`
y806839048
  • 浏览: 1134682 次
  • 性别: Icon_minigender_1
  • 来自: 上海
文章分类
社区版块
存档分类
最新评论

Redis数据持久化、数据备份、数据的恢复

阅读更多

1.redis持久化的----redis恢复
  在实际的生产环境中,很可能会遇到redis突然挂掉的情况,比如redis的进程死掉了、电缆被施工队挖了(支付宝例子)等等,总之一定会遇到各种奇葩的现象导致redis死掉,这时候放在redis内存中的数据就会全部丢失,这些数据可能服务很多的系统或者服务,当然,我们可以重新启动redis,重启之后,如果redis没有持久化,redis中的数据就会全部丢失。
如果通过持久化将数据搞一份到磁盘,然后定期的同步和备份到云存储服务上去,那么就可以保证数据不会全部丢失,还是可以恢复一部分数据的。

2.持久化的两大机制(RDB和AOF)
  RDB:对redis数据执行周期性的持久化
  AOF:将每条命令写入日志,以append-only的模式写入一个日志文件中,在redis重启的时候,可以通过回放AOF的写入指令来重新构建整个数据集


aof 记录的也是最总数据全量的结果,只不过的用指令的形式(含有过程指令),rdb 记录的是最总的数据

rdb生成会fork新的线程,小的数据量一般不会致使redis停止服务


  是否实用持久化要看具体的业务场景:
  如果只是想让redis仅仅作为纯内存的缓存,那么可以禁止RDB和AOF。

  故障恢复大致思路:
    通过RDB或AOF,都可以将redis内存中的数据持久化到磁盘上来,然后可以将数据备份到阿里云,如果redis挂了,服务器中内存和磁盘的数据就都丢了,这时候可以将阿里云中的备份文件拷贝至指定目录下,然后重启redis,redis就会自动根据持久化数据文件去恢复内存中的数据,继续对外提供服务。如果同时室友了RDB和AOF两种持久化机制,那么在重启的时间建议使用AOF的方式重新构建数据,因为AOF中的数据更加完整。

3.剖析RDB和AOF
  RDB:早上7点,这个时候redis 中有500条数据,这个时候redis会在一定周期内生成一个RDB快照文件,等到了9点的时候redis中有8000条数据,这个时候又在一定的周期内生成了另一个RDB快照文件,这就是RDB持久化机制。
  AOF:redis 中每写入一条指令,就会把这条指令更新到磁盘中的文件中。然而在现代操作系统中,写文件不是直接写磁盘,会先写进os cache,然后在一定时间内再从os cache刷入disk file,对于AOF来说每隔一秒(可配置)调用一次操作系统饿fsync操作强制将os cache中的数据刷入磁盘文件中。但是redis内存中的数据也不是无限增长的,它是定期的根据LRU算法清理一些不常用的数据,这样才能保证AOF不会无限增长,但是如果LRU的清理速度比不上AOF的膨胀速度的时候,这时候当AOF大到一定程度就会进行AOF rewrite操作。AOF rewrite操作就会基于当时redis内存中的数据来重新构造一个更小的AOF文件,然后将旧的AOF文件删除。
简单的说,假设redis限定了只能存放10G数据,这时候不断的在redis中写入数据,当达到了10G的数据量的时候,这时候根据LRU清理了一些不常用的数据,清理了5G,这时候又写了5G,这时候AOF文件记录了15G的数据相关的写入指令,假如这个时候AOF已经膨胀了,这个时候redis进行AOF rewrite操作,重新生成了一个新的10G的数据指令的AOF文件,这个时候将继续写入新的AOF文件,将老的AOF文件删除。

4.RDB和AOF优缺点
  RDB优点
  (1).RDB会生成多个数据文件,每个数据文件都代表了某一个时刻中redis的数据,这种多个数据文件的方式,非常适合做冷备,可以将这种完整的数据文件发送到一些远程的安全存储上去,比如阿里云的ODPS分布式存储上,以预定好的备份策略来定期备份redis中的数据。
  RDB做冷备,生成多个文件,每个文件都代表了某一个时刻的完整的数据快照
  AOF也可以做冷备,只有一个文件,但是你可以,每隔一定时间,去copy一份这个文件出来
但是RDB更适合做冷备,它的优势是由redis去控制固定时长生成快照文件的事情,比较方便; AOF,还需要自己写一些脚本去做这个事情,需要自己写定时脚本,而且RDB数据做冷备,在最坏的情况下,提供数据恢复的时候,速度比AOF快

