JAVAEE——宜立方商城06:Redis安装、数据类型和持久化方案、Redis集群分析与搭建、实现缓存和同步

1. 学习计划

1、首页轮播图展示

2、Redis服务器搭建

3、向业务逻辑中添加缓存。

4、使用redis做缓存

5、缓存同步。

2. 首页轮播图动态展示

2.1. 功能分析

根据分类id查询内容列表,把内容展示到首页。

内容分类id需要是固定的。可以配置到属性文件中。

展示首页之前,先查询内容列表,然后展示到首页。

2.2. Dao层

单表查询。可以使用逆向工程。

2.3. Service层

参数:内容分类id

返回值:List<TbContent>

业务逻辑:

根据分类id查询内容列表。

@Override
public List<TbContent> getContentList(long cid) {
//根据分类id查询内容列表
//设置查询条件
TbContentExample example = new TbContentExample();
Criteria criteria = example.createCriteria();
criteria.andCategoryIdEqualTo(cid);
//执行查询
List<TbContent> list = contentMapper.selectByExample(example);
return list;
}

需要把接口安装到本地仓库。

2.4. 表现层

引用服务:

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Springmvc.xml中添加引用:

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需要在展示首页的Controller中添加业务逻辑。

3. Redis的安装

3.1. Redis的安装

Redis是c语言开发的。

安装redis需要c语言的编译环境。如果没有gcc需要在线安装。yum install gcc-c++

安装步骤:

第一步:redis的源码包上传到linux系统。

第二步:解压缩redis。(tar zxf)

第三步:编译。进入redis源码目录。make

第四步:安装。make install PREFIX=/usr/local/redis

PREFIX参数指定redis的安装目录。一般软件安装到/usr目录下

3.2. 连接redis

3.2.1. redis的启动:

前端启动:在redis的安装目录下直接启动redis-server

[root@localhost bin]# ./redis-server

后台启动:

把/root/redis-3.0.0/redis.conf复制到/usr/local/redis/bin目录下

[root@localhost redis-3.0.0]# cp redis.conf /usr/local/redis/bin/

修改配置文件:

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[root@localhost bin]# ./redis-server redis.conf

查看redis进程:

[root@localhost bin]# ps aux|grep redis

root      5190  0.1  0.3  33936  1712 ?        Ssl  18:23   0:00 ./redis-server *:6379

root      5196  0.0  0.1   4356   728 pts/0    S+   18:24   0:00 grep redis

[root@localhost bin]#

3.2.2. Redis-cli

[root@localhost bin]# ./redis-cli

默认连接localhost运行在6379端口的redis服务。

[root@localhost bin]# ./redis-cli -h 192.168.25.129 -p 6379

-h:连接的服务器的地址

-p:服务的端口号

关闭redis:[root@localhost bin]# ./redis-cli shutdown

3.3. Redis五种数据类型

String:key-value(做缓存)

Redis中所有的数据都是字符串。命令不区分大小写,key是区分大小写的。Redis是单线程的。Redis中不适合保存内容大的数据。

get、set、

incr:加一(生成id)

Decr:减一

Keys * 看全部

Hash:key-fields-values(做缓存)

相当于一个key对于一个map,map中还有key-value

使用hash对key进行归类。

Hset:向hash中添加内容

Hget:从hash中取内容

List:有顺序可重复

192.168.25.129:6379> lpush list1 a b c d

(integer) 4

192.168.25.129:6379> lrange list1 0 -1

1) "d"

2) "c"

3) "b"

4) "a"

192.168.25.129:6379> rpush list1 1 2 3 4

(integer) 8

192.168.25.129:6379> lrange list1 0 -1

1) "d"

2) "c"

3) "b"

4) "a"

5) "1"

6) "2"

7) "3"

8) "4"

192.168.25.129:6379>

192.168.25.129:6379> lpop list1

"d"

192.168.25.129:6379> lrange list1 0 -1

1) "c"

2) "b"

3) "a"

4) "1"

5) "2"

6) "3"

7) "4"

192.168.25.129:6379> rpop list1

"4"

