Hello Redis
引言：实际开发中我们不可能每次都从数据库中查数据，因为一旦访问量大了数据库很容易就崩溃，因此需要将一些数据存到缓存数据库中，这样用户访问时先去缓存数据库中找没找到再查询数据库。从而避免了数据库
Redis是啥
它是当下最受欢迎的NoSQL数据库之一，它是一个内存数据库（缓存数据库），非关系型的，对于数据的读写速度快。
Redis的优势
(1) 速度快，因为数据存在内存中，类似于HashMap，HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)
(2) 支持丰富数据类型，支持string，list，set，sorted set，hash
(3) 支持事务，操作都是原子性，所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行，要么全部不执行
(4) 丰富的特性：可用于缓存，消息，按key设置过期时间，过期后将会自动删除
和Memcached比较
Memcached只支持一种数据类型字符串
Memcached不支持持久化（不支持存到硬盘）
单线程、单进程，不存在并发访问的问题（新版本开始有并发访问了）
单线程为什么这么快
- 数据在内存中
- 运用了io多路复用技术
- 没有进程线程间的切换
redis适合的场景
1 排行榜
2 网站访问量，文章访问量
3 缓存数据库（用的最多，就是做缓存）
4 发布订阅
5 去重
6 分布式（blpop）
Python操作redis普通连接
from redis import Redis
conn = Redis(host='127.0.0.1', port=6379)
conn.set('name', 'ggb')
print(conn.get('name'))
Python操作redis之连接池
# 将池建成单例模式(使用导模块的方式)
redis_pool.py
import redis
POOL = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)
from redis_pool import POOL
from redis import Redis
# decode_responses默认为False，默认返回bytes类型
conn = Redis(connection_pool=POOL, decode_responses=True)
conn.set('age', '18')
print(conn.get('age'))
redis中的数据类型
字符串(string)
-
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,值存在，就修改不了，执行没效果 xx，如果设置为True，则只有name存在时，当前set操作才执行，值存在才能修改，值不存在，不会设置新值 -
setnx(name, value)
设置值，只有name不存在时，执行设置操作（添加）,如果存在，不会修改 -
setex(name, value, time)
# 设置值 # 参数： # time，过期时间（数字秒 或 timedelta对象） -
psetex(name, time_ms, value)
# 设置值 # 参数： # time_ms，过期时间（数字毫秒 或 timedelta对象 -
mset(*args, **kwargs)
批量设置值 mset(k1='v1', k2='v2') mset({'k1': 'v1', 'k2': 'v2'}) -
get(name)
获取值 -
mget(keys, *args)
批量获取 mget('k1', 'k2') mget(['k3', 'k4']) -
getset(name, value)
设置新值并获取原来的值 -
getrange(key, start, end)
# 获取子序列（根据字节获取，非字符） # 参数： # name，Redis 的 name # start，起始位置（字节） # end，结束位置（字节） -
setrange(name, offset, value)
# 修改字符串内容，从指定字符串索引开始向后替换（新值太长时，则向后添加） # 参数： # offset，字符串的索引，字节（一个汉字三个字节） # value，要设置的值 -
setbit(name, offset, value)
# 对name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） # value，值只能是 1 或 0 # 注：如果在Redis中有一个对应： n1 = "foo"， 那么字符串foo的二进制表示为：01100110 01101111 01101111 所以，如果执行 setbit('n1', 7, 1)，则就会将第7位设置为1， 那么最终二进制则变成 01100111 01101111 01101111，即："goo" -
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 # 参数： # key，Redis的name # start，位起始位置 # end，位结束位置 -
bitop(operation, dest, *keys)
# 获取多个值，并将值做位运算，将最后的结果保存至新的name对应的值 # 参数： # operation,AND（并） 、 OR（或） 、 NOT（非） 、 XOR（异或） # dest, 新的Redis的name # *keys,要查找的Redis的name # 如： bitop("AND", 'new_name', 'n1', 'n2', 'n3') # 获取Redis中n1,n2,n3对应的值，然后讲所有的值做位运算（求并集），然后将结果保存 new_name 对应的值中 -
strlen(name)
# 返回name对应值的字节长度（一个汉字3个字节） -
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。 # 参数： # name,Redis的name # amount,自增数（必须是整数,可以是负数） # 注：同incrby -
incrbyfloat(self, name, amount=1.0)
# 自增 name对应的值，当name不存在时，则创建name＝amount，否则，则自增。 # 参数： # name,Redis的name # amount,自增数（浮点型） -
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。 # 参数： # name,Redis的name # amount,自减数（整数） -
append(key, value)
# 在redis name对应的值后面追加内容 # 参数： key, redis的name value, 要追加的字符串
链表(list)
-
lpush(name,values)
# 在name对应的list中添加元素，每个新的元素都添加到列表的最左边 # 如： # r.lpush('oo', 11,22,33) # 保存顺序为: 33,22,11 # 扩展： # rpush(name, values) 表示从右向左操作 -
lpushx(name,value)
# 在name对应的list中添加元素，只有name已经存在时，值添加到列表的最左边 # 更多： # rpushx(name, value) 表示从右向左操作 -
llen(name)
# name对应的list元素的个数 -
linsert(name, where, refvalue, value))
# 在name对应的列表的某一个值前或后插入一个新值 # 参数： # name，redis的name # where，BEFORE或AFTER(小写也可以) # refvalue，标杆值，即：在它前后插入数据（如果存在多个标杆值，以找到的第一个为准） # value，要插入的数据 -
lset(name, index, value)
# 对name对应的list中的某一个索引位置重新赋值 # 参数： # name，redis的name # index，list的索引位置 # value，要设置的值 -
lrem(name, count, value)