  (2).RDB对redis对外提供的读写服务,影响非常小,可以让redis保持高性能,因为redis主进程只需要fork一个子进程,让子进程执行磁盘IO操作来进行RDB持久化即可
RDB,每次写,都是直接写redis内存,只是在一定的时候,才会将数据写入磁盘中
AOF,每次都是要写文件的,虽然可以快速写入os cache中,但是还是有一定的时间开销的,速度肯定比RDB略慢一些

  (3).相对于AOF持久化机制来说,直接基于RDB数据文件来重启和恢复redis进程,更加快速

  RDB缺点
  (1).如果想要在redis故障时,尽可能少的丢失数据,那么RDB没有AOF好。一般来说,RDB数据快照文件,都是每隔5分钟,或者更长时间生成一次,这个时候就得接受一旦redis进程宕机,那么会丢失最近5分钟的数据,这也是rdb最大的缺点,就是不适合做第一优先的恢复方案,如果你依赖RDB做第一优先恢复方案,会导致数据丢失的比较多。
  (2).RDB每次在fork子进程来执行RDB快照数据文件生成的时候,如果数据文件特别大,可能会导致对客户端提供的服务暂停数毫秒,或者甚至数秒,所以一般不要让RDB的间隔太长,否则每次生成的RDB文件太大了,对redis本身的性能可能会有影响的


  AOF优点
  (1).AOF可以更好的保护数据不丢失,一般AOF会每隔1秒,通过一个后台线程执行一次fsync操作,最多丢失1秒钟的数据,每隔1秒,就执行一次fsync操作,保证os cache中的数据写入磁盘中,redis进程挂了,最多丢掉1秒钟的数据。
  (2).AOF日志文件以append-only模式写入,所以没有任何磁盘寻址的开销,写入性能非常高,而且文件不容易破损,即使文件尾部破损,也很容易修复。
  (3).AOF日志文件即使过大的时候,出现后台重写操作,也不会影响客户端的读写。因为在rewrite log的时候,会对其中的内容进行压缩,创建出一份需要恢复数据的最小日志出来。再创建新日志文件的时候,老的日志文件还是照常写入。当新的merge后的日志文件ready的时候,再交换新老日志文件即可。
  (4).AOF日志文件的命令通过可读的方式进行记录,这个特性非常适合做灾难性的误删除的紧急恢复。比如某人不小心用flushall命令清空了所有数据,只要这个时候后台rewrite还没有发生,那么就可以立即拷贝AOF文件,将最后一条flushall命令给删了,然后再将该AOF文件放回去,就可以通过恢复机制,自动恢复所有数据

  AOF缺点
  (1).对于同一份数据来说,AOF日志文件通常比RDB数据快照文件更大
  (2).AOF开启后,支持的写QPS会比RDB支持的写QPS低,因为AOF一般会配置成每秒fsync一次日志文件,当然,每秒一次fsync,性能也还是很高的,如果你要保证一条数据都不丢,也是可以的,AOF的fsync设置成没写入一条数据,fsync一次,那就完蛋了,redis的QPS大降。
  (3).以前AOF发生过bug,就是通过AOF记录的日志,进行数据恢复的时候,没有恢复一模一样的数据出来。所以说,类似AOF这种较为复杂的基于命令日志/merge/回放的方式,比基于RDB每次持久化一份完整的数据快照文件的方式,更加脆弱一些,容易有bug。不过AOF就是为了避免rewrite过程导致的bug,因此每次rewrite并不是基于旧的指令日志进行merge的,而是基于当时内存中的数据进行指令的重新构建,这样健壮性会好很多。
  (4).唯一的比较大的缺点,其实就是做数据恢复的时候,会比较慢,还有做冷备,定期的备份,不太方便,可能要自己手写复杂的脚本去做,做冷备不太合适


  AOF和RDB数据恢复机制
  AOF,存放的指令日志,做数据恢复的时候,其实是要回放和执行所有的指令日志,来恢复出来内存中的所有数据的
  RDB,就是一份数据文件,恢复的时候,直接加载到内存中即可

  无论是AOF和RDB,在redis中都以一个文件的形式存在!!!


