Redis的使用 ，接口缓存

目录

• 一、Redis数据库介绍
  • 1. Redis安装
  • 2. redis VS mysql
  • 3. redis VS memcache
• 二、Redis的基本使用
  • 0. 设置配置文件
  • 1. 启动服务
  • 2. 密码管理
  • 3. Redis客户端连接服务端
  • 4. 关闭Redis服务
  • 5. 切换数据库
  • 6. 数据持久化
• 三、Redis的数据类型和使用方法
• 四、python中使用Redis
  • 1. 安装redis模块
  • 2. 在python中Redis的使用
  • 3. Django项目中利用Redis作为缓存数据库
    • （1）Django项目为什么要用Redis
    • （2）Django项目的缓存模块应用Redis
  • 4. 接口缓存
    • （1）什么是接口缓存
    • （2）接口缓存实例

1|0一、Redis数据库介绍

1|11. Redis安装

"""
1、官网下载：安装包或是绿色免安装 （https://redis.io/），redis官网已经没有windows版本了，可以到GitHub上下载
2、配置环境变量（将解压文件的根目录的路径添加到系统环境变量，以便简化之后的操作）
"""

1|22. redis VS mysql

"""
redis: 内存数据库(读写快)、非关系型(操作数据方便、数据固定)
mysql: 硬盘数据库(数据持久化)、关系型(操作数据间关系、可以不同组合)

大量访问的临时数据，才有redis数据库更优
"""

1|33. redis VS memcache

"""
redis: 操作字符串、列表、字典、无序集合、有序集合 | 支持数据持久化(数据丢失可以找回(默认持久化，主动持久化save)、可以将数据同步给mysql) | 高并发支持
memcache: 操作字符串 | 不支持数据持久化 | 并发量小
"""

2|0二、Redis的基本使用

2|10. 设置配置文件

解压包中有两个配置文件，redis.windows.conf和redis.windows-service.conf，都是一样的内容，随便挑选用一个，打开文件。
1. 设置持久化
redis自带默认的持久化

2. 设置bind的IP
默认bing的为： bind 127.0.0.1 ，后面的ip根据自己的需求更改，客户端连接时，连的是bind的ip

3. 设置最大占用内存大小

配置文件中 找到 # maxmemory <bytes> ，去掉注释， maxmemory后面跟整数，单位是bytes，所以要注意换算成bytes的值

4. 设置密码
配置文件中找到 # requirepass foobared ，去掉注释，requirepass后面跟的就是密码，

2|21. 启动服务

# dump.rdb文件：（启动的redis服务时，redis解压文件根目录下就会生成该文件，所以启动redis服务前，可以先把redis文件放在合适的位置）
	redis缓存中的数据将会保存到该文件
    
"""
1）前台启动服务（就是在终端启动，这个终端关了，服务也关了）
>: redis-server
2）后台启动服务 （就是在终端启动，这个终端关了，服务还在运行）
对于没有安装过redis的主机，要先安装服务才能使用后台启动服务方式来启动redis
>: redis-server --service-install 
eg>: redis-server --service-install D:/redis/redis.windows.conf
>: redis-server --service-start
3）通过配置文件启动服务
>: redis-server 配置文件的绝对路径
>: redis-server --service-start 配置文件的绝对路径
eg>: redis-server --service-start D:/redis/redis.windows.conf   
"""

2|32. 密码管理

"""
1）提倡在配置文件中配置，采用配置文件启动后，就需要输入密码才有查看数据的权限
安装文件中的配置文件redis.windowsconf中：requirepass 密码

2）当服务启动后，并且连入数据库，可以再改当前服务的密码(该密码只对当前服务有效；服务重启，则密码重置,就是普通启动的话，密码会重置为空，通过配置文件启动的话，密码会重置为配置文件中的密码)
config set requirepass 新密码

3）连入数据库，查看当前服务密码密码
config get requirepass
"""

2|43. Redis客户端连接服务端

• Redis也是一个客户端一个服务端，启动服务端后，以客户端连接服务端，进行数据库操作。

"""
1）默认连接：-h默认127.0.0.1，-p默认6379，-n默认0，-a默认无
>: redis-cli

书写连接参数时，一定要与前面的-h，-p等这些符号空一格。而mysql则不用空格
其中：-h 表示服务端IP，连接本机时就是127.0.0.1，也可以写成localhost
	 -p 表示端口号
	 -n 表示连接哪个数据库，默认从0到15个，共16个数据库
	 -a 表示密码

2）完整连接：
>: redis-cli -h "ip地址" -p "端口号" -n "数据库编号" -a "密码"

3）先连接，后输入密码
>: redis-cli -h "ip地址" -p "端口号" -n "数据库编号"
>: auth 密码
"""

2|54. 关闭Redis服务

"""
1）当没有连接进服务端时，执行
>: redis-cli shutdown

2）当连接进服务端后，执行
>: shutdown
"""

2|65. 切换数据库

'''
Redis默认从0到15个，共16个数据库

1）在连入数据库后，执行
>: select 数据库编号   （数据库编号就是0-15，当输入没有的数字类型的编号时，默认连接进0数据库，当输入不是数字的编号时，会报错）

'''