# 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 # count，count=0，删除列表中所有的指定值； # count>0，从前往后删除列表中的个数 # count<0，从后往前删除列表中的个数 -
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 # 更多： # rpop(name) 表示从右向左操作 -
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)
# 在name对应的列表分片获取数据 # 参数： # name，redis的name # start，索引的起始位置 # end，索引结束位置 print(re.lrange('aa',0,re.llen('aa'))) -
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 # 参数： # name，redis的name # start，索引的起始位置 # end，索引结束位置（大于列表长度，则代表不移除任何） -
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 # 参数： # src，要取数据的列表的name # dst，要添加数据的列表的name -
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 # 参数： # keys，redis的name的集合 # timeout，超时时间，当元素所有列表的元素获取完之后，阻塞等待列表内有数据的时间（秒）, 0 表示永远阻塞 # 更多： # r.brpop(keys, timeout)，从右向左获取数据 爬虫实现简单分布式：多个url放到列表里，往里不停放URL，程序循环取值，但是只能一台机器运行取值，可以把url放到redis中，多台机器从redis中取值，爬取数据，实现简单分布式 -
brpoplpush(src, dst, timeout=0)
# 从一个列表的右侧移除一个元素并将其添加到另一个列表的左侧 # 参数： # src，取出并要移除元素的列表对应的name # dst，要插入元素的列表对应的name # timeout，当src对应的列表中没有数据时，阻塞等待其有数据的超时时间（秒），0 表示永远阻塞 -
自定义增量迭代(生成器的使用场景)
# 由于redis类库中没有提供对列表元素的增量迭代，如果想要循环name对应的列表的所有元素，那么就需要： # 1、获取name对应的所有列表 # 2、循环列表 # 但是，如果列表非常大，那么就有可能在第一步时就将程序的内容撑爆，所有有必要自定义一个增量迭代的功能： import redis conn=redis.Redis(host='127.0.0.1',port=6379) # conn.lpush('test',*[1,2,3,4,45,5,6,7,7,8,43,5,6,768,89,9,65,4,23,54,6757,8,68]) # conn.flushall() def scan_list(name,count=2): index=0 while True: data_list=conn.lrange(name,index,count+index-1) if not data_list: return index+=count for item in data_list: yield item print(conn.lrange('test',0,100)) for item in scan_list('test',5): print('---') print(item)
哈希类型(hash)
-
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） # 参数： # name，redis的name # key，name对应的hash中的key # value，name对应的hash中的value(只能是字符串类型) # 注： # hsetnx(name, key, value),当name对应的hash中不存在当前key时则创建（相当于添加） -
hmset(name, mapping)
# 在name对应的hash中批量设置键值对 # 参数： # name，redis的name # mapping，字典，如：{'k1':'v1', 'k2': 'v2'} # 如： # r.hmset('xx', {'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 # 参数： # name，reids对应的name # keys，要获取key集合，如：['k1', 'k2', 'k3'] # *args，要获取的key，如：k1,k2,k3 # 如： # r.mget('xx', ['k1', 'k2']) # 或 # print r.hmget('xx', 'k1', 'k2') -
hgetall(name)
# 获取name对应hash的所有键值 print(re.hgetall('xxx').get(b'name')) -
hlen(name)
# 获取name对应的hash中键值对的个数 -
hkeys(name)
# 获取name对应的hash中所有的key的值 -
hvals(name)
# 获取name对应的hash中所有的value的值 -
hexists(name, key)
# 检查name对应的hash是否存在当前传入的key -
hdel(name,*keys)
# 将name对应的hash中指定key的键值对删除 print(re.hdel('xxx','sex','name')) -
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 # 参数： # name，redis中的name # key， hash对应的key # amount，自增数（整数） -
hincrbyfloat(name, key, amount=1.0)
# 自增name对应的hash中的指定key的值，不存在则创建key=amount # 参数： # name，redis中的name # key， hash对应的key # amount，自增数（浮点数） # 自增name对应的hash中的指定key的值，不存在则创建key=amount -
hscan(name, cursor=0, match=None, count=None)
# 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 # 参数： # name，redis的name # cursor，游标（基于游标分批取获取数据） # match，匹配指定key，默认None 表示所有的key # count，每次分片最少获取个数，默认None表示采用Redis的默认分片个数 # 如： # 第一次：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 # 参数： # match，匹配指定key，默认None 表示所有的key # count，每次分片最少获取个数，默认None表示采用Redis的默认分片个数 # 如： # for item in r.hscan_iter('xx'): # print item
集合(set)
set集合的一大特点就是不可重复
-
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)
# 获取多一个name对应集合的并集 -
sinterstore(dest, keys, *args)
# 获取多一个name对应集合的并集，再讲其加入到dest对应的集合中 -
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)
# 将某个成员从一个集合中移动到另外一个集合 -
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 -
