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So realisieren Sie die Redis-Lese- und Schreibtrennung

Apr 07, 2024 am 11:54 AM
redis

Die Lese-Schreib-Trennung von Redis wird implementiert, indem Leseanforderungen an den Slave-Knoten und Schreibanforderungen an den Master-Knoten weitergeleitet werden. Die spezifischen Schritte sind wie folgt: 1. Erstellen Sie eine Master-Slave-Replikationsumgebung. 3. Leiten Sie Leseanforderungen an den Slave-Knoten weiter. 5. Synchronisieren Sie; Master-Slave-Daten.

So realisieren Sie die Redis-Lese- und Schreibtrennung

Implementierung der Redis-Lese-Schreib-Trennung

Wie implementiert man die Redis-Lese-/Schreib-Trennung?

Die Lese-Schreib-Trennung von Redis wird implementiert, indem Leseanforderungen an Slave-Knoten weitergeleitet werden, während Schreibanforderungen an den Master-Knoten weitergeleitet werden.

Detaillierte Implementierungsschritte:

  1. Erstellen Sie eine Master-Slave-Replikationsumgebung:

    • Erstellen Sie einen Redis-Masterknoten und einen oder mehrere Slave-Knoten.
    • Konfigurieren Sie den Slave-Knoten, um Daten vom Master-Knoten zu replizieren.
  2. Konfigurieren Sie den geteilten Lese-/Schreib-Client:

    • Verwenden Sie eine Client-Bibliothek (z. B. RedisPy), um Lese- und Schreibvorgänge auf die entsprechenden Knoten auszulagern.
    • Konfigurieren Sie die Adressen und Ports der Master- und Slave-Knoten in der Client-Bibliothek.
  3. Leseanforderungen an Slave-Knoten weiterleiten:

    • Die Client-Bibliothek leitet Leseanforderungen automatisch an einen der Slave-Knoten weiter, um eine Beeinträchtigung der Leistung des Master-Knotens zu vermeiden.
    • Client-Bibliotheken verwenden normalerweise Abfrage- oder Zufallsauswahlmechanismen, um Slave-Knoten auszuwählen.
  4. Schreibanfragen an den Masterknoten erzwingen:

    • Die Clientbibliothek erzwingt die Weiterleitung von Schreibanfragen an den Masterknoten.
    • Dadurch wird sichergestellt, dass Schreibvorgänge immer in der Hauptdatenbank widergespiegelt werden.
  5. Master-Slave-Daten synchronisieren:

    • Der Slave-Knoten kopiert weiterhin Daten vom Master-Knoten.
    • Diese Replikation ist asynchron, sodass die Daten auf dem Slave möglicherweise etwas hinter denen des Masters zurückbleiben.

Vorteile:

  • Verbesserung der Leseleistung, da Daten von mehreren Slave-Knoten parallel gelesen werden können.
  • Schützen Sie den Masterknoten vor häufigen Lesevorgängen.
  • Verbesserung der Verfügbarkeit, denn selbst wenn der Master-Knoten ausfällt, kann der Slave-Knoten weiterhin Leseanfragen verarbeiten.

Nachteile:

  • Die Daten auf dem Slave-Knoten können etwas hinter dem Master-Knoten zurückbleiben.
  • Möglicherweise nicht für Anwendungen geeignet, die eine starke Konsistenz erfordern.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo realisieren Sie die Redis-Lese- und Schreibtrennung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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1. PHP führt hauptsächlich Datenerfassung, API -Kommunikation, Geschäftsregel, Cache -Optimierung und Empfehlungsanzeige im KI -Inhaltsempfehlungssystem aus, anstatt eine direkte komplexe Modelltraining durchzuführen. 2. Das System sammelt Benutzerverhalten und Inhaltsdaten über PHP, ruft Back-End-AI-Dienste (wie Python-Modelle) auf, um Empfehlungsergebnisse zu erhalten, und verwendet Redis-Cache, um die Leistung zu verbessern. 3.. Grundlegende Empfehlungsalgorithmen wie die kollaborative Filterung oder die Ähnlichkeit von Inhalten können eine leichte Logik in PHP implementieren, aber groß angelegte Computing hängt immer noch von professionellen AI-Diensten ab. 4. Die Optimierung muss auf Echtzeit, Kaltstart, Vielfalt und Feedback-geschlossene Schleife achten. Zu den Herausforderungen gehören eine hohe Leistung der Parallelität, die Stabilität der Modellaktualisierung, die Einhaltung von Daten und die Interpretierbarkeit der Empfehlungen. PHP muss zusammenarbeiten, um stabile Informationen, Datenbank und Front-End zu erstellen.

