Redis

Redis

属于NoSQL数据库的一种，Not Only SQL
键值(Key-Value)存储数据库：字典的键用的哈希算法，key唯一
列存储数据库：查询快
文档型数据库:
图形(Graph)数据库：

redis是业界主流的key-value nosql 数据库之一。和Memcached类似，
支持string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希类型）。

和memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。能被其他数据访问，而不局限于一个框架
区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，持久化。
并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。

特点：单线程，运用IO多路复用epoll。速度非常快。

Redis优点
异常快速 : Redis是非常快的，每秒可以执行大约110000设置操作，81000个/每秒的读取操作。

支持丰富的数据类型 : Redis支持最大多数开发人员已经知道如列表，集合，可排序集合，哈希等数据类型。

这使得在应用中很容易解决的各种问题，因为我们知道哪些问题处理使用哪种数据类型更好解决。
操作都是原子的 : 所有 Redis 的操作都是原子，从而确保当两个客户同时访问 Redis 服务器得到的是更新后的值（最新值）。

MultiUtility工具：Redis是一个多功能实用工具，可以在很多如：缓存，消息传递队列中使用（Redis原生支持发布/订阅），
在应用程序中，如：Web应用程序会话，网站页面点击数等任何短暂的数据；

一、命令：
开启 redis-server 指定配置文件启动./redis-server ../redis.conf
进入命令行：redis-cli
查命令 help xxx
重启 service redis restart --protected-mode no ubutun中/etc/init.d.redis-server restart
关闭 service redis stop
设置密码和ip
vi /etc/redis.conf
bind 0.0.0.0
protected-mode no
requirepass admin
设置iptables规则，允许外部访问6379端口
iptables -I INPUT 1 -p tcp -m state --state NEW -m tcp --dport 6379 -j ACCEPT
api连接：
import redis
r = redis.Redis(host='10.211.55.4', port=6379)
r.set('foo', 'Bar')
print r.get('foo')

二、操作
1.String操作
redis中的String在在内存中按照一个name对应一个value来存储。
a.设置
set(name, value, ex=None, px=None, nx=False, xx=False)
#在Redis中设置值，默认，不存在则创建，存在则修改
参数：
ex，过期时间（秒）
px，过期时间（毫秒）
nx，如果设置为True，则只有name不存在时，当前set操作才执行
xx，如果设置为True，则只有name存在时，岗前set操作才执行
setnx(name, value) #设置值，只有name不存在时，执行设置操作（添加）
setex(name, value, time)
psetex(name, time_ms, value)
mset(*args, **kwargs) # 批量设置(k1='v1', k2='v2')或者字典
setrange(name, offset, value) #从指定字符串索引开始向后替换（新值太长时，则向后添加）
setbit(name, offset, value) #对key对应值的二进制表示的位进行操作
# 参数：
# name，redis的name
# offset，位的索引（将值变换成二进制后再进行索引）bin(ord(value)).replace('b','') 左到右
# value，值只能是 1 或 0
用途举例，用最省空间的方式，存储在线用户数及分别是哪些用户在线
先set count \x00 #这样所有的二进制位都是0
每当用户登陆 setbit count 455 1 # 用户id唯一
获取 bitcount count
查是否在线过 getbit count 455 # 只要在线过，就为1
b.获取
get(name)
keys * #查所有的key
mget(keys, *args) #批量获取
getset(name, value) #设置新值并返回旧值
getrange(key, start, end) #切片，包含end，-1是最后
getbit(name, offset) # 获取name对应的值的二进制表示中的某位的值 （0或1）
bitcount(key, start=None, end=None) # 获取name对应的值的二进制表示中 1 的个数
strlen(name) #获取值的字节长度（一个汉字3个字节，一个英文一个字节）
#=====上面都是redis linux写法，下面开始python api写法============
incr(self, name, amount=1) #自增 name对应的值，当name不存在时，则创建name＝amount，否则，则自增。
incrbyfloat(self, name, amount=1.0) # 浮点自增
decr(self, name, amount=1) #自减 name对应的值，当name不存在时，则创建name＝amount，否则，则自减。
append(key, value) # 在redis name对应的值后面追加内容
c.保存
save
2、Hash操作
一个key对应一个字典
hset(name, key, value) # name对应的hash中设置一个键值对（不存在，则创建；否则，修改）
hmset(name, mapping) # 在name对应的hash中批量设置键值对，如：{'k1':'v1', 'k2': 'v2'}
hget(name,key) # 在name对应的hash中获取根据key获取value
hmget(name, keys, *args)# 在name对应的hash中获取多个key的值，['k1', 'k2', 'k3']，k1,k2,k3
hgetall(name) # 获取name对应hash的所有键值
hlen(name) # 获取name对应的hash中键值对的个数
hkeys(name)
hvals(name)
hexists(name, key)
hdel(name,*keys)
hincrby(name, key, amount=1) # 自增name对应的hash中的指定key的值，不存在则创建key=amount
hincrbyfloat(name, key, amount=1.0)
hscan(name, cursor=0, match=None, count=None)
- cursor：游标位置，每次扫描都会返回一个游标。设置为 0 时， 服务器将开始一次新的迭代
- match：匹配指定key，默认None 表示所有的key，redis使用：... match [partten]
- count：返回的元素的个数，默认10
#增量式迭代获取，对于数据大的数据非常有用，hscan可以实现分片的获取数据，
#并非一次性将数据全部获取完，从而放置内存被撑爆
如：cursor1, data1 = r.hscan('xx', cursor=0, match=None, count=None)
第二次：cursor2, data1 = r.hscan('xx', cursor=cursor1, match=None, count=None)
# 直到返回值cursor的值为0时，表示数据已经通过分片获取完毕
hscan_iter(name, match=None, count=None) # 利用yield封装hscan创建生成器，实现分批去redis中获取数据