5.RDB和AOF如何选择
  (1).不要仅仅使用RDB,因为那样会导致你丢失很多数据
  (2).也不要仅仅使用AOF,因为那样有两个问题,第一,你通过AOF做冷备,没有RDB做冷备,来的恢复速度更快; 第二,RDB每次简单粗暴生成数据快照,更加健壮,可以避免AOF这种复杂的备份和恢复机制的bug
  (3).综合使用AOF和RDB两种持久化机制,用AOF来保证数据不丢失,作为数据恢复的第一选择; 用RDB来做不同程度的冷备,在AOF文件都丢失或损坏不可用的时候,还可以使用RDB来进行快速的数据恢复

6.如何配置RDB持久化
  (1).redis.conf文件,也就是/etc/redis/6379.conf,去配置持久化
例如:save 60 1000
(每隔60s,如果有超过1000个key发生了变更,那么就生成一个新的dump.rdb文件,就是当前redis内存中完整的数据快照,这个操作也被称之为snapshotting,快照
也可以手动调用save或者bgsave命令,同步或异步执行rdb快照生成)
  (2).save可以设置多个,就是多个snapshotting检查点,每到一个检查点,就会去check一下,是否有指定的key数量发生了变更,如果有,就生成一个新的dump.rdb文件


7.RDB持久化机制的工作流程
  (1).redis根据配置自己尝试去生成rdb快照文件,fork一个子进程出来,子进程尝试将数据dump到临时的rdb快照文件中,完成rdb快照文件的生成之后,就替换之前的旧的快照文件,dump.rdb,每次生成一个新的快照,都会覆盖之前的老快照。


8.基于RDB持久化机制的数据恢复实验
  (1).在redis中保存几条数据,立即停掉redis进程,然后重启redis,看看刚才插入的数据还在不在
  (2).在redis中再保存几条新的数据,用kill -9粗暴杀死redis进程,模拟redis故障异常退出,导致内存数据丢失的场景

  注意:通过redis-cli SHUTDOWN这种方式去停掉redis,其实是一种安全退出的模式,redis在退出的时候会将内存中的数据立即生成一份完整的rdb快照


9.如何配置AOF持久化
  (1).AOF持久化,默认是关闭的,默认是打开RDB持久化
  (2).appendonly yes,可以打开AOF持久化机制,在生产环境里面,一般来说AOF都是要打开的,除非你说随便丢个几分钟的数据也无所谓,打开AOF持久化机制之后,redis每次接收到一条写命令,就会写入日志文件中,当然是先写入os cache的,然后每隔一定时间再fsync一下,而且即使AOF和RDB都开启了,redis重启的时候,也是优先通过AOF进行数据恢复的,因为aof数据比较完整
  (3).可以配置AOF的fsync策略,有三种策略可以选择,一种是每次写入一条数据就执行一次fsync; 一种是每隔一秒执行一次fsync; 一种是不主动执行fsync
always: 每次写入一条数据,立即将这个数据对应的写日志fsync到磁盘上去,性能非常非常差,吞吐量很低; 确保说redis里的数据一条都不丢,那就只能这样了
everysec: 每秒将os cache中的数据fsync到磁盘,这个最常用的,生产环境一般都这么配置,性能很高,QPS还是可以上万的
no: 仅仅redis负责将数据写入os cache就撒手不管了,然后后面os自己会时不时有自己的策略将数据刷入磁盘,不可控了


10.AOF持久化的数据恢复实验
  (1).先仅仅打开RDB,写入一些数据,然后kill -9杀掉redis进程,接着重启redis,发现数据没了,因为RDB快照还没生成
  (2).打开AOF的开关,启用AOF持久化
  (3).写入一些数据,观察AOF文件中的日志内容
  (4).kill -9杀掉redis进程,重新启动redis进程,发现数据被恢复回来了,就是从AOF文件中恢复回来的(redis进程启动的时候,直接就会从appendonly.aof中加载所有的日志,把内存中的数据恢复回来)

  注意:在appendonly.aof文件中,可以看到刚写的日志,它们其实就是先写入os cache的,然后1秒后才fsync到磁盘中,只有fsync到磁盘中了,才是安全的,要不然光是在os cache中,机器只要重启,就什么都没了