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Der Aufbau einer unabhängigen Umgebung für PHP -Aufgabencontainer kann über Docker implementiert werden. Die spezifischen Schritte sind wie folgt: 1. Installieren Sie Docker und DockerComponpose als Grundlage; 2. Erstellen Sie ein unabhängiges Verzeichnis, um Dockerfile und Crontab -Dateien zu speichern. 3. Schreiben Sie Dockerfile, um die PHPCLI -Umgebung zu definieren und Cron und die erforderlichen Erweiterungen zu installieren. 4. Schreiben Sie eine Crontab -Datei, um Zeitaufgaben zu definieren. 5. Schreiben Sie ein Docker-compose.yml-Mount-Skriptverzeichnis und konfigurieren Sie Umgebungsvariablen. 6. Starten Sie den Container und überprüfen Sie das Protokoll. Im Vergleich zu Timing -Aufgaben in Webcontainern haben unabhängige Container die Vorteile der Ressourcenisolation, der reinen Umgebung, der starken Stabilität und einer einfachen Expansion. Gewährleistung der Protokollierung und Fehleraufnahme

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Wählen Sie den entsprechenden AI -Spracherkennungsdienst und integrieren Sie PHPSDK. 2. Verwenden Sie PHP, um FFMPEG aufzurufen, um Aufzeichnungen in API-geforderte Formate (z. B. WAV) umzuwandeln. 3. Laden Sie Dateien in Cloud -Speicher hoch und rufen Sie API Asynchrone Recognition auf. 4. Analysieren Sie JSON -Ergebnisse und organisieren Sie Text mithilfe der NLP -Technologie. 5. Word- oder Markdown -Dokumente generieren, um die Automatisierung der Besprechungsunterlagen abzuschließen. Der gesamte Prozess muss sicherstellen, dass die Datenverschlüsselung, die Zugriffskontrolle und die Einhaltung der Datenschutz und Sicherheit gewährleistet sind.

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Wählen Sie die Protokollierungsmethode aus: In der frühen Phase können Sie den integrierten Fehler () für PHP verwenden. Wechseln Sie nach der Erweiterung des Projekts auf reife Bibliotheken wie Monolog, unterstützen Sie mehrere Handler und Protokollebenen und stellen Sie sicher, dass das Protokoll Zeitstempel, Ebenen, Dateizeilennummern und Fehlerdetails enthält. 2. Entwurfsstruktur: Eine kleine Menge an Protokollen kann in Dateien gespeichert werden. Wenn eine große Anzahl von Protokollen vorhanden ist, wählen Sie eine Datenbank, wenn eine große Anzahl von Analysen vorhanden ist. Verwenden Sie MySQL/Postgresql zu strukturierten Daten. Elasticsearch Kibana wird für semi-strukturierte/unstrukturierte empfohlen. Gleichzeitig wird es für Backup- und regelmäßige Reinigungsstrategien formuliert. 3. Entwicklungs- und Analyseschnittstelle: Sie sollten Such-, Filter-, Aggregations- und Visualisierungsfunktionen haben. Es kann direkt in Kibana integriert werden oder die PHP-Framework-Diagrammbibliothek zur Entwicklung der Selbstentwicklung verwenden und sich auf die Einfachheit und einfache Schnittstelle konzentrieren.

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