3、list操作
# List操作，redis中的List在在内存中按照一个name对应一个List来存储。如图：　　
lpush(name,values) #从左向右
rpush(name, values) #表示从右向左操作
lpushx(name,value) #只有name已经存在时，值添加到列表的最左边
rpushx(name, value)
llen(name) # name对应的list元素的个数
linsert(name, where, refvalue, value))
# 参数：
# name，redis的name
# where，BEFORE或AFTER
# refvalue，标杆值，即：在它前后插入数据
# value，要插入的数据
r.lset(name, index, value) # 对name对应的list中的某一个索引位置重新赋值
r.lrem(name, value, num) # 在name对应的list中删除指定的值
# 参数：
# name，redis的name
# value，要删除的值
# num， num=0，删除列表中所有的指定值；
# num=2,从前到后，删除2个；
# num=-2,从后向前，删除2个
lpop(name) # 在name对应的列表的左侧获取第一个元素并在列表中移除，返回值则是第一个元素
rpop(name)
lindex(name, index) # 在name对应的列表中根据索引获取列表元素
lrange(name, start, end) #包含start和end
ltrim(name, start, end) # 在name对应的列表中移除没有在start-end索引之间的值
rpoplpush(src, dst) # 从一个列表取出最右边的元素，同时将其添加至另一个列表的最左边
blpop(keys, timeout) # 将多个列表排列，按照从左到右去pop对应列表的元素
# 按顺序一个个列表删除，如果删完了，会等待timeout。如果途中前面列表新增，从他开始删除
# 队列用法
brpoplpush(src, dst, timeout=0) #功能和rpoplpush一样，多了超时

4、set操作
Set操作，Set集合就是不允许重复的列表。功能：去重和交集

sadd(name,values) # name对应的集合中添加元素
scard(name) # 获取name对应的集合中元素个数
sdiff(keys, *args) # 在第一个name对应的集合中且不在其他name对应的集合的元素集合
sdiffstore(dest, keys, *args)
#获取第一个name对应的集合中且不在其他name对应的集合，再将其新加入到dest对应的集合中
sinter(keys, *args) # 获取交集
sinterstore(dest, keys, *args) #存
sismember(name, value) # 检查value是否是name对应的集合的成员
smembers(name) # 获取name对应的集合的所有成员
smove(src, dst, value) # source to destination
spop(name) # 从集合的右侧（尾部）移除一个成员，并将其返回
srandmember(name, numbers) # 从name对应的集合中随机获取 numbers 个元素
# 用途：年会抽奖
srem(name, values) # 在name对应的集合中删除某些值
sunion(keys, *args) # 获取多个name对应的集合的并集
sunionstore(dest,keys, *args)
sscan(name, cursor=0, match=None, count=None)
sscan_iter(name, match=None, count=None)
# 同字符串的操作，用于增量迭代分批获取元素，避免内存消耗太大
5、有序set
在集合的基础上，为每元素排序；元素的排序需要根据另外一个值来进行比较，
所以，对于有序集合，每一个元素有两个值，即：值和分数，分数专门用来做排序。