11.AOF rewrite
  AOF工作原理
  (1).redis fork一个子进程
  (2).子进程基于当前内存中的数据,构建日志,开始往一个新的临时的AOF文件中写入日志
  (3).redis主进程,接收到client新的写操作之后,在内存中的数据继续写入新日志到AOF文件中,同时新的数据也继续写入旧的AOF文件
  (4).redis主进程将内存中的新写进去的日志再次追加到新的AOF文件中
  (5).用新的日志文件替换掉旧的日志文件


  redis中的数据其实有限的,很多数据可能会自动过期,可能会被用户删除,可能会被redis用缓存清除的算法清理掉,redis中的数据会不断淘汰掉旧的,就一部分常用的数据会被自动保留在redis内存中,所以可能很多之前的已经被清理掉的数据,对应的写日志还停留在AOF中,AOF日志文件就一个,会不断的膨胀,到很大很大,所以AOF会自动在后台每隔一定时间做rewrite操作,比如日志里已经存放了针对100w数据的写日志了; redis内存只剩下10万; 基于内存中当前的10万数据构建一套最新的日志,到AOF中; 覆盖之前的老日志; 确保AOF日志文件不会过大,保持跟redis内存数据量一致
redis 2.4之前,还需要手动,开发一些脚本,crontab,通过BGREWRITEAOF命令去执行AOF rewrite,但是redis 2.4之后,会自动进行rewrite操作

  注意:
  在redis.conf中,可以配置rewrite策略
  auto-aof-rewrite-percentage 100 
  auto-aof-rewrite-min-size 64mb
  比如说上一次AOF rewrite之后,是128mb,然后就会接着128mb继续写AOF的日志,如果发现增长的比例,超过了之前的100%,也就是256mb,就可能会去触发一次rewrite,但是此时还要去跟min-size,64mb去比较,256mb > 64mb,才会去触发rewrite


12.AOF破损文件的修复
  如果redis在append数据到AOF文件时,机器宕机了,可能会导致AOF文件破损,用redis-check-aof --fix命令来修复破损的AOF文件。


13.AOF和RDB同时工作
  (1).如果RDB在执行snapshotting操作,那么redis不会执行AOF rewrite; 如果redis再执行AOF rewrite,那么就不会执行RDB snapshotting
  (2).如果RDB在执行snapshotting,此时用户执行BGREWRITEAOF命令,那么等RDB快照生成之后,才会去执行AOF rewrite
  (3).同时有RDB snapshot文件和AOF日志文件,那么redis重启的时候,会优先使用AOF进行数据恢复,因为其中的日志更完整




14.企业级的持久化的配置策略
  企业中,RDB的生成策略,用默认的也差不多
  save 60 10000:如果你希望尽可能确保说,RDB最多丢1分钟的数据,那么尽量就是每隔1分钟都生成一个快照,低峰期,数据量很少,也没必要
  AOF一定要打开,fsync,everysec
  auto-aof-rewrite-percentage 100: 就是当前AOF大小膨胀到超过上次100%,上次的两倍 
  auto-aof-rewrite-min-size 64mb: 根据你的数据量来定,16mb,32mb


15.企业级的数据备份方案
  (1).写crontab定时调度脚本去做数据备份
  (2).每小时都copy一份rdb的备份,到一个目录中去,仅仅保留最近48小时的备份
  (3).每天都保留一份当日的rdb的备份,到一个目录中去,仅仅保留最近1个月的备份
  (4).每次copy备份的时候,都把太旧的备份给删了
  (5).每天将当前服务器上所有的数据备份,发送一份到远程的云服务上去
  按小时和按天同时备份

  每小时copy一次备份,删除48小时前的数据
  crontab -e
  0 * * * * sh /usr/local/redis/copy/redis_rdb_copy_hourly.sh
  redis_rdb_copy_hourly.sh

  #!/bin/sh 
  cur_date=`date +%Y%m%d%k`
  rm -rf /usr/local/redis/snapshotting/$cur_date
  mkdir /usr/local/redis/snapshotting/$cur_date
  cp /var/redis/6379/dump.rdb /usr/local/redis/snapshotting/$cur_date

  del_date=`date -d -48hour +%Y%m%d%k`
  rm -rf /usr/local/redis/snapshotting/$del_date

  每天copy一次备份
  crontab -e
  0 0 * * * sh /usr/local/redis/copy/redis_rdb_copy_daily.sh
  redis_rdb_copy_daily.sh

