简化Redis连接访问:pooled_redis模块使用指南

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资源摘要信息:"pooled_redis是一个Ruby的Redis连接池工具,它允许用户无需依赖全局变量即可便捷地访问Redis连接。它通过集成Rails的配置文件(database.yml)来实现Redis连接池的配置和管理。使用该工具时,用户可以在其Ruby应用中通过require语句引入pooled_redis,通过简单的配置即可使用Redis连接池。" 知识点: 1. Redis介绍: Redis是一个开源的高性能键值存储数据库,它支持多种类型的数据结构,例如字符串(strings)、哈希(hashes)、列表(lists)、集合(sets)、有序集合(sorted sets)等,这些数据结构都支持原子操作。Redis作为NoSQL数据库广泛用于缓存、消息队列(MQ)、会话管理、排行榜等应用场景。 2. 连接池概念: 在程序中频繁创建和销毁数据库连接会导致性能开销较大。连接池技术可以优化这种状况,通过预先建立一定数量的数据库连接并进行管理,可以显著提高数据库访问性能。连接池维护了连接的复用,避免了频繁的建立和销毁连接的开销,并能有效控制资源的最大使用量。 3. Pooled Redis的使用: 在Ruby on Rails框架中,pooled_redis通过配置文件database.yml来管理Redis连接池。它允许开发者在不同的环境(开发、测试、生产等)中配置不同的Redis连接参数。这些参数包括Redis服务器地址、端口、数据库索引、连接池的大小和超时时间等。 4. Gemfile集成: 在Ruby项目中,通常使用Gemfile来管理项目依赖的gem包。要使用pooled_redis,开发者需要将'pooled_redis'添加到Gemfile文件中,然后执行bundle install命令,将gem包安装到项目中。 5. database.yml配置: 在Rails项目中,database.yml文件用于配置数据库连接信息。对于Redis的配置,开发者需要在development、production等环境对应的配置块中添加Redis的配置信息。pooled_redis扩展了Rails的配置方式,允许在database.yml中直接配置Redis连接池的相关参数。 6. Redis连接池配置参数: - db: 指定使用的Redis数据库索引。 - url: Redis服务的连接URL。 - sentinels: 在高可用配置中,使用Redis哨兵列表,提供故障转移支持。 - pool: 指定连接池中允许的最大连接数。 - timeout: 指定连接获取的超时时间。 7. 模块化和扩展: pooled_redis的设计允许开发者通过添加自定义模块的方式进行扩展,这为开发者提供了一定的灵活性,可以根据需要定制连接池的行为。 8. Rails环境: - development: 开发环境是开发者编写代码和进行测试的环境。 - production: 生产环境是应用部署后,用户实际使用的环境。 9. Ruby Gems: Ruby Gems是一个Ruby程序包管理器,它提供了一个标准化的格式来封装Ruby程序。pooled_redis作为一个gem包,可以通过RubyGems进行安装,这使得分享和使用Ruby库变得更加容易。 10. Redis Sentinel: Redis Sentinel是Redis的高可用解决方案,它可以监控Redis主从服务器,进行故障检测和自动故障转移。在配置文件中设置sentinels参数,pooled_redis能够在Redis服务器出现故障时自动切换到备用服务器。 通过上述知识点,开发者可以理解并应用pooled_redis在Ruby项目中,以实现对Redis连接的高效管理和访问。

class PointnetSAModuleMSG(_PointnetSAModuleBase): """ Pointnet set abstraction layer with multiscale grouping and attention mechanism """ def init(self, *, npoint: int, radii: List[float], nsamples: List[int], mlps: List[List[int]], bn: bool = True, use_xyz: bool = True, pool_method='max_pool', instance_norm=False): """ :param npoint: int :param radii: list of float, list of radii to group with :param nsamples: list of int, number of samples in each ball query :param mlps: list of list of int, spec of the pointnet before the global pooling for each scale :param bn: whether to use batchnorm :param use_xyz: :param pool_method: max_pool / avg_pool :param instance_norm: whether to use instance_norm """ super().init() assert len(radii) == len(nsamples) == len(mlps) self.npoint = npoint self.groupers = nn.ModuleList() self.mlps = nn.ModuleList() # Add attention module self.attentions = nn.ModuleList() for i in range(len(radii)): radius = radii[i] nsample = nsamples[i] self.groupers.append( pointnet2_utils.QueryAndGroup(radius, nsample, use_xyz=use_xyz) if npoint is not None else pointnet2_utils.GroupAll(use_xyz) ) mlp_spec = mlps[i] if use_xyz: mlp_spec[0] += 3 # Add attention module for each scale self.attentions.append(Attention(mlp_spec[-1])) self.mlps.append(pt_utils.SharedMLP(mlp_spec, bn=bn, instance_norm=instance_norm)) self.pool_method = pool_method def forward(self, xyz, features): """ :param xyz: (B, N, 3) xyz coordinates of the points :param features: (B, N, C) input features :return: (B, npoint, mlp[-1]) tensor """ new_features_list = [] for i in range(len(self.groupers)): grouper = self.groupers[i] mlp = self.mlps[i] attention = self.attentions[i] # Group points and features grouped_xyz, grouped_features = grouper(xyz, features) # Apply MLP to each group grouped_features = mlp(grouped_features) # Apply attention mechanism to the features of each group grouped_features = attention(grouped_features) # Perform pooling over each group if self.pool_method == 'max_pool': pooled_features = torch.max(grouped_features, dim=2)[0] else: pooled_features = torch.mean(grouped_features, dim=2) new_features_list.append(pooled_features) # Concatenate features from different scales new_features = torch.cat(new_features_list, dim=1) return new_features在该类中使用的QueryAndGroup类会主动将该类所继承的父类的返回值传入QueryAndGroup类中的forward函数吗

2023-05-22 上传