2|76. 数据持久化

"""
1）配置文件中的默认配置
save 900 1  # 超过900秒有1个键值对操作，会自动调用save完成数据持久化
save 300 10  # 超过300秒有10个键值对操作，会自动调用save完成数据持久化
save 60 10000  # 超过60秒有10000个键值对操作，会自动调用save完成数据持久化

2）安全机制
# 当redis服务不可控宕机，会默认调用一下save完成数据持久化

3）主动持久化
>: save  # 连入数据库时，主动调用save完成数据持久化，不用在save后面加括号

注：数据持久化默认保存文件 dump.rdb，保存路径默认为启动redis服务的当前路径
"""

3|0三、Redis的数据类型和使用方法

• 因为Redis是非关系型数据库，所以Redis的使用，都是直接操作各种键值对

"""
数据类型：字符串、列表、哈希(字典)、无序集合、有序(排序)集合
	有序集合的应用：游戏排行榜
	
	
******************在终端中的使用方法*******************
	
字符串：
	set key value
	get key
	mset k1 v1 k2 v2 ...
	mget k1 k2 ...
	setex key exp value
	incrby key increment
	
列表：
	rpush key value1 value2 ...
	lpush key value1 value2 ...
	lrange key bindex eindex
	lindex key index
	lpop key | rpop key
	linsert key before|after old_value new_value
	
哈希：
	hset key field value
	hget key field
	hmset key field1 value1 field2 value2 ...
	hmget key field1 field2
	hkeys key
	hvals key
	hdel key field
	
集合：
	sadd key member1 member2 ...
	sdiff key1 key2 ...
	sdiffstore newkey key1 key2 ...
	sinter key1 key2 ...
	sunion key1 key2 ...
	smembers key
	spop key
	
有序集合：
	zadd key grade1 member1 grade2 member2 ...
	zincrby key grade member
	zrange key start end
	zrevrange key start end
"""

4|0四、python中使用Redis

4|11. 安装redis模块

pip install redis

4|22. 在python中Redis的使用

• 共有两种使用方式

1. 直接使用
import redis
r = redis.Redis(host='127.0.0.1', port=6379, db=1, password=None, decode_responses=True)

2. 以连接池的方式使用，这样就有类似线程池一样的作用
import redis
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379, db=1, max_connections=100, password=None, decode_responses=True)
r = redis.Redis(connection_pool=pool)

3. 使用方式：和终端中的使用方式基本一样

r.get(key) ...

4|33. Django项目中利用Redis作为缓存数据库

1|0（1）Django项目为什么要用Redis

• Django中虽然自带管理缓存的cache模块，但是，cache管理的是Django项目的缓存，当Django项目程序关闭后，该缓存也会自动销毁，所以我们需要用Redis来当做Django的缓存数据库。让cache管理Redis数据库。这样就算是Django项目程序关闭，缓存中的数据依然存在。
• Redis数据库只能存储字符串、数字和二进制类型的数据，对于其他的python中的对象，不能直接存储。需要利用Django自带的cache来处理，达到存储复杂对象的目的。

1|0（2）Django项目的缓存模块应用Redis

使用步骤：

# 1.将缓存存储位置配置到redis中：settings.py
CACHES = {
    "default": {
        "BACKEND": "django_redis.cache.RedisCache",
        "LOCATION": "redis://127.0.0.1:6379/0",
        "OPTIONS": {
            "CLIENT_CLASS": "django_redis.client.DefaultClient",
            "CONNECTION_POOL_KWARGS": {"max_connections": 100},
            "DECODE_RESPONSES": True,
            "PSAAWORD": "",
        }
    }
}

# 2.操作cache模块直接操作缓存：views.py
from django.core.cache import cache  # 结合配置文件实现插拔式
# 存放token，可以直接设置过期时间
cache.set('token', 'header.payload.signature', 300)
# 取出token
token = cache.get('token')

4|44. 接口缓存

1|0（1）什么是接口缓存

1. 后台接口是提供数据库数据的，IO操作慢，可以将数据存储在缓存中，接口数据从缓存中调
2. 一般将大量访问(数据时效性要求不是很苛刻)的接口建立缓存
3. 接口缓存思想：数据先走缓存，有直接返回，没有走数据库（同步到缓存）

1|0（2）接口缓存实例

# Django项目中网站主页的轮播图展示的后端业务逻辑

from rest_framework.viewsets import GenericViewSet
from rest_framework import mixins
from django.conf import settings
from utils.response import APIResponse
from . import models, serializers
from rest_framework.response import Response
from django.core.cache import cache
class BannerListViewSet(mixins.ListModelMixin, GenericViewSet):
    queryset = models.Banner.objects.filter(is_delete=False, is_show=True).order_by('-orders').all()[:settings.BANNER_COUNT]
    serializer_class = serializers.BannerModelSerializer

    # 自定义响应结果的格式
    # def list(self, request, *args, **kwargs):
    #     response = super().list(request, *args, **kwargs)
    #     return APIResponse(results=response.data)

    # 接口缓存
    def list(self, request, *args, **kwargs):
        data = cache.get('banner_cache')

        if not data:
            print('走了数据库')
            response = super().list(request, *args, **kwargs)
            cache.set('banner_cache', response.data)  # 不设置过期时间，缓存的更新在后台异步更新(celery异步框架)
            return response

        return Response(data)

__EOF__

本文作者：BigSun丶
本文链接：https://www.cnblogs.com/Mcoming/p/12173432.html
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