192.168.25.129:6379> lrange list1 0 -1

1) "c"

2) "b"

3) "a"

4) "1"

5) "2"

6) "3"

192.168.25.129:6379>

Set:元素无顺序,不能重复

192.168.25.129:6379> sadd set1 a b c c c d

(integer) 4

192.168.25.129:6379> smembers set1

1) "b"

2) "c"

3) "d"

4) "a"

192.168.25.129:6379> srem set1 a

(integer) 1

192.168.25.129:6379> smembers set1

1) "b"

2) "c"

3) "d"

192.168.25.129:6379>

还有集合运算命令,自学。

SortedSet(zset):有顺序,不能重复

192.168.25.129:6379> zadd zset1 2 a 5 b 1 c 6 d

(integer) 4

192.168.25.129:6379> zrange zset1 0 -1

1) "c"

2) "a"

3) "b"

4) "d"

192.168.25.129:6379> zrem zset1 a

(integer) 1

192.168.25.129:6379> zrange zset1 0 -1

1) "c"

2) "b"

3) "d"

192.168.25.129:6379> zrevrange zset1 0 -1

1) "d"

2) "b"

3) "c"

192.168.25.129:6379> zrange zset1 0 -1 withscores

1) "c"

2) "1"

3) "b"

4) "5"

5) "d"

6) "6"

192.168.25.129:6379> zrevrange zset1 0 -1 withscores

1) "d"

2) "6"

3) "b"

4) "5"

5) "c"

6) "1"

192.168.25.129:6379>

3.4. Key命令

设置key的过期时间。

Expire key second:设置key的过期时间

Ttl key:查看key的有效期

Persist key:清除key的过期时间。Key持久化。

192.168.25.129:6379> expire Hello 100

(integer) 1

192.168.25.129:6379> ttl Hello

(integer) 77

Persist key 持久化回去

4. Redis的持久化方案

Redis的所有数据都是保存到内存中的。

Rdb:快照形式,定期把内存中当前时刻的数据保存到磁盘。Redis默认支持的持久化方案。

aof形式:append only file。把所有对redis数据库操作的命令,增删改操作的命令。保存到文件中。数据库恢复时把所有的命令执行一遍即可。

在redis.conf配置文件中配置。

Rdb:

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Aof的配置:

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两种持久化方案同时开启使用aof文件来恢复数据库。

5. Redis集群的搭建

5.1. redis-cluster架构图

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redis-cluster投票:容错

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架构细节:

(1)所有的redis节点彼此互联(PING-PONG机制),内部使用二进制协议优化传输速度和带宽.

(2)节点的fail是通过集群中超过半数的节点检测失效时才生效.

(3)客户端与redis节点直连,不需要中间proxy层.客户端不需要连接集群所有节点,连接集群中任何一个可用节点即可

(4)redis-cluster把所有的物理节点映射到[0-16383]slot上,cluster 负责维护node<->slot<->value

Redis 集群中内置了 16384 个哈希槽,当需要在 Redis 集群中放置一个 key-value 时,redis 先对 key 使用 crc16 算法算出一个结果,然后把结果对 16384 求余数,这样每个 key 都会对应一个编号在 0-16383 之间的哈希槽,redis 会根据节点数量大致均等的将哈希槽映射到不同的节点

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5.2. Redis集群的搭建

Redis集群中至少应该有三个节点。要保证集群的高可用,需要每个节点有一个备份机。

Redis集群至少需要6台服务器。

搭建伪分布式。可以使用一台虚拟机运行6个redis实例。需要修改redis的端口号7001-7006

5.2.1. 集群搭建环境

1、使用ruby脚本搭建集群。需要ruby的运行环境。

安装ruby

yum install ruby

yum install rubygems

2、安装ruby脚本运行使用的包。

[root@localhost ~]# gem install redis-3.0.0.gem

Successfully installed redis-3.0.0

1 gem installed

Installing ri documentation for redis-3.0.0...

Installing RDoc documentation for redis-3.0.0...

