Redis集群，你真的学会了吗？

目录

1、为什么引入集群

 1.1、先来了解集群是什么

1.2、哨兵模式的缺陷  + 引入集群解决了什么问题

 1.3、使用集群，如何存储数据

2、三种主流的分片方式【经典面试题】

 2.1、哈希求余算法 

2.1.1、哈希求余算法的介绍 

 2.1.2、哈希求余算法如何扩容

2.2、一致性哈希算法

2.2.1、一致性哈希的流程

2.2.1、一致性哈希算法中如何扩容

2.3、哈希槽分区算法

2.3.1、哈希槽分区算法介绍

2.3.2、哈希槽分区算法相关问题说明

3、Redis采用哪种分片方式

4、搭建集群环境（基于docker） 

4.1、创建目录

4.2、使用.sh脚本批量生成配置文件

4.3、编写docker-compose.yml文件

4.4、启动容器

4.5、构建集群

5、使用集群

6、故障处理-主节点挂了

6.1、故障判定

6.2、故障迁移

6.3、集群宕机

7、集群扩容

第一步：把新的主节点加入到集群

第二步：重新分配slots

第三步：给新的主节点添加从节点

8、删除主节点

1、为什么引入集群

 1.1、先来了解集群是什么

  • 广义上来说，只要是多个机器构成了一个分布式系统，都可以称为是一个“集群”
  • 狭义上来说，Redis提供的集群模式，这个集群模式之下，这要是解决存储空间不足而需要拓展存储空间的问题

        举例来说，我们前面提到过的主从复制和哨兵模式就属于是“广义上的集群”；Redis中的集群模式叫做狭义上的集群，也就是我们本篇文章要介绍的集群~

1.2、哨兵模式的缺陷  + 引入集群解决了什么问题

        哨兵 + 主从复制只能提高可用性，而不能提高数据的存储容量，当我们需要存的数据接近或超过机器的物理内存时，就需要引入更多的机器来存储数据。

        这种情况下，对数据的管理，只是使用哨兵和主从复制就难以胜任，引入集群后，不论是数据管理也好，还是后续存储空间需要扩容，都会更加友好的处理~

        总结一句话，引入集群就是解决了扩容问题~

 1.3、使用集群，如何存储数据

        假设有1TB的数据需要存储，我们此时使用集群的方式存储，例如分为三台机器来存储，如图：

        但实际上是不止这么几台机器的，还有从节点呢~

        上述中每个篮框部分，就是一个分片（Sharding），当需要更多的存储空间时，增加更多的分片即可~

        那么在这里又会引入一个新的问题，把数据分成多份，怎么分？

        下面介绍了三种主流的分片方式~

2、三种主流的分片方式【经典面试题】

 2.1、哈希求余算法 

2.1.1、哈希求余算法的介绍 

        小伙伴们肯定多少对哈希表的基本思想会有一点了解的，我就不具体解释了~
        在这里的分片方式中，简单来说就是借助一个哈希函数把key映射到整数，再针对数组的长度求余，就可以得到一个数组下标啦~

说明一：把key映射到整数

        因为求余中，当然是要求该数为整数，而key值不一定为整数，所以我们借助映射来得到每个不同的key所对应的整数。例如使用md5，就可以将一个字符串经过一系列的数学变换将其转换为一个整数【十六进制，并且计算出的所有字符串的长度都是固定的；结算出的结果比较分散，两个高度相似的字符串计算出的结果差异会很大；计算结果是不可逆的】

说明二：针对数组长度求余，分片方式中，数组长度怎么确定

        我们使用上述得到的整数模上一个分片数量。这里其实就是把分片的数量作为是数组长度~

        例如我们这里有三个分片，编号为 0、1、2：

        结合上图，也就是假设有几个key被转换为整数后为0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11，给这些整数模3，在就可以把对应key的数据存储进去 ~

        在进行查询时，也是一样的步骤，先把key转换为整数，然后求余，再去对应的机器中查找~

 2.1.2、哈希求余算法如何扩容

         具体如何扩容，我们结合上面的例子来说，上面说假设有3个分片来存储，那我们再假设这个三个分片存储数据不够了，要进行扩容，需要我们再增加一个分片~

        此时增加分片后，我们需要对数据整理，也就是说原本的数组长度为3，此时变成了4，原本储存的那一大批数据就需要拿出来，重新存进去，如图：

        我们能看到，原本的12个数据，再次整理后，只有三个【图中标红了】还在原本的分片中，按照不精确的数学统计来说，需要重新搬运的数据高达百分之七十五以上~ 

        而且根据上图，我们能看到这里扩容时，是通过“替换”的方式来实现，搬运数据时需要单独先拿四台机器搬运，搬运完后，原本的三台机器才可以拿走到其他地方使用，相当于要同时使用七台机器，这还只是说主节点的机器呢！

