Redis 搭建主从复用-读写分离和主备切换,及重要的关键词解释 部分3

简介: Redis 搭建主从复用-读写分离和主备切换,及重要的关键词解释 部分3

image.png

4.添加 3 个哨兵的私有配置文件

touch 或者 vi 都可以创建空白文件
touch 直接创建空白文件, vi 创建并且进入编辑模式, :wq 创建成功,否则不创建

image.png

sentinel-26379.conf

image.png

复制 sentinel-26379.conf 的内容至 sentinel-26380.conf sentinel-26381.conf 并 且修改其内容,将 26379 替换即可。

5.启动测试

5.1 启动 3 个 redis 服务

image.png

5.2 启动 3 个哨兵服务

image.png

5.3 查看主从状态

redis-6379

image.png
image.png
image.png

5.4 检测哨兵功能是否配置成功

kill -9 终止 redis-6379,查看哨兵是否选举了新的主节点

image.png

image.png

image.png

重要信息

image.png
image.png
image.png
image.png

目录
相关文章
|
5月前
|
JSON 数据可视化 Java
Spring Boot中使用Swagger3.0.0版本构建RESTful APIs
Spring Boot中使用Swagger3.0.0版本构建RESTful APIs
338 6
|
5月前
|
缓存 NoSQL Java
springboot整合redis五种数据结构API
springboot整合redis五种数据结构API
205 4
|
12天前
|
人工智能 弹性计算 自然语言处理
阿里云 SLS 日志查询 MCP ,让 AI 直接用自然语言查询 FC、SAE、ECS、ACK 等服务的日志,告别手动翻控制台
本工具基于阿里云SLS日志服务开发,集成MCP能力,支持一键查询、AI分析日志,告别手动复制粘贴。开源免费,NPM可直接调用,已实测提升排障效率。适配SAE/云函数场景,助力开发者快速定位问题。(239字)
|
3月前
|
SQL 人工智能 自然语言处理
企业落地 AI 数据分析,如何做好敏感数据安全防护?
在 AI 问数时代,数据安全与使用效率并非零和博弈。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 传感器 算法
Python | Stacking回归和SHAP可解释性分析回归预测及可视化算法
本教程基于Python实现Stacking回归与SHAP可解释性分析,涵盖地球科学、医学、工程等多领域回归预测应用。结合CatBoost、LightGBM、XGBoost等模型,采用贝叶斯、随机与网格搜索优化参数,并通过SHAP值可视化特征贡献,提升模型性能与可解释性,适用于科研与实际项目。
445 2
|
3月前
|
数据采集 缓存 开发框架
RFC规范解释、URL 与 Body 、GET/POST 的核心区别详解
本文深入解析RFC规范下GET与POST的本质区别:GET语义为“只读”,安全且幂等,适用于获取资源;POST为“写操作”,不安全也不幂等,用于提交数据。详解URL与Body用法误区,并揭示安全、幂等属性对开发的影响,助你避开常见坑,写出更规范的接口。
437 3
|
9天前
|
人工智能 供应链 前端开发
技术突破丨大模型产业化最好的时代,中国 AI“杀死”了参数崇拜
一个由中国创新力决定全球“工业革命”潮水袭向哪 里的时代,正在到来
|
3月前
|
存储 缓存 数据建模
StarRocks + Paimon: 构建 Lakehouse Native 数据引擎
12月10日,Streaming Lakehouse Meetup Online EP.2重磅回归,聚焦StarRocks与Apache Paimon深度集成,探讨Lakehouse Native数据引擎的构建。活动涵盖架构统一、多源联邦分析、性能优化及可观测性提升,助力企业打造高效实时湖仓一体平台。
487 39