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Redis Sentinel-深入浅出原理和实战

本篇博客会简单的介绍Redis的Sentinel相关的原理,同时也会在最后的文章给出硬核的实战教程,让你在了解原理之后,能够实际上手的体验整个过程。 之前的文章聊到了Redis的主从复制,聊到了其相关的原理和缺点,具体的建议可以看看我之前写的文章Redis的主从复制。 总的来说,为了满足Redis在真正复杂的生产环境的高可用,仅仅是用主从复制是明显不够的。例如,当master节点宕机了之后,进行主从切换的时候,我们需要人工的去做failover。 同时在流量方面,主从架构只能通过增加slave节点来扩展读请求,写能力由于受到master单节点的资源限制是无法进行扩展的。 这也是为什么我们需要引入Sentinel。 Sentinel 功能概览 Sentinel其大致的功能如下图。 Sentinel是Redis高可用的解决方案之一,本身也是分布式的架构,包含了多个Sentinel节点和多个Redis节点。而每个Sentinel节点会对Redis节点和其余的Sentinel节点进行监控。 当其发现某个节点不可达时,如果是master节点就会与其余的Sentinel节点协商。当大多数的Sent...

「场景演示解读」AI一体机高速自由流收费稽核解决方案

自2019年两会政府工作报告中明确“深化收费公路制度改革,两年内基本取消全国高速公路省界收费站,实现不停车快捷收费,减少拥堵,便利群众”政策以来,全国高速公路取消省界收费站的工作快速推进。在撤站实现开放式的收费模式后,一些深层次的挑战也随之而来。其中最为突出的是,高速公路的路网服务从省域路网扩大到全国一张网,收费稽查和追缴难度变大。收费的准确性依赖于路侧的收费设施设备,对车辆识别要求更高,单纯依赖于仅识别车牌已不满足新场景下的稽核要求。 最典型的例子是经过高速公路收费站时,一旦司机对收费金额有所疑问,收费员需花费大量时间来调取路网数据并进行现场沟通处理,尤其当跨省车辆路径复杂的情况,会更加耗时。同时,调取路网数据中精准车辆识别所生产的图片、视频等数据迅猛增加,对存储、算力、计算延迟也产生了数十倍压力。 针对高速自由流收费稽核当前遇到的种种现实问题,阿里云混合云AI一体机在交通大数据应用场景下采用“云边一体”的部署新模式,通过“边缘计算+AI”能力和地雀轻量级云平台,为客户提供高速公路稽核系统解决方案。 自由流收费稽核系统通过对通行车辆进行档案化管理,实现车辆整体态势分析;并利用大数据和...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题,腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构,目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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