        总结：哈希求余算法虽然实现相对简单，但是在扩容时依赖的机器较多，成本高，操作步骤也非常复杂~

2.2、一致性哈希算法

        一致性哈希最初提出来，就是为了解决上述哈希求余的缺点的，降低了扩容时搬运数据的开销，更加高效的进行扩容~

        在哈希求余算法中，各个数据是交替出现，也就是说整数 0 1 2这样的连续数据的存储位置是分别在三台不同的分片（机器）上的，而一致性哈希则会将其放置在同一个分片上~

2.2.1、一致性哈希的流程

步骤一：将0~2^32-1这个数据空间，映射到一个圆环上。数据按照顺时针方向增长~

图示：

步骤二：把分片放到圆环的某个位置上

图示： 

 

步骤三： 此时有一个key，计算得到hash值整数为H，此时就顺着这个H所在的位置顺时针往下找，找到的第一个分片就是这个key所从属的分片~

图示：

        相当于是，N个分片的位置把整个圆环分成了N个管辖区间，key的hash值落在哪个区间就归对应区间管理~ 

2.2.1、一致性哈希算法中如何扩容

        扩容结合下图来看：

        我们可以看到新增的分片放置在0号和2号分片中间，再进行数据搬运时，只需要将0号分片上一半的数据搬运到新增的3号分片上。

        这种搬运方式，带来的好处：

  • 搬运的成本变低
  • 需要搬运的数量相对来说较少了

        这种搬运方式的缺点：数据分布不均匀

        这个缺点有一种解决方案就是：每次扩容多搞几个分片。这个方案虽然可行，但是又会带来新的缺点，可能会导致很多分片上数据并不多，不仅需要的机器多，而且这些机器的内存空间利用率不一定高，就会造成浪费！ 

2.3、哈希槽分区算法

         为了解决搬运成本高和数据分布不均匀的问题，提出了哈希槽算法~

2.3.1、哈希槽分区算法介绍

         首先准备16384个槽位，然后根据下列算法公式，放置key值。公式：hash_slot = crc16(key) % 16384

         公式说明：

  • crc16也是一种hash算法，和md5类似，计算后的值为整数~
  • 16384个槽位也就是[0,16383]
  • 并不是说每个槽位占据一个分片，而是把这些槽位均匀的分配给现有的分片，每个分片都需要记录自己当前有哪些槽位号~
2.3.2、哈希槽分区算法相关问题说明

 问题一：分片如何分配的槽位？

这个分配是很灵活的，不一定要求每个分片持有的的槽位必须连续~

例如分配1:

  • 0号分片：[0,5461]，共5462个槽位
  • 1号分片：[5462,10923]，共5462个槽位
  • 2号分片：[10924,16383]，共5460个槽位

例如分配2：

  • 0号分片：[0,4461] + [13385,14385]
  • 1号分片：[4462,8+1923] + [14386,15386]
  • 2号分片：[1923,13384] + [15387,16383]

这里采用的相对平均比较的，而不是严格的均匀~

不管在实际情况中是如何分配的，只要每个分片知道自己是持有哪些槽位即可~ 

问题二：分片如何记录自己当前有哪些槽位号？

        每个分片都是使用“位图”的数据结构来表示出当前有多少槽位号~

        也就是说，16384个bit位，用每一位0/1来区分自己这个分片当前是否持有该槽位号~

问题三：新增分片时如何处理的 ？

新增时，可根据实际情况，灵活调整（Redis中当前某个分片包含哪些槽位是可以手动配置的），下面只是一个举例：

原本：

  • 0号分片：[0,5461]，共5462个槽位
  • 1号分片：[5462,10923]，共5462个槽位
  • 2号分片：[10924,16383]，共5460个槽位

 新增后：

  • 0号分片：[0,4095]，共4096个槽位
  • 1号分片：[5462,9557]，共4096个槽位
  • 2号分片：[10924,15019]，共4096个槽位
  • 3号分片：[4096,5461] + [9558,10923] + [15019,16383]，共4096个槽位

