2024-09-06

在ARM架构的服务器或虚拟机上编译部署Tendis,首先需要确保你的编译环境已经准备好。以下是一个基本的编译部署流程:

  1. 安装编译工具链和依赖库:

    
    
    
    # 以Ubuntu为例,安装基本的编译工具和库
    sudo apt-update
    sudo apt-get install -y build-essential libssl-dev zlib1g-dev
  2. 下载Tendis的源代码:

    
    
    
    git clone https://github.com/Tencent/Tendis.git
    cd Tendis
  3. 编译Tendis:

    
    
    
    make
  4. 安装Tendis:

    
    
    
    sudo make install
  5. 配置和启动Tendis:

    按照Tendis的文档说明进行配置,并启动服务。

注意:

  • 确保你的ARM服务器或虚拟机的操作系统是支持Tendis运行的。
  • 如果Tendis依赖特定版本的库或工具,确保在ARM架构上有相应版本可用。
  • 如果编译过程中遇到问题,检查是否有针对ARM架构的特定指令或补丁。

由于Tendis是一个复杂的项目,具体的配置和启动步骤可能会根据Tendis版本和你的具体需求有所不同。建议参考Tendis的官方文档进行操作。

2024-09-06

MongoDB是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统,旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。MongoDB使用BSON(Binary JSON)格式存储数据,其主要特点包括:高性能、易部署、易使用,存储数据非常方便,主要适用于大型多系统部署和大数据存储场景。

MongoDB与Redis、Memcache、MySQL的区别和优缺点如下:

  1. MongoDB:
  • 优点:MongoDB支持的数据结构非常松散,是类似JSON的BSON格式,可以存储比较复杂的数据类型。MongoDB支持二级索引,查询效率可以高于Redis等内存数据库。MongoDB支持复制集和分片集群,可以提供高可用和扩展性。
  • 缺点:MongoDB不适合用于事务性工作负载;MongoDB不支持SQL,学习曲线较陡峭。
  1. Redis:
  • 优点:Redis支持复制、持久化、集群,可以提供高可用和扩展性。Redis的操作都是原子的,可以用于处理高并发的缓存操作。
  • 缺点:Redis数据存储在内存中,数据量大时可能导致内存溢出,且不支持复杂的查询。
  1. Memcache:
  • 优点:Memcache是一个内存缓存系统,速度非常快,支持高并发。
  • 缺点:Memcache不支持持久化,数据不能备份,且不适合复杂的数据结构存储。
  1. MySQL:
  • 优点:MySQL支持ACID事务,支持复杂的查询和join操作。MySQL有强大的备份和恢复机制。
  • 缺点:MySQL将数据存储在磁盘上,访问速度较慢,且在高并发下性能不如内存数据库。

好用的MongoDB工具或库:

  • MongoDB官方驱动:支持多种编程语言,如Python、Java、Node.js等。
  • MongoEngine(对于Python)
  • Mongoose(对于Node.js)
  • Morphia(对于Java)

以上是关于MongoDB的基本介绍和使用场景,在实际应用中,需要根据具体需求进行选择和使用。

2024-09-06

Redis支持三种模式:主从复制、哨兵模式和集群模式。

  1. 主从复制:

    主从复制是一种容错和扩展Redis性能的简单方法。它为数据库提供了备份服务器。

配置主从复制的步骤:

  • 配置主Redis服务器,不需要改动。
  • 在从Redis服务器的配置文件中加入以下行:



slaveof <master-ip> <master-port>
  • 启动从Redis服务器。
  1. 哨兵模式:

    哨兵模式是主从复制的自动版。它的功能包括自动发现主节点的故障,选举新的主节点,通知客户端新的主节点,以及通过发布/订阅机制通知数据库状态的改变。

配置哨兵模式的步骤:

  • 配置主Redis服务器,不需要改动。
  • 配置从Redis服务器,如果它还没有配置主从复制的话。
  • 配置哨兵。在哨兵的配置文件中,需要指定被监控的主Redis服务器,例如:



sentinel monitor mymaster <master-ip> <master-port> 1
  • 启动哨兵。
  1. 集群模式:

    集群模式是Redis提供的分布式数据库解决方案。它将数据分布在不同的节点上,并且节点可以动态增加或减少。

配置集群模式的步骤:

  • 在每个Redis服务器的配置文件中加入以下行:



cluster-enabled yes
cluster-config-file nodes.conf
cluster-node-timeout 5000
appendonly yes
  • 使用redis-cli创建集群:



redis-cli --cluster create <ip1> <port1> <ip2> <port2> ... --cluster-replicas 1

其中<ip><port>是参与集群的Redis服务器的IP和端口号,--cluster-replicas 1表示每个主节点有一个副本。

注意:实际配置时,需要根据具体环境调整配置文件和启动参数。

2024-09-06

Redis 提供高并发能力的关键在于其读写效率极高,能够在极短的时间内处理大量的请求。以下是一些关键点:

  1. 单线程处理模型:Redis 采用单线程处理模型,避免了线程上下文切换和竞态条件,保证了其高性能。
  2. 内存存储:Redis 将数据存储在内存中,读写操作都在内存中完成,极大减少了 I/O 操作的时间。
  3. 高效的数据结构:Redis 支持多种复杂的数据结构,例如 hashes, lists, sets, sorted sets 等,这些数据结构都是经过特殊设计,使得在进行添加、删除操作时可以高效率的执行。
  4. 非阻塞 I/O:Redis 使用非阻塞 I/O 处理命令请求,请求会进入一个队列,然后逐个被执行,这样就避免了阻塞操作,保证了高并发。
  5. 高速的网络通信:Redis 采用二进制协议处理命令,能够有效减少网络传输数据量,加快数据传输速度。
  6. 分布式架构:Redis Cluster 提供了自动的分区功能,可以将数据分布在不同的节点上,从而提供更高的并发能力。

以下是一个简单的 Redis 使用示例,演示如何通过 Python 客户端连接 Redis 并执行简单的命令:




import redis
 
# 连接到本地Redis实例
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 设置键值对
r.set('key', 'value')
 
# 获取键对应的值
value = r.get('key')
print(value)  # 输出 b'value'

以上代码演示了如何使用 Python 的 redis 库连接到本地的 Redis 实例,并执行了一个简单的设置和获取操作。在实际应用中,Redis 通常用于缓存、队列、排行榜、发布/订阅模式等场景,以支持高并发应用。

2024-09-06

Redis的双向链表通常用于构建复杂的数据结构,比如有序集合。在Redis内部,双向链表是一种非常基本的数据结构,它可以用来有效地实现各种功能,比如列表键、发布/订阅系统等。

在Redis中,双向链表节点的结构体定义如下:




typedef struct listNode {
    struct listNode *prev;
    struct listNode *next;
    void *value;
} listNode;

其中,prev指针指向前一个节点,next指针指向后一个节点,value是节点的值。

双向链表的结构体定义如下:




typedef struct list {
    listNode *head;
    listNode *tail;
    void (*free)(void *ptr);
    unsigned long len;
} list;

其中,head指针指向链表的表头节点,tail指针指向链表的尾节点,free是链表节点值的释放函数,len是链表的长度。

在Redis中,双向链表的主要操作有:创建链表、添加节点、删除节点、查找节点等。

创建链表:




list *listCreate(void) {
    struct list *list;
 
    list = zmalloc(sizeof(*list));
    list->head = list->tail = NULL;
    list->len = 0;
    list->free = NULL;
    return list;
}

添加节点:




int listAddNodeHead(list *list, void *value) {
    listNode *node;
 
    node = zmalloc(sizeof(*node));
    node->value = value;
 
    if (list->len == 0) {
        list->head = list->tail = node;
        node->prev = node->next = NULL;
    } else {
        node->prev = NULL;
        node->next = list->head;
        list->head->prev = node;
        list->head = node;
    }
 
    list->len++;
    return 0;
}

删除节点:




void listDelNode(list *list, listNode *node) {
    if (node->prev)
        node->prev->next = node->next;
    else
        list->head = node->next;
 
    if (node->next)
        node->next->prev = node->prev;
    else
        list->tail = node->prev;
 
    if (list->free) list->free(node->value);
    zfree(node);
    list->len--;
}

查找节点:




listNode *listSearchKey(list *list, void *key) {
    listNode *node;
    listIter *iter;
    void *k;
 
    if (list->match) {
        iter = listGetIterator(list, AL_START_HEAD);
        while((node = listNext(iter)) != NULL) {
            k = listNodeValue(node);
            if (list->match(key, k)) {
                listReleaseIterator(iter);
                return node;
            }
        }
        listReleaseIterator(iter);
    } else {
        node = list->head;
        while (node) {
            if (key == node->value) {
                return node;
            }
            node = node->next;
      
2024-09-06



import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;
 
@Configuration
public class RedisConfig {
 
    @Bean
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory, ObjectMapper objectMapper) {
        RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
        template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
 
        Jackson2JsonRedisSerializer<Object> serializer = new Jackson2JsonRedisSerializer<>(Object.class);
        serializer.setObjectMapper(objectMapper);
        
        template.setDefaultSerializer(serializer);
        template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        template.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        template.setValueSerializer(serializer);
        template.setHashValueSerializer(serializer);
 
        return template;
    }
}

这段代码定义了一个配置类,其中创建了一个RedisTemplate实例,并配置了默认的序列化方式为Jackson2JsonRedisSerializer,同时设置了键和哈希键的序列化方式为StringRedisSerializer,值和哈希值的序列化方式也是Jackson2JsonRedisSerializer。这样,我们就可以在Spring Boot应用中使用Redis并利用Jackson 2进行对象的序列化和反序列化。

2024-09-06



import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.listener.RedisMessageListenerContainer;
import org.springframework.data.redis.listener.adapter.MessageListenerAdapter;
 
@Configuration
public class RedisSubscriberConfig {
 
    @Bean
    RedisMessageListenerContainer redisMessageListenerContainer(RedisConnectionFactory connectionFactory) {
        RedisMessageListenerContainer container = new RedisMessageListenerContainer();
        container.setConnectionFactory(connectionFactory);
        container.addMessageListener(messageListenerAdapter(), topic());
        return container;
    }
 