  #!/bin/sh 
  cur_date=`date +%Y%m%d`
  rm -rf /usr/local/redis/snapshotting/$cur_date
  mkdir /usr/local/redis/snapshotting/$cur_date
  cp /var/redis/6379/dump.rdb /usr/local/redis/snapshotting/$cur_date
  del_date=`date -d -1month +%Y%m%d`
  rm -rf /usr/local/redis/snapshotting/$del_date

  每天一次将所有数据上传一次到远程的云服务器上去


16.企业级数据恢复方案
  (1).如果是redis进程挂掉,那么重启redis进程即可,直接基于AOF日志文件恢复数据
  (2).如果是redis进程所在机器挂掉,那么重启机器后,尝试重启redis进程,尝试直接基于AOF日志文件进行数据恢复,前提是AOF没有破损,AOF append-only,顺序写入,如果AOF文件破损,那么用redis-check-aof fix修复。
  (3).如果redis当前最新的AOF和RDB文件出现了丢失/损坏,那么可以尝试基于该机器上当前的某个最新的RDB数据副本进行数据恢复,当前最新的AOF和RDB文件都出现了丢失/损坏到无法恢复,一般不是机器的故障,而是人为。


17.容灾演练
  appendonly.aof + dump.rdb,优先用appendonly.aof去恢复数据。

  (1).如果关闭AOF持久化机制,并且dump.rdb是有数据的,这时候重启redis,发现内存中明显没有恢复数据。
原因:redis启动的时候,自动重新基于内存的数据,生成了一份最新的rdb快照,直接用空的数据,覆盖掉了我们有数据的dump.rdb
  (2).如果打开AOF,停止redis之后,先删除appendonly.aof,然后将我们的dump.rdb拷贝过去,然后再重启redis,发现依然没有恢复数据
原因:虽然你删除了appendonly.aof,但是因为打开了aof持久化,redis就一定会优先基于aof去恢复,即使文件不在,那就创建一个新的空的aof文件
  (3).停止redis,暂时在配置中关闭aof,然后拷贝一份rdb过来,再重启redis,这时候内存中的数据恢复成功;假如不小心,再关掉redis,手动修改配置文件,打开aof,再重启redis,数据又没了,因为是空的aof文件,所以所有数据又没了。

  在数据安全丢失的情况下,基于rdb冷备,如何完美的恢复数据,同时还保持aof和rdb的双开?
  (4).停止redis,关闭aof,拷贝rdb备份,重启redis,确认数据恢复,直接在命令行热修改redis配置,打开aof,这个redis就会将内存中的数据对应的日志,写入aof文件中,此时aof和rdb两份数据文件的数据就同步了。(是基于当时内存中的数据进行指令的重新构建

注意:redis config set热修改配置参数,可能配置文件中的实际的参数没有被持久化的修改,再次停止redis,手动修改配置文件,打开aof的命令,再次重启redis
  (5).如果当前机器上的所有RDB文件全部损坏,那么从远程的云服务上拉取最新的RDB快照回来恢复数据
  (6).如果是发现有重大的数据错误,比如某个小时上线的程序一下子将数据全部污染了,数据全错了,那么可以选择某个更早的时间点,对数据进行恢复
举个例子,12点上线了代码,发现代码有bug,导致代码生成的所有的缓存数据,写入redis,全部错了,找到一份11点的rdb的冷备,然后按照上面的步骤,去恢复到11点的数据。

分享到:
评论

相关推荐

    YOLOv12:以注意力为中心的实时目标检测器.pdf

    YOLOv12:以注意力为中心的实时目标检测器

    GO语言基础语法指令教程

    GO语言基础语法指令教程

    MATLAB代码实现:分布式电源接入对配电网运行影响深度分析与评估,MATLAB代码分析:分布式电源接入对配电网运行影响评估,MATLAB代码:分布式电源接入对配电网影响分析 关键词:分布式电源 配电

