详解linux下redis安装、启动与停止,redis做成服务

时间: 2023-05-08 22:01:31 浏览: 119
Redis是一种高性能的键值存储系统,它支持多种数据结构,包括字符串、哈希表、列表、集合、有序集合等。在Linux系统下,可以通过以下步骤安装、启动和停止Redis,并将其做成服务。 安装Redis: 1.打开终端,使用以下命令安装Redis: sudo apt-get install redis-server 2.Redis安装完成后,可以使用以下命令检查其版本信息: redis-server --version 启动Redis: 1.打开终端,使用以下命令启动Redis: redis-server 2.如果需要以后台方式运行Redis,则可以使用以下命令: redis-server --daemonize yes 停止Redis: 1.打开终端,使用以下命令停止Redis: redis-cli shutdown 2.如果Redis以后台方式运行,则可以使用以下命令停止它: redis-cli shutdown save 将Redis做成服务: 1.打开终端,使用以下命令创建Redis的服务脚本: sudo nano /etc/init.d/redis_6379 2.在编辑器中输入以下内容: #!/bin/sh #### BEGIN INIT INFO # Provides: redis_6379 # Required-Start: $remote_fs $syslog # Required-Stop: $remote_fs $syslog # Default-Start: 2 3 4 5 # Default-Stop: 0 1 6 # Short-Description: Redis data structure server # Description: Redis data structure server. See https://redis.io ### END INIT INFO # Author: Redis Labs, Inc. <support@redislabs.com> NAME=redis-server DAEMON=/usr/bin/$NAME DESC=redis-server PIDFILE=/var/run/redis_6379.pid CONFIG="/etc/redis/6379.conf" test -x $DAEMON || exit 0 . /lib/lsb/init-functions set -e case "$1" in start) echo -n "Starting $DESC: " start-stop-daemon --start --quiet --pidfile $PIDFILE \ --exec $DAEMON -- $CONFIG echo "$NAME." ;; stop) echo -n "Stopping $DESC: " start-stop-daemon --stop --quiet --pidfile $PIDFILE \ --exec $DAEMON echo "$NAME." ;; restart|force-reload) echo -n "Restarting $DESC: " start-stop-daemon --stop --quiet --pidfile \ $PIDFILE --exec $DAEMON sleep 1 start-stop-daemon --start --quiet --pidfile \ $PIDFILE --exec $DAEMON -- $CONFIG echo "$NAME." ;; *) N=/etc/init.d/$NAME echo "Usage: $N {start|stop|restart|force-reload}" >&2 exit 1 ;; esac exit 0 3.保存文件并退出编辑器。 4.使用以下命令使服务脚本可执行: sudo chmod +x /etc/init.d/redis_6379 5.使用以下命令注册服务: sudo update-rc.d redis_6379 defaults 6.使用以下命令启动服务: sudo service redis_6379 start 7.使用以下命令停止服务: sudo service redis_6379 stop 通过以上步骤,Redis会自动启动和停止,并且可以作为服务运行。这样可以极大地方便Redis的管理和维护。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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