最近开始体验FastGPT开源知识库问答系统，用他们试着开发调试一些小助手。这中间需要使用到Redis，就在自己服务器上进行了安装，特此记录下。环境说明：阿里云ECS，2核8G，X86架构，CentOS7.9操作系统。选择版本1.打开Redis官网下载页面，可以选择需要的版本下载。我这里选择的是6.2.14版本。2.将下载好的Redis源码包上传到服务器。安装1.解压上一步中已经下载的Redis源码包。#进入/tmp目录(大家根据自己上传的目录决定)cd/tmp#解压tar-xzvfredis-6.2.14.tar.gz2.编译和安装。#切到解压后的Redis目录cdredis-6.2.14#
Redis快速入门1.初识Redis1.1.认识NoSQL1.1.1.结构化与非结构化1.1.2.关联和非关联1.1.3.查询方式1.1.4.事务1.1.5.总结1.2.认识Redis1.3.安装Redis1.3.1.依赖库1.3.2.上传安装包并解压1.3.3.启动1.3.4.默认启动1.3.5.指定配置启动1.3.6.开机自启1.4.Redis桌面客户端1.4.1.Redis命令行客户端1.4.2.图形化桌面客户端1.4.3.安装1.4.4.建立连接2.Redis常见命令2.1.Redis通用命令2.2.String类型2.2.1.String的常见命令2.2.2.Key结构2.3.Has
现象如下： 看了报错是权限问题，然后发现redis1.conf的权限果然不大对，所以运行chmodo+r添加权限但是启动后容器自动退出：然后把redis-server改成绝对路径/usr/local/bin/redis-server 此时就能发现报错真正的原因：是原始redis.conf配置文件内容的问题，而不是文件本身挂载的问题。这里提示的其实就是容器内部没有/var/lib/redis这个路径然后创建一个docker存储卷，并挂载给/var/lib/redisdockervolumecreatemyvolumedockerrun--namexxxx -vmyvolume:/var/lib/
文章目录🍔生成全局唯一ID🌹为什么要生成全局唯一id🌺生成全局id的方法✨代码实现🍔生成全局唯一ID是一种在分布式系统下用来生成全局唯一id的工具在项目中生成全局唯一ID有很多好处，其中包括：数据库主键：在数据库中，唯一ID可以作为主键，确保每条记录的唯一性，便于快速检索和更新数据。分布式系统：在分布式系统中，生成全局唯一ID可以避免不同节点生成相同的ID，确保整个系统的数据一致性。日志追踪：在日志系统中，给每条日志分配唯一ID可以方便进行日志的追踪和分析。安全性：某些场景下，需要对数据进行加密或者数据权限控制，唯一ID可以作为安全机制的一部分。缓存键值：在缓存系统中，使用唯一ID作为键值可以
Redis阻塞原因以及问题排查尽管我们在日常工作中经常使用Redis作为数据库的缓存，以大大减轻数据库压力并提升用户体验，但Redis也可能出现阻塞情况，导致整个系统变慢，进而影响用户体验。因此，在面对Redis阻塞的情况下，我们可以从以下七个方面进行全面的分析，以确定造成Redis阻塞的具体原因。慢查询因为Redis是单线程的，所以如果出现大量的慢查询，可能会导致redis-server阻塞，可以通过slowloggetn获取慢日志查看详细情况，如下所示。>slowlogget334168863009914659LPOPAutomatic:Plan:wait:RestoreList192.1
目录Redis哨兵一、哨兵模式的主要概念和组件二、哨兵模式的工作流程三、哨兵配置流程1、创建Redis哨兵配置文件2、启动哨兵3、命令解读4、查看哨兵是否正常启动5、测试主机宕机四、哨兵运行流程五、哨兵选举算法六、哨兵使用建议Redis哨兵Redis哨兵模式（SentinelMode）是一种用于实现高可用性和自动故障转移的Redis架构。在哨兵模式中，有一个或多个哨兵进程监控着主服务器和从服务器的状态，并在主服务器宕机时自动将其中一个从服务器升级为新的主服务器，以保障系统的可用性。一、哨兵模式的主要概念和组件1、主服务器（Master）：主服务器是Redis集群中的核心组件，负责处理写操作和同
Redis全文搜索是依赖于Redis官方提供的RediSearch来实现的。RediSearch提供了一种简单快速的方法对hash或者json类型数据的任何字段建立二级索引，然后就可以对被索引的hash或者json类型数据字段进行搜索和聚合操作。这里我们把被索引的hash或者json类型数据叫做源数据。本文大纲如下，使用体验简单场景下，用RediSearch来平替Elasticsearch的使用场景已经足够。像是Elasticsearch中常用的查询语法AND、OR、IN、NOTIN、>、此外RediSearch还支持聚合统计、停用词、文本标记和转义、同义词、标签、排序、向量查询、中文分词等。
Redis全文搜索是依赖于Redis官方提供的 RediSearch 来实现的。RediSearch提供了一种简单快速的方法对hash或者json类型数据的任何字段建立二级索引，然后就可以对被索引的hash或者json类型数据字段进行搜索和聚合操作。这里我们把被索引的hash或者json类型数据叫做源数据。本文大纲如下，图片使用体验简单场景下，用RediSearch来平替 Elasticsearch 的使用场景已经足够。像是Elasticsearch中常用的查询语法AND、OR、IN、NOTIN、>、此外RediSearch还支持聚合统计、停用词、文本标记和转义、同义词、标签、排序、向量查询、
解决Redis报错"Connectionrefused:nofurtherinformation"的方法主要包括（版本java8）：1.确保Redis服务正在运行，如果没有运行，请启动Redis服务。2.检查Redis的地址和端口配置是否正确。3.检查服务器的防火墙设置，确保Redis的端口可以通过防火墙。4.检查服务器与Redis服务器之间的网络连通性。如果像我一样都核对了没问题还是报一样的错,看一下配置文件报错之前：data与datasource同一层级没报错之后：可以看到我删除了data并且redis的层级和datasource同一层级总结：检查配置文件层级关系
今天我们聊个知识点为什么Redis使用哈希槽而不是一致性哈希。先看文章大纲，提前了解本期内容图片往期回顾之前小许用图文并茂的方式用一期内容让大家快速了解了一致性哈希算法，看过的朋友应该还有印象，没看过的朋友可以点击这里看一遍《五分钟了解一致性哈希算法》。看明白这篇一致性哈希算法基础，会对本期内容有更好的认识和对比性。这里我们再简单回顾下：一致性哈希算法就很好地解决了分布式系统在扩容或者缩容时，发生过多的数据迁移的问题。算法是对2^32进行取模运算的结果值虚拟成一个圆环，环上的刻度对应一个0~2^32-1之间的数值。通过虚拟节点的方式很好的处理了数据不平衡问题。图片不同的计算方式不知道朋友们记不
