Redisson客户端对集群模式中主机名的支持问题解析
Redis从7.x版本开始引入了两个重要的集群配置参数:cluster-preferred-endpoint-type和cluster-announce-hostname。当cluster-preferred-endpoint-type设置为hostname时,Redis集群的Moved和Ask响应会包含主机名而非IP地址。而cluster-announce-hostname参数则会让集群节点在输出中包含主机名信息。
在Redis集群的实际部署中,节点经常位于代理或NAT网关之后,这种情况下使用主机名而非IP地址进行连接更为合理。目前主流的Redis Java客户端如Lettuce和Jedis都已经支持通过主机名连接集群节点。
然而,Redisson在实现集群模式时存在一个明显的缺陷:即使集群节点已经宣告了主机名,Redisson仍然只解析和使用IP地址进行连接。这导致在某些网络环境下,特别是当节点位于代理或NAT之后时,Redisson无法正常连接到集群节点。
问题的根源在于Redisson的ClusterNodesDecoder实现中,它只解析IP地址而忽略了可能同时存在的主机名信息。这种设计限制了Redisson在复杂网络环境中的适用性。
幸运的是,这个问题已经被Redisson团队确认并修复。新版本将优先使用主机名进行连接(如果可用),只有在主机名不可用时才会回退到IP地址。这一改进使得Redisson能够更好地适应各种网络环境,特别是那些需要使用主机名进行连接的场景。
对于开发者而言,这一改进意味着在使用Redisson连接Redis集群时,不再需要担心节点位于代理或NAT之后的问题。Redisson现在能够像其他主流Redis客户端一样,正确处理包含主机名的集群节点信息,提供更加稳定可靠的连接能力。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
yuanrongopenYuanrong runtime:openYuanrong 多语言运行时提供函数分布式编程,支持 Python、Java、C++ 语言,实现类单机编程高性能分布式运行。Go051
MiniCPM-SALAMiniCPM-SALA 正式发布!这是首个有效融合稀疏注意力与线性注意力的大规模混合模型,专为百万级token上下文建模设计。00
ebook-to-mindmapepub、pdf 拆书 AI 总结TSX01