zadd(name, *args, **kwargs) # 在name对应的有序集合中添加元素 score+value
zcard(name) # 获取name对应的有序集合元素的数量
zcount(name, min, max) # 获取name对应的有序集合中分数 在 [min,max] 之间的个数
zincrby(name, value, amount) # 自增name对应的有序集合的 name 对应的分数
r.zrange( name, start, end, desc=False, withscores=False, score_cast_func=float)
# 按照索引范围获取name对应的有序集合的元素，默认分数升序排列
# 参数：
# name，redis的name
# start，有序集合索引起始位置（非分数）
# end，有序集合索引结束位置（非分数）
# desc，排序规则，默认按照分数从小到大排序
# withscores，是否获取元素的分数，默认只获取元素的值
# score_cast_func，对分数进行数据转换的函数
zrevrange(name, start, end, withscores=False, score_cast_func=float) # 从大到小排序
zrangebyscore(name, min, max, start=None, num=None, withscores=False, score_cast_func=float)
# 按照分数范围获取name对应的有序集合的元素
zrevrangebyscore(name, max, min, start=None, num=None, withscores=False, score_cast_func=float)
zrank(name, value) #获取某个值在name对应的有序集合中的排行（计数从0开始）
zrevrank(name, value) #从大到小排序
zrem(name, values) # 删除name对应的有序集合中值是values的成员
zremrangebyrank(name, min, max) # 根据排行范围删除
zremrangebyscore(name, min, max) # 根据分数范围删除
zscore(name, value) # 获取name对应有序集合中 value 对应的分数

zinterstore(dest, keys, aggregate=None)
# 获取两个有序集合的交集，如果遇到相同值不同分数，则按照aggregate进行操作
# aggregate的值为: SUM MIN MAX
zunionstore(dest, keys, aggregate=None)#并集，如果遇到相同值不同分数，则按照aggregate进行操作

zscan(name, cursor=0, match=None, count=None, score_cast_func=float)
zscan_iter(name, match=None, count=None,score_cast_func=float)

6、其他操作
delete(*names) # 根据删除redis中的任意数据类型
exists(name) # 检测redis的name是否存在
keys(pattern='*') # 根据模型获取redis的name
# KEYS * 匹配数据库中所有 key 。
# KEYS h?llo 匹配 hello ， hallo 和 hxllo 等。
# KEYS h*llo 匹配 hllo 和 heeeeello 等。
# KEYS h[ae]llo 匹配 hello 和 hallo ，但不匹配 hillo
expire(name ,time) # 为某个redis的某个name设置超时时间
rename(src, dst) # 对redis的name重命名为
move(name, db)) # 将redis的某个值移动到指定的db下
# redis可最多创建16个空间，每个空间之间数据不互通
# select 0移动到该空间
# 如果目标空间有，则不会移动
randomkey() # 随机获取一个redis的name（不删除）
type(name) # 获取name对应值的类型

scan(cursor=0, match=None, count=None)
scan_iter(match=None, count=None) # 同字符串操作，用于增量迭代获取key

三、管道
redis-py默认在执行每次请求都会创建（连接池申请连接）和断开（归还连接池）一次连接操作，
如果想要在一次请求中指定多个命令，则可以使用pipline实现一次请求指定多个命令，并且默认情况下一次pipline是原子性操作。

redis-py使用connection pool来管理对一个redis server的所有连接，避免每次建立、释放连接的开销。
默认，每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。可以直接建立一个连接池，然后作为参数Redis，
这样就可以实现多个Redis实例共享一个连接池。

pool = redis.ConnectionPool(host='192.168.80.128', port=6379,db=0,password='admin') # 池

r = redis.Redis(connection_pool=pool)

# pipe = r.pipeline(transaction=False)
pipe = r.pipeline(transaction=True) #多个命令

pipe.set('name', 'alex')
pipe.set('role', 'sb')

pipe.execute()


四、发布订阅
类似rabbitmq的订阅，还简单

import redis
class RedisHelper:

def __init__(self):
pool = redis.ConnectionPool(host='192.168.80.128', port=6379, db=0, password='admin')
self.__conn = redis.Redis(connection_pool=pool)
self.chan_sub = 'fm104.5'
self.chan_pub = 'fm104.5'

def public(self, msg):
self.__conn.publish(self.chan_pub, msg)
return True

def subscribe(self):
pub = self.__conn.pubsub() # 实例化对象
pub.subscribe(self.chan_sub) #执行subscribe方法，传参绑定
pub.parse_response() #监听
return pub

订阅，启动后循环监听
from redis_pub import RedisHelper
obj = RedisHelper()
redis_sub = obj.subscribe()
while True:
msg = redis_sub.parse_response() # 不断监听，阻塞
print(msg)

发布
from redis_pub import RedisHelper
obj = RedisHelper()
obj.public('hello')