问题四：Redis集群是最多有16384个分片吗？

        并非是Redis集群是最多有16384个分片。如果是这样的话，有16384个分片，一个分片持有一个槽位，那这对于集群的数据均匀是很难保证的，可能有的分片上有多个数据，有的分片上一个数据也没有；并且这么大规模的集群，本身的复杂度就会很高，不可避免的会导致出故障的概率就会越大~

问题五：为什么是16384个槽位？

  • 原因一：节点之间通过心跳包通信，心跳包中包含了该节点持有哪些slots（槽位），这个是使用位图来表示的，表示16384（16k）个slots，需要的位图大小为2kb。如果说给定的槽位数更多了，此时就需要消耗更多的空间，例如可能需要8kb位图来表示。虽然8kb也没多大但是在频繁的网络心跳包中还是一个不小的开销~
  • Redis集群一般建议不超过1000个分片（Redis官方的建议）~ 所以16k对于最大1000个分片来说是足够用的，同时也会使对应的槽位配置位图体积不至于很大~

3、Redis采用哪种分片方式

        Redis采用的是分片方式3 —— 哈希槽分区算法~

4、搭建集群环境（基于docker） 

        我们基于docker来搭建一个集群，每个节点都是一个容器，具体搭建出来的拓扑结构如下：

        接下来，我们先准备9个节点来掩饰集群的搭建【下面我们会顺便多准备2个节点，后续集群的扩容会用到~】 

4.1、创建目录

        看过上一篇的小伙伴，会知道我们有一个Redis目录，没有的小伙伴随便创建一个就好啦~

        我们进到这个Redis目录中先创建一个redis-cluster目录，然后再创建两个文件：

红框以外的目录是上一篇用到的，没有的小伙伴，不管了~

4.2、使用.sh脚本批量生成配置文件

        在Linux上以.sh后缀结尾的文件，称为“脚本”【不理解脚本是什么意思的小伙伴，可以理解他为一个“剧本”，他里面就是把一些命令放到一个文件里，让他们批量化执行。我个人感觉就是更加压榨计算机，放松双手~】 

将下面的内容复制到generate.sh文件中：

for port in $(seq 1 9); \
do \
mkdir -p redis${port}/
touch redis${port}/redis.conf
cat << EOF > redis${port}/redis.conf
port 6379
bind 0.0.0.0
protected-mode no
appendonly yes
cluster-enabled yes
cluster-config-file nodes.conf
cluster-node-timeout 5000
cluster-announce-ip 172.30.0.10${port}
cluster-announce-port 6379
cluster-announce-bus-port 16379
EOF
done#上下ip那里有些许差异for port in $(seq 10 11); \
do \
mkdir -p redis${port}/
touch redis${port}/redis.conf
cat << EOF > redis${port}/redis.conf
port 6379
bind 0.0.0.0
protected-mode no
appendonly yes
cluster-enabled yes
cluster-config-file nodes.conf
cluster-node-timeout 5000
cluster-announce-ip 172.30.0.1${port}
cluster-announce-port 6379
cluster-announce-bus-port 16379
EOF
done

说明：下图可能标注有点乱，根据我每句话前面标的序号顺序来看，会好一些~

        复制进去成功后，保存退出，执行命令：sh generate.sh  -->或bash generate.sh

我们可以来查看目录：

其中每个redis1/2/3/...节点中的配置文件redis.conf中的内容出ip外都是相同的，例redis1：

 