    MATLAB代码实现:分布式电源接入对配电网运行影响深度分析与评估,MATLAB代码分析:分布式电源接入对配电网运行影响评估,MATLAB代码:分布式电源接入对配电网影响分析 关键词:分布式电源 配电网 评估 参考文档:《自写文档,联系我看》参考选址定容模型部分; 仿真平台:MATLAB 主要内容:代码主要做的是分布式电源接入场景下对配电网运行影响的分析,其中,可以自己设置分布式电源接入配电网的位置,接入配电网的有功功率以及无功功率的大小,通过牛顿拉夫逊法求解分布式电源接入后的电网潮流,从而评价分布式电源接入前后的电压、线路潮流等参数是否发生变化,评估配电网的运行方式。 代码非常精品,是研究含分布式电源接入的电网潮流计算的必备程序 ,分布式电源; 配电网; 接入影响分析; 潮流计算; 牛顿拉夫逊法; 电压评估; 必备程序。,基于MATLAB的分布式电源对配电网影响评估系统

    三相光伏并网逆变器:Mppt最大功率跟踪与800V中间母线电压的电力转换技术,三相光伏并网逆变器:实现最大功率跟踪与800V中间母线电压的优化处理,三相光伏并网逆变器 输入光伏Mppt 最大功率跟踪

    三相光伏并网逆变器:Mppt最大功率跟踪与800V中间母线电压的电力转换技术,三相光伏并网逆变器:实现最大功率跟踪与800V中间母线电压的优化处理,三相光伏并网逆变器 输入光伏Mppt 最大功率跟踪中间母线电压800V 后级三相光伏并网逆变器 ,三相光伏并网逆变器; 输入光伏Mppt; 最大功率跟踪; 中间母线电压800V; 后级逆变器,三相光伏并网逆变器:MPPT最大功率跟踪800V母线电压

    基于SSM的车位销售平台设计与实现.zip(毕设&课设&实训&大作业&竞赛&项目)

    项目工程资源经过严格测试运行并且功能上ok,可实现复现复刻,拿到资料包后可实现复现出一样的项目,本人系统开发经验充足(全栈全领域),有任何使用问题欢迎随时与我联系,我会抽时间努力为您解惑,提供帮助 【资源内容】:包含源码+工程文件+说明等。答辩评审平均分达到96分,放心下载使用!可实现复现;设计报告也可借鉴此项目;该资源内项目代码都经过测试运行,功能ok 【项目价值】:可用在相关项目设计中,皆可应用在项目、毕业设计、课程设计、期末/期中/大作业、工程实训、大创等学科竞赛比赛、初期项目立项、学习/练手等方面,可借鉴此优质项目实现复刻,设计报告也可借鉴此项目,也可基于此项目来扩展开发出更多功能 【提供帮助】:有任何使用上的问题欢迎随时与我联系,抽时间努力解答解惑,提供帮助 【附带帮助】:若还需要相关开发工具、学习资料等,我会提供帮助,提供资料,鼓励学习进步 下载后请首先打开说明文件(如有);整理时不同项目所包含资源内容不同;项目工程可实现复现复刻,如果基础还行,也可在此程序基础上进行修改,以实现其它功能。供开源学习/技术交流/学习参考,勿用于商业用途。质量优质,放心下载使用

    西门子博途三部十层电梯程序案例解析:基于Wincc RT Professional V14及更高版本的应用探索,西门子博途三部十层电梯程序案例解析:基于Wincc RT Professional画面与

    西门子博途三部十层电梯程序案例解析:基于Wincc RT Professional V14及更高版本的应用探索,西门子博途三部十层电梯程序案例解析:基于Wincc RT Professional画面与V14及以上版本技术参考,西门子1200博途三部十层电梯程序案例,加Wincc RT Professional画面三部十层电梯程序,版本V14及以上。 程序仅限于参考资料使用。 ,西门子;1200博途;三部十层电梯程序案例;Wincc RT Professional;V14以上程序版本。,西门子V14+博途三部十层电梯程序案例:Wincc RT Pro专业画面技术解析

    基于舆情数据的知识图谱推荐可视化系统论文,全原创,免费分享

    基于舆情数据的知识图谱推荐可视化系统论文,全原创,免费分享

    基于Vivado源码的AM包络检调制解调与FIR滤波器设计在FPGA上的实现,基于Zynq-7000和Artix-7系列的AM包络检调制解调源码及Vivado环境下的实现,AM包络检调制解调,Viva