[root@localhost ~]#

[root@localhost ~]# cd redis-3.0.0/src

[root@localhost src]# ll *.rb

-rwxrwxr-x. 1 root root 48141 Apr  1  2015 redis-trib.rb

5.2.2. 搭建步骤

需要6台redis服务器。搭建伪分布式。

需要6个redis实例。

需要运行在不同的端口7001-7006

第一步:创建6个redis实例,每个实例运行在不同的端口。需要修改redis.conf配置文件。配置文件中还需要把cluster-enabled yes前的注释去掉。

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第二步:启动每个redis实例。

第三步:使用ruby脚本搭建集群。

./redis-trib.rb create --replicas 1 192.168.25.129:7001 192.168.25.129:7002 192.168.25.129:7003 192.168.25.129:7004 192.168.25.129:7005 192.168.25.129:7006

创建关闭集群的脚本:

[root@localhost redis-cluster]# vim shutdow-all.sh

redis01/redis-cli -p 7001 shutdown

redis01/redis-cli -p 7002 shutdown

redis01/redis-cli -p 7003 shutdown

redis01/redis-cli -p 7004 shutdown

redis01/redis-cli -p 7005 shutdown

redis01/redis-cli -p 7006 shutdown

[root@localhost redis-cluster]# chmod u+x shutdow-all.sh

注意:port和nodes文件,不能设置成相同nodes名字的,而且端口也设置成不一样。

[root@localhost redis-cluster]# ./redis-trib.rb create --replicas 1 192.168.25.129:7001 192.168.25.129:7002 192.168.25.129:7003 192.168.25.129:7004 192.168.25.129:7005  192.168.25.129:7006

>>> Creating cluster

Connecting to node 192.168.25.129:7001: OK

Connecting to node 192.168.25.129:7002: OK

Connecting to node 192.168.25.129:7003: OK

Connecting to node 192.168.25.129:7004: OK

Connecting to node 192.168.25.129:7005: OK

Connecting to node 192.168.25.129:7006: OK

>>> Performing hash slots allocation on 6 nodes...

Using 3 masters:

192.168.25.129:7001

192.168.25.129:7002

192.168.25.129:7003

Adding replica 192.168.25.129:7004 to 192.168.25.129:7001

Adding replica 192.168.25.129:7005 to 192.168.25.129:7002

Adding replica 192.168.25.129:7006 to 192.168.25.129:7003

M: 2e48ae301e9c32b04a7d4d92e15e98e78de8c1f3 192.168.25.129:7001

slots:0-5460 (5461 slots) master

M: 8cd93a9a943b4ef851af6a03edd699a6061ace01 192.168.25.129:7002

slots:5461-10922 (5462 slots) master

M: 2935007902d83f20b1253d7f43dae32aab9744e6 192.168.25.129:7003

slots:10923-16383 (5461 slots) master

S: 74f9d9706f848471583929fc8bbde3c8e99e211b 192.168.25.129:7004

replicates 2e48ae301e9c32b04a7d4d92e15e98e78de8c1f3

S: 42cc9e25ebb19dda92591364c1df4b3a518b795b 192.168.25.129:7005

replicates 8cd93a9a943b4ef851af6a03edd699a6061ace01

S: 8b1b11d509d29659c2831e7a9f6469c060dfcd39 192.168.25.129:7006

replicates 2935007902d83f20b1253d7f43dae32aab9744e6

Can I set the above configuration? (type 'yes' to accept): yes

>>> Nodes configuration updated

>>> Assign a different config epoch to each node

>>> Sending CLUSTER MEET messages to join the cluster

Waiting for the cluster to join.....