4.3、编写docker-compose.yml文件

 将以下内容复制进刚才创建的文件docker-compose.yml中：

version: '3.3'
networks:mynet:ipam:config:- subnet: 172.30.0.0/24
services:redis1:image: 'redis:5.0.9'container_name: redis1restart: alwaysvolumes:- ./redis1/:/etc/redis/ports:- 6371:6379- 16371:16379command:redis-server /etc/redis/redis.confnetworks:mynet:ipv4_address: 172.30.0.101redis2:image: 'redis:5.0.9'container_name: redis2restart: alwaysvolumes:- ./redis2/:/etc/redis/ports:- 6372:6379- 16372:16379command:redis-server /etc/redis/redis.confnetworks:mynet:ipv4_address: 172.30.0.102redis3:image: 'redis:5.0.9'container_name: redis3restart: alwaysvolumes:- ./redis3/:/etc/redis/ports:- 6373:6379- 16373:16379command:redis-server /etc/redis/redis.confnetworks:mynet:ipv4_address: 172.30.0.103redis4:image: 'redis:5.0.9'container_name: redis4restart: alwaysvolumes:- ./redis4/:/etc/redis/ports:- 6374:6379- 16374:16379command:redis-server /etc/redis/redis.confnetworks:mynet:ipv4_address: 172.30.0.104redis5:image: 'redis:5.0.9'container_name: redis5restart: alwaysvolumes:- ./redis5/:/etc/redis/ports:- 6375:6379- 16375:16379command:redis-server /etc/redis/redis.confnetworks:mynet:ipv4_address: 172.30.0.105redis6:image: 'redis:5.0.9'container_name: redis6restart: alwaysvolumes:- ./redis6/:/etc/redis/ports:- 6376:6379- 16376:16379command:redis-server /etc/redis/redis.confnetworks:mynet:ipv4_address: 172.30.0.106redis7:image: 'redis:5.0.9'container_name: redis7restart: alwaysvolumes:- ./redis7/:/etc/redis/ports:- 6377:6379- 16377:16379command:redis-server /etc/redis/redis.confnetworks:mynet:ipv4_address: 172.30.0.107redis8:image: 'redis:5.0.9'container_name: redis8restart: alwaysvolumes:- ./redis8/:/etc/redis/ports:- 6378:6379- 16378:16379command:redis-server /etc/redis/redis.confnetworks:mynet:ipv4_address: 172.30.0.108redis9:image: 'redis:5.0.9'container_name: redis9restart: alwaysvolumes:- ./redis9/:/etc/redis/ports:- 6379:6379- 16379:16379command:redis-server /etc/redis/redis.confnetworks:mynet:ipv4_address: 172.30.0.109redis10:image: 'redis:5.0.9'container_name: redis10restart: alwaysvolumes:- ./redis10/:/etc/redis/ports:- 6380:6379- 16380:16379command:redis-server /etc/redis/redis.confnetworks:mynet:ipv4_address: 172.30.0.110redis11:image: 'redis:5.0.9'container_name: redis11restart: alwaysvolumes:- ./redis11/:/etc/redis/ports:- 6381:6379- 16381:16379command:redis-server /etc/redis/redis.confnetworks:mynet:ipv4_address: 172.30.0.111

4.4、启动容器

命令：docker-compose up -d

【如果自己的服务器太小的话，执行这一步，服务器可能会崩掉，大家谨慎哈~】

        由于我的服务器太拉的原因，我就部署不了这么多节点了，我把从节点去掉了三个，相当于以前是每一个主节点有两个从节点，现在只有一个从节点了~

启动完毕：

4.5、构建集群

        按照我们预想的是前9个主机构建成集群，3主6从。而我现在实际是3主3从~

        构建命令如下：

redis-cli --cluster create 172.30.0.101:6379 172.30.0.102:6379 172.30.0.103:6379 172.30.0.104:6379 172.30.0.106:6379 172.30.0.108:6379  --cluster-replicas 1

  • --cluster create：表⽰建⽴集群. 后⾯填写每个节点的 ip 和地址（确保这个命令的 IP 和实际环境一致）.
  • --cluster-replicas 1： 表⽰每个主节点需要两个从节点备份.  这个配置设置了以后，redis 就知道 2个节点是一伙的（一个分片上的），一共 6 个节点，一共是 3 个分片.
     

构建集群： 

构建成功：

5、使用集群

任意连接一个节点：下面是使用不同方式，连接上同一个节点：172.30.0.103:6379

说明：

  • 可以通过-h 连接，也可以通过-p连接
  • 使用-p直接到对外端口

查看信息：

注意点：

        当我们在启动时使用 -c 选项，此时redis客户端会根据当前key计算出的槽位号，自动匹配分片的主机，进一步完成操作~

如下：

6、故障处理-主节点挂了

6.1、故障判定

判定步骤：

  1. 节点A给节点B发送ping包，B就会给A返回一个pong包。心跳包的ping和pong除了message type 属性之外，其他部分都是一样的，例如会包含集群的配置信息（给节点的id，该节点从属于哪个分片，是主节点还从节点，从属于于谁，持有哪些slots的位图...）。
  2. 每个节点，每秒钟，都会给一些随机的节点发起ping包，而不是全发一遍，这样的设定是为了避免在节点很多的时候，心跳包也很多（例如9个节点，如果全发就是72组心跳包，随机发起一个，就只用发9组心跳包）
  3. 当节点A给节点B发送器ping包，B不能如期回应时，A就会尝试重置和B的tcp连接，看是否可以连接成功。如果仍然连接失败，A就会把B设为PFAIL状态（主观下线）
  4. A判定B为Pfail后，会通过Redis内置的Gossip协议，和其他节点进行沟通，向其他节点确认B的状态（每个节点都会维护一个自己的“下线列表”，由于视角不同，每个节点的下线列表也不一定相同）
  5. 此时A发现其他很多节点也认为B为Pfail，并且数目超过集群总个数的一半，那么A就会把B标记成fail（客观下线）。并且会把这个消息同步给其他节点（其他节点收到之后，也会把B标记为fail）
  6. 至此，B就彻底被判定为故障节点了~