srem(name, values)
# 在name对应的集合中删除某些值 -
sunion(keys, *args)
# 获取多一个name对应的集合的并集 -
sunionstore(dest,keys, *args)
# 获取多一个name对应的集合的并集，并将结果保存到dest对应的集合中 -
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
有序集合(zset)
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 # 如： # zadd('zz', 'n1', 1, 'n2', 2) # 或 # zadd('zz', n1=11, n2=22) -
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 # 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 # 更多： # 从大到小排序 # zrevrange(name, start, end, 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 # zrangebyscore(name, min, max, start=None, num=None, withscores=False, score_cast_func=float) # 从大到小排序 # 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（从 0 开始） # 更多： # zrevrank(name, value)，从大到小排序 -
zrangebylex(name, min, max, start=None, num=None)
# 当有序集合的所有成员都具有相同的分值时，有序集合的元素会根据成员的 值 （lexicographical ordering）来进行排序，而这个命令则可以返回给定的有序集合键 key 中， 元素的值介于 min 和 max 之间的成员 # 对集合中的每个成员进行逐个字节的对比（byte-by-byte compare）， 并按照从低到高的顺序， 返回排序后的集合成员。 如果两个字符串有一部分内容是相同的话， 那么命令会认为较长的字符串比较短的字符串要大 # 参数： # name，redis的name # min，左区间（值）。 + 表示正无限； - 表示负无限； ( 表示开区间； [ 则表示闭区间 # min，右区间（值） # start，对结果进行分片处理，索引位置 # num，对结果进行分片处理，索引后面的num个元素 # 如： # ZADD myzset 0 aa 0 ba 0 ca 0 da 0 ea 0 fa 0 ga # r.zrangebylex('myzset', "-", "[ca") 结果为：['aa', 'ba', 'ca'] # 更多： # 从大到小排序 # zrevrangebylex(name, max, min, start=None, num=None) -
zrem(name, values)
# 删除name对应的有序集合中值是values的成员 # 如：zrem('zz', ['s1', 's2']) -
zremrangebyrank(name, min, max)
# 根据排行范围删除 -
zremrangebyscore(name, min, max)
# 根据分数范围删除 -
zremrangebylex(name, min, max)
# 根据值返回删除 -
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)
# 获取两个有序集合的并集，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 -
zscan(name, cursor=0, match=None, count=None, score_cast_func=float)
zscan_iter(name, match=None, count=None,score_cast_func=float)# 同字符串相似，相较于字符串新增score_cast_func，用来对分数进行操作
其他操作
-
delete(*names)
# 根据删除redis中的任意数据类型 conn.delete(*['age', 'name']) # 0|1 -
exists(name)
# 检测redis的name是否存在 conn.exists('name') # 0|1 -
keys(pattern='*')
# 根据模型获取redis的name # 更多： # 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 -
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
管道
redis中没有真正意义上的回滚操作，要想实现事务操作需要使用pipline管道
import redis
pool = redis.ConnectionPool(host='10.211.55.4', port=6379)
r = redis.Redis(connection_pool=pool)
# pipe = r.pipeline(transaction=False)
pipe = r.pipeline(transaction=True)
pipe.multi()
pipe.set('name', 'alex')
pipe.set('role', 'sb')
pipe.execute() # 这句话，才真正的去执行将上面的操作同步到redis中
Django中使用redis
方式一
utils文件夹下，建立redis_pool.py
import redis
POOL = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379,password='1234',max_connections=1000)
视图函数中使用：
import redis
from django.shortcuts import render,HttpResponse
from utils.redis_pool import POOL
def index(request):
conn = redis.Redis(connection_pool=POOL)
conn.hset('kkk','age',18)
return HttpResponse('设置成功')
def order(request):
conn = redis.Redis(connection_pool=POOL)
conn.hget('kkk','age')
return HttpResponse('获取成功')
方式二：
安装django-redis模块
pip3 install django-redis
setting里配置：
# redis配置
CACHES = {
"default": {
"BACKEND": "django_redis.cache.RedisCache",
"LOCATION": "redis://127.0.0.1:6379",
"OPTIONS": {
"CLIENT_CLASS": "django_redis.client.DefaultClient",
"CONNECTION_POOL_KWARGS": {"max_connections": 100}
# "PASSWORD": "123",
}
}
}
视图函数：
# 1、直接使用cache进行存取，会自动存入redis中
from django.core.cache import cache
cache.set(key, value, timeout)
cache.get(key)
# 2、也可以使用下面的进心存取
from django_redis import get_redis_connection
conn = get_redis_connection('default')
print(conn.hgetall('xxx'))