>>> Performing Cluster Check (using node 192.168.25.129:7001)

M: 2e48ae301e9c32b04a7d4d92e15e98e78de8c1f3 192.168.25.129:7001

slots:0-5460 (5461 slots) master

M: 8cd93a9a943b4ef851af6a03edd699a6061ace01 192.168.25.129:7002

slots:5461-10922 (5462 slots) master

M: 2935007902d83f20b1253d7f43dae32aab9744e6 192.168.25.129:7003

slots:10923-16383 (5461 slots) master

M: 74f9d9706f848471583929fc8bbde3c8e99e211b 192.168.25.129:7004

slots: (0 slots) master

replicates 2e48ae301e9c32b04a7d4d92e15e98e78de8c1f3

M: 42cc9e25ebb19dda92591364c1df4b3a518b795b 192.168.25.129:7005

slots: (0 slots) master

replicates 8cd93a9a943b4ef851af6a03edd699a6061ace01

M: 8b1b11d509d29659c2831e7a9f6469c060dfcd39 192.168.25.129:7006

slots: (0 slots) master

replicates 2935007902d83f20b1253d7f43dae32aab9744e6

[OK] All nodes agree about slots configuration.

>>> Check for open slots...

>>> Check slots coverage...

[OK] All 16384 slots covered.

[root@localhost redis-cluster]#

5.3. 集群的使用方法

Redis-cli连接集群。

[root@localhost redis-cluster]# redis01/redis-cli -p 7002 -c

-c:代表连接的是redis集群

6. Jedis

需要把jedis依赖的jar包添加到工程中。Maven工程中需要把jedis的坐标添加到依赖。

推荐添加到服务层。E3-content-Service工程中。

6.1. 连接单机版

第一步:创建一个Jedis对象。需要指定服务端的ip及端口。

第二步:使用Jedis对象操作数据库,每个redis命令对应一个方法。

第三步:打印结果。

第四步:关闭Jedis

@Test
public void testJedis() throws Exception {
// 第一步:创建一个Jedis对象。需要指定服务端的ip及端口。
Jedis jedis = new Jedis("192.168.25.129", 6379);
// 第二步:使用Jedis对象操作数据库,每个redis命令对应一个方法。
String result = jedis.get("hello");
// 第三步:打印结果。
System.out.println(result);
// 第四步:关闭Jedis
jedis.close();
}

6.2. 连接单机版使用连接池

第一步:创建一个JedisPool对象。需要指定服务端的ip及端口。

第二步:从JedisPool中获得Jedis对象。

第三步:使用Jedis操作redis服务器。

第四步:操作完毕后关闭jedis对象,连接池回收资源。

第五步:关闭JedisPool对象。

@Test
public void testJedisPool() throws Exception {
// 第一步:创建一个JedisPool对象。需要指定服务端的ip及端口。
JedisPool jedisPool = new JedisPool("192.168.25.129", 6379);
// 第二步:从JedisPool中获得Jedis对象。
Jedis jedis = jedisPool.getResource();
// 第三步:使用Jedis操作redis服务器。
jedis.set("jedis", "test");
String result = jedis.get("jedis");
System.out.println(result);
// 第四步:操作完毕后关闭jedis对象,连接池回收资源。
jedis.close();
// 第五步:关闭JedisPool对象。
jedisPool.close();
}

6.3. 连接集群版

第一步:使用JedisCluster对象。需要一个Set<HostAndPort>参数。Redis节点的列表。

第二步:直接使用JedisCluster对象操作redis。在系统中单例存在。

第三步:打印结果

第四步:系统关闭前,关闭JedisCluster对象。

@Test
public void testJedisCluster() throws Exception {
// 第一步:使用JedisCluster对象。需要一个Set<HostAndPort>参数。Redis节点的列表。
Set<HostAndPort> nodes = new HashSet<>();
nodes.add(new HostAndPort("192.168.25.129", 7001));
nodes.add(new HostAndPort("192.168.25.129", 7002));
nodes.add(new HostAndPort("192.168.25.129", 7003));
nodes.add(new HostAndPort("192.168.25.129", 7004));
nodes.add(new HostAndPort("192.168.25.129", 7005));
nodes.add(new HostAndPort("192.168.25.129", 7006));
JedisCluster jedisCluster = new JedisCluster(nodes);
// 第二步:直接使用JedisCluster对象操作redis。在系统中单例存在。
jedisCluster.set("hello", "100");
String result = jedisCluster.get("hello");
// 第三步:打印结果
System.out.println(result);
// 第四步:系统关闭前,关闭JedisCluster对象。
jedisCluster.close();
}