    @Bean
    MessageListenerAdapter messageListenerAdapter() {
        return new MessageListenerAdapter(new RedisMessageSubscriber());
    }
 
    @Bean
    String topic() {
        return "myTopic";
    }
}
 
class RedisMessageSubscriber {
    // 实现消息处理逻辑
    public void handleMessage(String message) {
        System.out.println("Received Redis message: " + message);
    }
}

这个代码实例展示了如何在Spring Boot应用中配置Redis消息监听器以订阅特定的通道。RedisMessageSubscriber类中的handleMessage方法将处理接收到的每条消息。这个例子简单明了,并且提供了一个清晰的模板,可以根据实际需求进行扩展和修改。

2024-09-06

以下是针对Ubuntu系统安装Docker、配置JDK环境、使用Docker安装MySQL、Redis、TensorFlow的精简指南和示例代码。

  1. 安装Docker:



sudo apt-get update
sudo apt-get install -y docker.io
sudo systemctl start docker
sudo systemctl enable docker
  1. 配置JDK环境(以OpenJDK 11为例):



sudo apt-get install -y openjdk-11-jdk
  1. Docker常用指令:



# 查看Docker版本
docker --version
 
# 运行hello-world镜像以测试Docker是否正确安装
docker run hello-world
 
# 查看运行中的容器
docker ps
 
# 查看所有容器(包括未运行的)
docker ps -a
 
# 停止并移除容器
docker stop <container_id>
docker rm <container_id>
  1. 使用Docker安装MySQL:



# 拉取MySQL镜像
docker pull mysql:5.7
 
# 运行MySQL容器
docker run --name mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=my-secret-pw -d mysql:5.7
  1. 使用Docker安装Redis:



# 拉取Redis镜像
docker pull redis
 
# 运行Redis容器
docker run --name redis -d redis
  1. 使用Docker安装TensorFlow(以CPU版本为例):



# 拉取TensorFlow CPU镜像
docker pull tensorflow/tensorflow:latest
 
# 运行TensorFlow容器
docker run -it --rm --name tensorflow_cpu tensorflow/tensorflow:latest bash

以上命令提供了安装Docker、配置JDK环境、运行Docker常用指令、使用Docker安装MySQL、Redis和TensorFlow的基本步骤。在实际应用中,可能需要根据具体需求进行镜像版本的选择和容器配置的调整。

2024-09-06

在Redis中实现热搜索和最近搜索功能,可以使用Sorted Set数据结构。Sorted Set可以根据分数对成员进行排序,分数可以用来表示频率,时间戳等。

以下是使用Redis Sorted Set实现热搜索和最近搜索的示例代码:




import redis
import time
 
# 连接到Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 记录搜索词,更新其分数为当前时间戳
def record_search(term):
    timestamp = time.time()
    r.zadd('recent_searches', {term: timestamp})
 
# 获取最近搜索的搜索词列表
def get_recent_searches(max_count=10):
    # 使用ZREVRANGE获取最新的max_count个搜索词
    return r.zrevrange('recent_searches', 0, max_count-1)
 
# 增加搜索词的热度
def increase_popularity(term):
    # 使用当前时间戳作为分数
    r.zincrby('popular_searches', 1, term)
 
# 获取热搜索词列表
def get_popular_searches(max_count=10):
    # 使用ZREVRANGE获取按热度排序的max_count个搜索词
    return r.zrevrange('popular_searches', 0, max_count-1)
 
# 示例使用
record_search('python')
record_search('java')
record_search('python')
 
popular_terms = get_popular_searches()
print("Popular Searches:", popular_terms)
 
recent_terms = get_recent_searches()
print("Recent Searches:", recent_terms)

在这个例子中,record_search函数记录了一个新的搜索词,并更新其在recent_searches有序集合中的分数(使用当前时间戳)。increase_popularity函数增加了一个搜索词的热度,即在popular_searches有序集合中增加其分数。get_recent_searchesget_popular_searches函数分别用于获取最新和最热的搜索词列表。

2024-09-06

在Spring Boot中,要实现使用Redis作为共享存储来存储session,你需要做以下几步:

  1. 添加依赖:确保你的pom.xml包含Spring Session和Redis的依赖。



<dependencies>
    <!-- Spring Session Data Redis -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.session</groupId>
        <artifactId>spring-session-data-redis</artifactId>
    </dependency>
    <!-- Redis 依赖 -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>
  1. 配置application.properties或application.yml:



# Redis 配置
spring.redis.host=localhost
spring.redis.port=6379
 
# 开启Spring Session支持
spring.session.store-type=redis
  1. 确保你的Spring Boot应用使用@EnableRedisHttpSession注解启用了Redis HttpSession支持。



import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.session.data.redis.config.annotation.web.http.EnableRedisHttpSession;
 
@SpringBootApplication
@EnableRedisHttpSession // 启用Redis HttpSession支持
public class Application {
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(Application.class, args);
    }
}

完成以上步骤后,Spring Boot应用会自动将session存储在Redis中,其他应用服务器实例可以通过Redis来共享这些session。