String> toLowerCase = str -> str.toLowerCase();
 
Function<String, String> upperThenLower = toUpperCase.andThen(toLowerCase);
 
String result = upperThenLower.apply("Java");
System.out.println(result); // 输出 "java"

以下是一个使用compose操作符的例子，该操作符允许你先应用一个Lambda表达式的逆操作，然后再应用另一个Lambda表达式：

Function<String, String> toUpperCase = str -> str.toUpperCase();
Function<String, String> toLowerCase = str -> str.toLowerCase();
 
Function<String, String> lowerThenUpper = toLowerCase.compose(toUpperCase);
 
String result = lowerThenUpper.apply("Java");
System.out.println(result); // 输出 "JAVA"

这些操作符让你能够以一种声明式的方式组合多个操作，而不是使用传统的程序控制结构如循环和条件判断。