7. 向业务逻辑中添加缓存

7.1. 接口封装

常用的操作redis的方法提取出一个接口,分别对应单机版和集群版创建两个实现类。

7.1.1. 接口定义

public interface JedisClient {

    String set(String key, String value);
String get(String key);
Boolean exists(String key);
Long expire(String key, int seconds);
Long ttl(String key);
Long incr(String key);
Long hset(String key, String field, String value);
String hget(String key, String field);
Long hdel(String key, String... field);
}

7.1.2. 单机版实现类

public class JedisClientPool implements JedisClient {

    @Autowired
private JedisPool jedisPool; @Override
public String set(String key, String value) {
Jedis jedis = jedisPool.getResource();
String result = jedis.set(key, value);
jedis.close();
return result;
} @Override
public String get(String key) {
Jedis jedis = jedisPool.getResource();
String result = jedis.get(key);
jedis.close();
return result;
} @Override
public Boolean exists(String key) {
Jedis jedis = jedisPool.getResource();
Boolean result = jedis.exists(key);
jedis.close();
return result;
} @Override
public Long expire(String key, int seconds) {
Jedis jedis = jedisPool.getResource();
Long result = jedis.expire(key, seconds);
jedis.close();
return result;
} @Override
public Long ttl(String key) {
Jedis jedis = jedisPool.getResource();
Long result = jedis.ttl(key);
jedis.close();
return result;
} @Override
public Long incr(String key) {
Jedis jedis = jedisPool.getResource();
Long result = jedis.incr(key);
jedis.close();
return result;
} @Override
public Long hset(String key, String field, String value) {
Jedis jedis = jedisPool.getResource();
Long result = jedis.hset(key, field, value);
jedis.close();
return result;
} @Override
public String hget(String key, String field) {
Jedis jedis = jedisPool.getResource();
String result = jedis.hget(key, field);
jedis.close();
return result;
} @Override
public Long hdel(String key, String... field) {
Jedis jedis = jedisPool.getResource();
Long result = jedis.hdel(key, field);
jedis.close();
return result;
} }

配置:applicationContext-redis.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context" xmlns:p="http://www.springframework.org/schema/p"
xmlns:aop="http://www.springframework.org/schema/aop" xmlns:tx="http://www.springframework.org/schema/tx"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans4.2.xsd
http://www.springframework.org/schema/context http://www.springframework.org/schema/context/spring-context4.2.xsd
http://www.springframework.org/schema/aop http://www.springframework.org/schema/aop/spring-aop4.2.xsd http://www.springframework.org/schema/tx http://www.springframework.org/schema/tx/spring-tx4.2.xsd
http://www.springframework.org/schema/util http://www.springframework.org/schema/util/spring-util4.2.xsd"> <!-- 配置单机版的连接 -->
<bean id="jedisPool" class="redis.clients.jedis.JedisPool">
<constructor-arg name="host" value="192.168.25.129"></constructor-arg>
<constructor-arg name="port" value="6379"></constructor-arg>
</bean>
<bean id="jedisClientPool" class="cn.e3mall.jedis.JedisClientPool"/> </beans>

7.1.3. 集群版实现类

package cn.e3mall.jedis;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;

import redis.clients.jedis.JedisCluster;

public class JedisClientCluster implements JedisClient {

    @Autowired
private JedisCluster jedisCluster; @Override
public String set(String key, String value) {
return jedisCluster.set(key, value);
} @Override
public String get(String key) {
return jedisCluster.get(key);
} @Override
public Boolean exists(String key) {
return jedisCluster.exists(key);
} @Override
public Long expire(String key, int seconds) {
return jedisCluster.expire(key, seconds);
} @Override
public Long ttl(String key) {
return jedisCluster.ttl(key);
} @Override
public Long incr(String key) {
return jedisCluster.incr(key);
} @Override
public Long hset(String key, String field, String value) {
return jedisCluster.hset(key, field, value);
} @Override
public String hget(String key, String field) {
return jedisCluster.hget(key, field);
} @Override
public Long hdel(String key, String... field) {
return jedisCluster.hdel(key, field);
} }