例如，我们现在手动将redis1停了：

连接上redis2，观察结果：

        并且，后续redis1如果恢复了（重启了），他依然是从节点，因为主节点已经有了，他挂的时候，他的从节点就已经顶上了~

6.2、故障迁移

迁移流程：

  1. 从节点判定自己是否具有参选资格。如果从节点和主节点已经太久没通信，会认为从节点的数据和主节点的差异太大，时间超过阈值，就是失去竞选资格
  2. 具有竞选资格的节点，比如C和D，就会先休眠一定时间.【休眠时间 = 500ms基础时间 + [0,500ms]随机时间 + 排名*1000ms】offset的值越大，则排名越靠前
  3. 比如C的休眠时间到了，C就会给其他所有集群中的节点，进行拉票操作。但是只有主节点才有投票资格
  4. 主节点就会把自己的票投给C，当C收到的票数超过主节点数目的一半时，C就会晋升为主节点（C执行slaveof no one，并且让D执行slaveof C）
  5. 同时，C还会把自己成为主节点的消息，同步给其他集群的节点。其他节点也会随之更新自己保存的集群结构

        上述这种算法叫做Raft算法，是一种在分布式系统中广泛使用的算计.【在随机休眠时间的加持下，基本上就是谁先唤醒，谁就能成功竞选】

6.3、集群宕机

        以下三种情况，会出现集群宕机

  1.  某个分片，所有的节点全部挂了
  2. 某个分片，主节点挂了，但是没有从节点
  3. 超过半数的主节点都挂了

7、集群扩容

        扩容原因：存储空间不够了呗。下面的扩容，最终结果就是：增加了一个主节点redis10，并且redis11作为redis10的从节点~

由于我的服务器带不起来那么多节点，所以我就直接把redis6、redis8停了，再演示扩容操作：

步骤流程：

第一步：把新的主节点加入到集群

命令：

redis-cli --cluster add-node 172.30.0.110:6379 172.30.0.101:6379

说明：

  • add-node：第一个ip和端口号表示新增的节点是什么，第二个ip和端口号表示集群上的任意一个节点（随便是谁都行，主要是说明要加入的是哪个集群） 

可以看到，新增的节点还没有分配slots:

第二步：重新分配slots

命令：

redis-cli --cluster reshard 172.30.0.101:6379

输入命令后，会先打印出当前每个集群机器的情况，然后要求用户输入要切分多少个slots： 

        如果前面三个主节点，每一个都给这个新节点匀一部分slots，那么我们用16384/4即可，在这里填入4096：

输入后，又问，让哪个节点接收（填写id），我们直接粘贴redis10主机的id就可以了：

接着，又会让你选择从哪些节点且分出多少：

  • all  表示所有的主节点
  • 或者手动指定某个（以done结尾）

 这里我们输入all：

        输入all后，并不会真正的搬运，而是给出搬运的计划，下面会等待你输入yes后，才开始真正搬运，搬运时，不仅仅是slots重新划分，也会把slots上对应的数据，也进行搬运到新的节点（主机）上~【重量级操作】 

第三步：给新的主节点添加从节点

命令：

redis-cli --cluster add-node 172.30.0.111:6379 172.30.0.101:6379 --cluster-slave

说明，第一个ip和端口号表示新增的节点是什么，第二个ip和端口号表示集群上的某一个主节点，后面跟上--cluster-slaveof，表示加入后作为这个主节点的从节点存储~

8、删除主节点

命令：

redis-cli --cluster del-node 172.30.0.101:6379 节点id

第一个ip和端口号表示所在集群是哪个~

好啦，本期就到这里咯，下期见~~~

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企业微信开发教程一：添加企微应用流程图解以及常见问题图文说明