    基于Vivado源码的AM包络检调制解调与FIR滤波器设计在FPGA上的实现,基于Zynq-7000和Artix-7系列的AM包络检调制解调源码及Vivado环境下的实现,AM包络检调制解调,Vivado源码 FPGA的AM调制解调源码,其中FIR滤波器根据MATLAB设计。 【AM_jietiao】文件是基于zynq-7000系列,但没有涉及AD与DA,只是单纯的仿真。 【AM包络检调制解调_Vivado源码】文件基于Artix-7系列,从AD读入信号后,进行AM调制,并解调DA输出。 ,AM包络检调制解调;Vivado源码;FPGA;AM调制解调源码;FIR滤波器;MATLAB设计;Zynq-7000系列;Artix-7系列;AD读入信号;DA输出,AM包络调制解调源码:Zynq-7000与Artix-7 FPGA的不同实现

    rdtyfv、ijij

    yugy

    2025山东大学:DeepSeek应用与部署(部署方案大全+API调用+业务应用)-80页.pptx

    2025山东大学:DeepSeek应用与部署(部署方案大全+API调用+业务应用)-80页.pptx

    chromedriver-mac-x64-135.0.7023.0(Dev).zip

    chromedriver-mac-x64-135.0.7023.0(Dev).zip

    基于单片机protues仿真的433MHz无线模块编解码收发通信测试(仿真图、源代码)

    基于单片机protues仿真的433MHz无线模块编解码收发通信测试(仿真图、源代码) 该设计为单片机protues仿真的433MHz无线模块收发通信测试; 1、433M超再生收发模块; 2、在仿真图中是把发射MCU的P2_7腿直接输入到接收MCU的INT0实现编码解码的; 3、通过433MHz无线模块实现无线通信的编解码功能; 4、按键控制指令; 5、液晶屏显示收发状态和信息;

    车机安卓版好用的应用管理app

    资源说说明; 自带文件管理 adb操作以及应用管理等等的功能。 操作性对比其他应用较好。 参阅博文: https://blog.csdn.net/mg668/article/details/145689511?spm=1001.2014.3001.5352

    软件工程课程设计前端.zip

    项目工程资源经过严格测试运行并且功能上ok,可实现复现复刻,拿到资料包后可实现复现出一样的项目,本人系统开发经验充足(全栈全领域),有任何使用问题欢迎随时与我联系,我会抽时间努力为您解惑,提供帮助 【资源内容】:包含源码+工程文件+说明等。答辩评审平均分达到96分,放心下载使用!可实现复现;设计报告也可借鉴此项目;该资源内项目代码都经过测试运行,功能ok 【项目价值】:可用在相关项目设计中,皆可应用在项目、毕业设计、课程设计、期末/期中/大作业、工程实训、大创等学科竞赛比赛、初期项目立项、学习/练手等方面,可借鉴此优质项目实现复刻,设计报告也可借鉴此项目,也可基于此项目来扩展开发出更多功能 【提供帮助】:有任何使用上的问题欢迎随时与我联系,抽时间努力解答解惑,提供帮助 【附带帮助】:若还需要相关开发工具、学习资料等,我会提供帮助,提供资料,鼓励学习进步 下载后请首先打开说明文件(如有);整理时不同项目所包含资源内容不同;项目工程可实现复现复刻,如果基础还行,也可在此程序基础上进行修改,以实现其它功能。供开源学习/技术交流/学习参考,勿用于商业用途。质量优质,放心下载使用

    智慧图书管理系统(源码+数据库+论文)java开发springboot框架javaweb,可做计算机毕业设计或课程设计

    智慧图书管理系统(源码+数据库+论文)java开发springboot框架javaweb,可做计算机毕业设计或课程设计 【功能需求】 本系统分为读者、管理员2个角色 读者可以进行注册登录、浏览图书以及留言、图书借阅、图书归还、图书续借、个人中心、论坛交流、等功能 管理员可以进行读者管理、图书管理、论坛论坛回复管理、图书借阅管理(下架、库存管理、修改、删除)、轮播图管理 【环境需要】 1.运行环境:最好是java jdk 1.8,我们在这个平台上运行的。其他版本理论上也可以。 2.IDE环境:IDEA,Eclipse,Myeclipse都可以。 3.tomcat环境:Tomcat 7.x,8.x,9.x版本均可 4.数据库:MySql 5.7/8.0等版本均可; 【购买须知】 本源码项目经过严格的调试,项目已确保无误,可直接用于课程实训或毕业设计提交。里面都有配套的运行环境软件,讲解视频,部署视频教程,一应俱全,可以自己按照教程导入运行。附有论文参考,使学习者能够快速掌握系统设计和实现的核心技术。