Spring的配置:

<!-- 集群版的配置 -->
<bean id="jedisCluster" class="redis.clients.jedis.JedisCluster">
<constructor-arg>
<set>
<bean class="redis.clients.jedis.HostAndPort">
<constructor-arg name="host" value="192.168.25.129"></constructor-arg>
<constructor-arg name="port" value="7001"></constructor-arg>
</bean>
<bean class="redis.clients.jedis.HostAndPort">
<constructor-arg name="host" value="192.168.25.129"></constructor-arg>
<constructor-arg name="port" value="7002"></constructor-arg>
</bean>
<bean class="redis.clients.jedis.HostAndPort">
<constructor-arg name="host" value="192.168.25.129"></constructor-arg>
<constructor-arg name="port" value="7003"></constructor-arg>
</bean>
<bean class="redis.clients.jedis.HostAndPort">
<constructor-arg name="host" value="192.168.25.129"></constructor-arg>
<constructor-arg name="port" value="7004"></constructor-arg>
</bean>
<bean class="redis.clients.jedis.HostAndPort">
<constructor-arg name="host" value="192.168.25.129"></constructor-arg>
<constructor-arg name="port" value="7005"></constructor-arg>
</bean>
<bean class="redis.clients.jedis.HostAndPort">
<constructor-arg name="host" value="192.168.25.129"></constructor-arg>
<constructor-arg name="port" value="7006"></constructor-arg>
</bean>
</set>
</constructor-arg>
</bean>
<bean id="jedisClientCluster" class="cn.e3mall.jedis.JedisClientCluster"/>

注意:单机版和集群版不能共存,使用单机版时注释集群版的配置。使用集群版,把单机版注释。

7.2. 封装代码测试

@Test
public void testJedisClient() throws Exception {
//初始化Spring容器
ApplicationContext applicationContext = new ClassPathXmlApplicationContext("classpath:spring/applicationContext-redis.xml");
//从容器中获得JedisClient对象
JedisClient jedisClient = applicationContext.getBean(JedisClient.class);
jedisClient.set("first", "100");
String result = jedisClient.get("first");
System.out.println(result); }

7.3. 添加缓存

7.3.1. 功能分析

查询内容列表时添加缓存。

1、查询数据库之前先查询缓存。

2、查询到结果,直接响应结果。

3、查询不到,缓存中没有需要查询数据库。

4、把查询结果添加到缓存中。

5、返回结果。

向redis中添加缓存:

Key:cid

Value:内容列表。需要把java对象转换成json。

使用hash对key进行归类。

HASH_KEY:HASH

|--KEY:VALUE

|--KEY:VALUE

|--KEY:VALUE

|--KEY:VALUE

注意:添加缓存不能影响正常业务逻辑。

7.3.2. 代码实现

@Override
public List<TbContent> getContentList(long cid) {
//查询缓存
try {
String json = jedisClient.hget(CONTENT_KEY, cid + "");
//判断json是否为空
if (StringUtils.isNotBlank(json)) {
//把json转换成list
List<TbContent> list = JsonUtils.jsonToList(json, TbContent.class);
return list;
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
//根据cid查询内容列表
TbContentExample example = new TbContentExample();
//设置查询条件
Criteria criteria = example.createCriteria();
criteria.andCategoryIdEqualTo(cid);
//执行查询
List<TbContent> list = contentMapper.selectByExample(example);
//向缓存中添加数据
try {
jedisClient.hset(CONTENT_KEY, cid + "", JsonUtils.objectToJson(list));
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return list;
}

7.4. 缓存同步

对内容信息做增删改操作后只需要把对应缓存删除即可。

可以根据cid删除。

@Override
public E3Result addContent(TbContent content) {
//补全属性
content.setCreated(new Date());
content.setUpdated(new Date());
//插入数据
contentMapper.insert(content);
//缓存同步
jedisClient.hdel(CONTENT_KEY, content.getCategoryId().toString()); return E3Result.ok();
}
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