最近在前辈的基础上新添加了一个企微应用&#xff0c;过程中遇到了一些卡点&#xff0c;这里一一通过图片标注与注释的方式记录一下&#xff0c;希望能给后来人提供一些清晰明了的帮助&#xff0c;话不多说&#xff0c;大家直接看图吧。 &#xff08;文中包括一些本项目独有的配…
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北京刘家窑中医院举行‘心梗救治日’宣传活动，郭自强主任呼吁提高群众防治意识

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linux下使用Docker Compose部署Spug实现公网远程访问

linux下使用Docker Compose部署Spug实现公网远程访问

&#x1f4d1;前言 本文主要是linux下使用Docker Compose部署Spug实现公网远程访问的文章&#xff0c;如果有什么需要改进的地方还请大佬指出⛺️ &#x1f3ac;作者简介&#xff1a;大家好&#xff0c;我是青衿&#x1f947; ☁️博客首页&#xff1a;CSDN主页放风讲故事 &am…
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游戏平台采集数据

游戏平台采集数据

首先&#xff0c;你需要在你的项目中添加Kotlin的网络库&#xff0c;例如OkHttp。你可以在你的build.gradle文件中添加以下依赖&#xff1a; dependencies {implementation com.squareup.okhttp3:okhttp:4.9.0 }然后&#xff0c;你可以使用以下代码来创建一个基本的网络爬虫&a…
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5年测试经验之谈：2年功能测试、3年自动化测试，从入门到25k...

5年测试经验之谈：2年功能测试、3年自动化测试，从入门到25k...

毕业3年了&#xff0c;学的是环境工程专业&#xff0c;毕业后零基础转行做软件测试。 已近从事测试行业8年了&#xff0c;自己也从事过2年的手工测试&#xff0c;从事期间越来越觉得如果一直在手工测试的道路上前进&#xff0c;并不会有很大的发展&#xff0c;所以通过自己的努…
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ZYNQ_project:IP_ram_pll_test

ZYNQ_project:IP_ram_pll_test

例化MMCM ip核&#xff0c;产生100Mhz&#xff0c;100Mhz并相位偏移180&#xff0c;50Mhz&#xff0c;25Mhz的时钟信号。 例化单口ram&#xff0c;并编写读写控制器&#xff0c;实现32个数据的写入与读出。 模块框图&#xff1a; 代码&#xff1a; module ip_top(input …
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Flutter笔记：关于Flutter中的大文件上传（上）

Flutter笔记：关于Flutter中的大文件上传（上）

Flutter笔记 关于Flutter中的大文件上传&#xff08;上&#xff09; 大文件上传背景与 Flutter 端实现文件分片传输 作者&#xff1a;李俊才 &#xff08;jcLee95&#xff09;&#xff1a;https://blog.csdn.net/qq_28550263 邮箱 &#xff1a;291148484163.com 本文地址&#…
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matlab模糊控制文件m代码实现和基础理论

matlab模糊控制文件m代码实现和基础理论

1、内容简介 略 15-可以交流、咨询、答疑 通过m代码来实现生成模糊文件fis文件 2、内容说明 模糊文件m代码实现和基础理论 matlab模糊控制文件m代码实现和基础理论 模糊文件、m代码和模糊基础理论 3、仿真分析 略 4、参考论文 略 链接&#xff1a;https://pan.baidu.co…
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Sui学术研究奖公布，资助研究者探索人工智能、能源市场和区块链游戏

Sui学术研究奖公布，资助研究者探索人工智能、能源市场和区块链游戏

Sui基金会高兴地宣布首轮Sui学术研究奖&#xff08;SARAs&#xff09;的获奖者。SARAs计划提供资助&#xff0c;支持推动Sui区块链技术的研究。学术和研究界对我们的初次征集呈现出大量高质量的提案。 已接受的九个提案涵盖了各种主题&#xff0c;如token经济学、智能合约机制…
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docker stop slow 解决

docker stop slow 解决

验证 NanoMQ stop slow 的问题 daemon 和非 daemon 两种方式 docker stop 都很慢 疑问是默认情况下&#xff0c;SIGTERM 会被处理。 模拟 docker 内发送 SIGTERM 信号 # The default signal for kill is TERM # pkill will send the specified signal (by defau…
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开发知识点-Django

开发知识点-Django

Django 1 了解简介2 Django项目结构3 url 地址 和视图函数4 路由配置5 请求及响应6 GET请求和POST请求查询字符串 7 Django设计模式及模板层8 模板层-变量和标签9 模板层-过滤器和继承继承 重写 10 url反向解析11 静态文件12 Django 应用及分布式路由创建之后 注册 一下 13 模型…
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