    三相APFC电路与单相Boost PFC电路仿真模型:电压外环电流内环双闭环控制研究,三相电路仿真模型:探索APFC电路、单相PFC电路及BoostPFC电路的动态特性与双闭环控制策略,APFC电路

    三相APFC电路与单相Boost PFC电路仿真模型:电压外环电流内环双闭环控制研究,三相电路仿真模型:探索APFC电路、单相PFC电路及BoostPFC电路的动态特性与双闭环控制策略,APFC电路,单相PFC电路,单相BoostPFC电路仿真模型。 网侧220V 50Hz,输出电压设置为50Hz。 电压外环电流内环双闭环控制仿真模型 ,APFC电路; 单相PFC电路; 单相BoostPFC电路仿真模型; 网侧电压; 220V 50Hz; 输出电压50Hz; 电压外环电流内环双闭环控制仿真模型。,基于APFC电路的单相Boost PFC仿真模型:网侧电压220V/50Hz下电压电流双闭环控制的研究与应用

    MATLAB环境下ADMM算法在分布式调度中的应用:比较并行与串行算法(Jocobi与Gaussian Seidel)的优化效果与实现细节-基于YALMIP和GUROBI的仿真平台复刻参考文档的研究

    MATLAB环境下ADMM算法在分布式调度中的应用:比较并行与串行算法(Jocobi与Gaussian Seidel)的优化效果与实现细节——基于YALMIP和GUROBI的仿真平台复刻参考文档的研究结果。,MATLAB下ADMM算法在分布式调度中的并行与串行算法应用:基于YALMIP与GUROBI的仿真研究,MATLAB代码:ADMM算法在分布式调度中的应用 关键词:并行算法(Jocobi)和串行算法(Gaussian Seidel, GS) 参考文档:《主动配电网分布式无功优化控制方法》《基于串行和并行ADMM算法的电-气能量流分布式协同优化》 仿真平台:MATLAB YALMIP GUROBI 主要内容:ADMM算法在分布式调度中的应用 复刻参考文档 ,关键词:ADMM算法; 分布式调度; 并行算法(Jocobi); 串行算法(Gaussian Seidel, GS); MATLAB代码; YALMIP; GUROBI; 主动配电网; 无功优化控制方法; 能量流分布式协同优化。,MATLAB实现:ADMM算法在分布式调度中的并行与串行优化应用

    “考虑P2G、碳捕集与碳交易机制的综合能源系统优化调度模型研究”,考虑电转气P2G与碳捕集设备的热电联供综合能源系统优化调度模型研究(含碳交易机制与四种算例场景分析),考虑P2G和碳捕集设备的热电联供

    “考虑P2G、碳捕集与碳交易机制的综合能源系统优化调度模型研究”,考虑电转气P2G与碳捕集设备的热电联供综合能源系统优化调度模型研究(含碳交易机制与四种算例场景分析),考虑P2G和碳捕集设备的热电联供综合能源系统优化调度模型 摘要:代码主要做的是一个考虑电转气P2G和碳捕集设备的热电联供综合能源系统优化调度模型,模型耦合CHP热电联产单元、电转气单元以及碳捕集单元,并重点考虑了碳交易机制,建立了综合能源系统运行优化模型,与目前市面上的代码不同,本代码完全复现了文档中所提出的四种算例场景,没有对比算例,买过去也没有任何意义,四种算例主要包括: 1)t不包括P2G、CCS、以及碳交易 2)t包括P2G,但是不包括CCS以及碳交易 3)t包括P2G和CCS,但是不包括碳交易 4)t包括P2G、CCS以及碳交易 且最终的实现效果与文档进行对比后,虽然数值无法100%一致,但是结果以及数值曲线,几乎完全一样,此版本为目前市面上最好的园区综合能源调度代码,没有之一 ,考虑电转气(P2G); 碳捕集设备; 热电联供综合能源系统; 优化调度模型; 碳交易机制; CHP热电联产单元; 耦合模型; 算

    FS-LDM培训材料(DAY_2)_NCR数据仓库事业部.ppt

    FS-LDM培训材料(DAY_2)_NCR数据仓库事业部.ppt

    专题 平面向量的数量积(学生版)20250222.pdf

    专题 平面向量的数量积(学生版)20250222.pdf

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics