redis

1 redis介绍

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# 介绍 c s 架构的软件
    redis：非关系型数据库【存数据的地方】nosql数据库，内存存储，速度非常快，可以持久化【数据从内存同步到硬盘】，数据类型丰富【5大数据类型：字符串，列表，哈希(字典),集合，有序集合】，key-value形式存储【根本没有表的结构，相当于咱们的字典】
    
    -nosql：指非关系型数据库：1 不限于SQL  2 没有sql
    
# redis 为什么这么快
    -1 高性能的网络模型：IO多路复用的epoll模型，承载住非常高的并发量
    -2 纯内存操作，避免了很多io
    -3 单线程架构，避免了线程间切换的消耗
        -6.x之前：单线程，单进程
        -6.x以后，多线程架构，数据操作还是使用单线程，别的线程做数据持久化，其他操作

# redis 应用场景（了解）
    1 当缓存数据库使用，接口缓存，提高接口响应速度
        -请求进到视图---》去数据查询[多表查询，去硬盘取数据：速度慢]----》转成json格式字符串---》返回给前端
        -请求进到视图---》去redis[内存]----》取json格式字符串---》返回给前端
    2 做计数器：单线程，不存在并发安全问题
        -统计网站访问量
        -个人站点浏览量
        -文章阅读量
        
    3 去重操作：集合
    4 排行榜：有序集合
        -阅读排行榜
        -游戏金币排行榜
        
    5 布隆过滤器
    6 抽奖
    7 消息队列
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1.1 redis安装

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# 开源软件：使用c语言写的---【编译型语言，在操作系统运行，要编译成可执行文件，由于采用了IO多路复用的epoll模型，所以它不支持windows，只有linux操作系统支持epoll】

# 微软官方：改了，编译成可执行的安装包，下载一路下一步安装
    -版本没有最新

    
    
# 官网：https://redis.io/
    -下载完是源代码：c语言源码 ：https://redis.io/download/#redis-stack-downloads
    -最稳定：6.x
    -最新7.x

# 中文网：http://redis.cn/download.html
    -上面最新只到5.x
    
    
# win版本下载地址
    # 最新5.x版本 https://github.com/tporadowski/redis/releases/
    # 最新3.x版本 https://github.com/microsoftarchive/redis/releases
    下载完一路下一步即可，具体可参照：https://www.cnblogs.com/liuqingzheng/p/9831331.html
    
    
# win装完会有redis服务
    -启动服务，手动停止
    -客户端链接：redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379
    -简单命令：
        set name lqz
        get name
        ping
        
    -停掉服务：
        -去win服务点关闭
        -客户端关闭：shutdown
    
 

#mysql 服务端
#mysql客户端
    -navicate
    -命令窗口cmd
    -python操作
    
    
# redis 服务器端
# redis 客户端
    -redis-cli
    -图形化工具：redis-destop-management
    -python操作
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2 python操作redis

# pip3 install redis

from redis import Redis

conn=Redis( host="localhost",port=6379)
# conn.set('name','xxx')
print(conn.get('name'))
conn.close()

3 redis连接池

POOL.py

import redis

pool = redis.ConnectionPool(max_connections=200, host='127.0.0.1', port=6379)
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from redis import Redis
from threading import Thread

# 直接链接
# def get_name_from_redis():
#     conn = Redis(host="localhost", port=6379)
#     print(conn.get('name'))
#     conn.close()
#
#
# for i in range(100):
#     t=Thread(target=get_name_from_redis)
#     t.start()
#
#
# import time
# time.sleep(10)


### 使用连接池链接
import redis
from POOL import pool
def get_name_from_redis():
    # 创建一个连接池，保证它是单例，全局只有一个pool对象：使用模块导入方式实现单例

    conn = redis.Redis(connection_pool=pool) #m每执行一次会从池中取一个链接，如果没有，等待
    res=conn.get('name')
    print(res)
    conn.close()


for i in range(100):
    t=Thread(target=get_name_from_redis)
    t.start()
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 4 redis操作字符串

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# redis有5大数据类型---》字符串，hash，列表

# 主要的api：操作字符串的方法
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1 set(name, value, ex=None, px=None, nx=False, xx=False)
2 setnx(name, value)
3 psetex(name, time_ms, value)
4 mset(*args, **kwargs)
4 get(name)
5 mget(keys, *args)
6 getset(name, value)
7 getrange(key, start, end)
8 setrange(name, offset, value)
9 setbit(name, offset, value)
10 getbit(name, offset)
11 bitcount(key, start=None, end=None)
12 strlen(name)
13 incr(self, name, amount=1)
14 incrbyfloat(self, name, amount=1.0)
15 decr(self, name, amount=1)
16 append(key, value)
'''

# 记住的：get set strlen
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import redis

conn = redis.Redis()
# 1  set(name, value, ex=None, px=None, nx=False, xx=False)
#      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

# conn.set('name','lqz') # value 只能是字符串或byte格式
# conn.set('name','lqz',ex=3) # ex 是过期时间，到3s过期，数据就没了
# conn.set('name','lqz',px=3000) # px 是过期时间，到3s过期，数据就没了
# conn.set('age',25,nx=True) # redis 实现分布式锁：https://zhuanlan.zhihu.com/p/489305763
# conn.set('hobby', '足球', xx=False)


# 2 setnx(name, value)   就是：set nx=True
# conn.setnx('hobby1','橄榄球')


# 3 psetex(name, time_ms, value)  本质就是 set px设置时间
# conn.psetex('name',3000,'lqz')

# 4 mset(*args, **kwargs)  传字典批量设置
# conn.mset({'name':'xxx','age':19})


# 5 get(name)  获取值，取到是bytes格式   ,指定：decode_responses=True，就完成转换
# print(conn.get('name'))
# print(str(conn.get('name')[:3],encoding='utf-8'))

# 5 mget(keys, *args)  #批量获取
# res=conn.mget('name','age')
# res=conn.mget(['name','age'])
# print(res)

# 6 getset(name, value)  # 先获取，再设置
# res=conn.getset('name','lqz')
# print(res)


# 7 getrange(key, start, end) # 取的是字节，前闭后闭区间
# res=conn.getrange('name',0,1)
# print(res)

# 8 setrange(name, offset, value)  # 从某个起始位置开始替换字符串
# conn.setrange('name', 1, 'xxx')

# 9 setbit(name, offset, value)
# conn.setbit('name',1,0)   #lqz  00000000   00000000   00000000
# res=conn.get('name')
# print(res)


# 10 getbit(name, offset)
# res=conn.getbit('name',1)
# print(res)


# 11 bitcount(key, start=None, end=None)
# print(conn.bitcount('name',0,3))  # 3 指的是3个字符

# 12 strlen(name)  # 统计字节长度
# print(conn.strlen('name'))
# print(len('lqz政'))  # len 统计字符长度

# 13 incr(self, name, amount=1)  # 计数器
# conn.incr('age',amount=3)


# 14 incrbyfloat(self, name, amount=1.0)

# 15 decr(self, name, amount=1)
# conn.decr('age')

# 16 append(key, value)
conn.append('name','nb')
conn.close()
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5  redis hash操作

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1 hset(name, key, value)
2 hmset(name, mapping)
3 hget(name,key)
4 hmget(name, keys, *args)
5 hgetall(name)
6 hlen(name)
7 hkeys(name)
8 hvals(name)
9 hexists(name, key)
10 hdel(name,*keys)
11 hincrby(name, key, amount=1)
12 hincrbyfloat(name, key, amount=1.0)
13 hscan(name, cursor=0, match=None, count=None)
14 hscan_iter(name, match=None, count=None)
'''

记住：hset hget  hexists hincrby hlen
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### redis 只支持一层的5大数据类型
import redis

conn = redis.Redis(decode_responses=True)
# 1 hset(name, key, value)
# conn.hset('userinfo', 'name', '彭于晏')
# conn.hset('userinfo', 'age', '32')
# conn.hset('xx',mapping={'name':'xxx','hobby':'篮球'})


# 2 hmset(name, mapping)   弃用了
# conn.hmset('yy',{'a':'a','b':'b'})


# 3 hget(name,key)
# res=conn.hget('userinfo','age')
# print(res)

# 4 hmget(name, keys, *args)
# res=conn.hmget('userinfo',['name','age'])
# print(res)

# 5 hgetall(name)    慎用，可能会造成 阻塞 尽量不要在生产代码中执行它
# res=conn.hgetall('userinfo')
# print(res)


# 6 hlen(name)
# res=conn.hlen('userinfo')
# print(res)


# 7 hkeys(name)
# res=conn.hkeys('userinfo')
# print(res)
# 8 hvals(name)
# res=conn.hvals('userinfo')
# print(res)

# 9 hexists(name, key)
# res=conn.hexists('userinfo','name')
# print(res)

# 10 hdel(name,*keys)
# conn.hdel('userinfo','age')


# 11 hincrby(name, key, amount=1)
# conn.hincrby('userinfo','age')

# 12 hincrbyfloat(name, key, amount=1.0)
# conn.hincrbyfloat('userinfo','age',5.44)

## 联合起来讲：不建议使用hgetall，分片取值
# 分批获取               生成器应用在哪了？
# 13 hscan(name, cursor=0, match=None, count=None)
# hash类型没有顺序---》python字典 之前没有顺序，3.6后有序了    python字段的底层实现
# for i in range(1000):
#     conn.hset('test_hash','key_%s'%i,'鸡蛋%s号'%i)

# count 是要取的条数，但是不准确，有点上下浮动
# 它一般步单独用
# res=conn.hscan('test_hash',cursor=0,count=19)
# print(res)
# print(res[0])
# print(res[1])
# print(len(res[1]))
# res=conn.hscan('test_hash',cursor=res[0],count=19)
# print(res)
# print(res[0])
# print(res[1])
# print(len(res[1]))


# 咱么用它比较多，它内部封装了hscan，做成了生成器，分批取hash类型所有数据
# 14 hscan_iter(name, match=None, count=None)  获取所有hash的数据
res = conn.hscan_iter('test_hash',count=100)
print(res)  # 生成器
for item in res:
    print(item)

conn.close()
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6 redis列表操作

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1 lpush(name,values)
2 lpushx(name,value)
3 rpushx(name, value) 表示从右向左操作
4 llen(name)
5 linsert(name, where, refvalue, value))
6 lset(name, index, value)
7 lrem(name, value, num)
8 lpop(name)
9 lindex(name, index)
10 lrange(name, start, end)
11 ltrim(name, start, end)
12 rpoplpush(src, dst)
13 blpop(keys, timeout)
14 brpoplpush(src, dst, timeout=0)
15 自定义增量迭代
'''
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7 管道

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# mysql事务：四大特性   事务的隔离级别  mysql5.7 默认的隔离级别是什么

# redis：redis数据库，是否支持事务？
    -支持
    -不支持
# redis事务机制可以保证一致性和隔离性，无法保证持久性，但是对于redis而言，本身是内存数据库，所以持久化不是必须属性。原子性需要自己进行检查，尽可能保证


# redis 不像mysql一样，支持强事务，事务的四大特性不能全部满足，但是能满足一部分，通过redis的管道实现的
# redis本身不支持事务，但是可以通过管道，实现部分事务

 
# redis 通过管道，来保证命令要么都成功，要么都失败，完成事务的一致性，但是管道只能用在单实例，集群环境中，不支持pipline
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import redis

conn = redis.Redis()
pipline = conn.pipeline(transaction=True)
pipline.decr('a', 2)  # a减2
raise Exception('我崩了')
pipline.incr('b', 2)  # b加2
pipline.execute()
conn.close()
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8 redis其他操作

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# 集合，有序集合 --- redis模块提供的方法API
# 通用操作：无论是5大类型的那种，都支持

import redis

conn = redis.Redis()
# 1 delete(*names)
# conn.delete('age', 'name')

# 2 exists(name)
# res=conn.exists('xx')
# print(res)  # 0


# 3 keys(pattern='*')
# res=conn.keys('*o*')
# res=conn.keys('?o*')
# print(res)

# 4 expire(name ,time)
# conn.expire('test_hash',3)


# 5  rename(src, dst) # 对redis的name重命名为
# conn.rename('xx','xxx')


# 6 move(name, db) # 将redis的某个值移动到指定的db下
# 默认操作都是0 库，总共默认有16个库
# conn.move('xxx',2)


# 7  randomkey()  随机获取一个redis的name（不删除）
# res=conn.randomkey()
# print(res)

# 8 type(name)  查看类型
# res = conn.type('aa')  # list  hash set
# print(res)

conn.close()
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9  django中集成redis

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# 方式一：直接使用
from user.POOL import pool
import redis
def index(request):
    conn = redis.Redis(connection_pool=pool)
    conn.incr('page_view')
    res = conn.get('page_view')
    return HttpResponse('被你看了%s次' % res)

# 方式二：使用第三方模块：django-redis
    -下载
    -配置文件配置
        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}
                # "PASSWORD": "123",
            }
        }
    }
    -使用
    from django_redis import get_redis_connection
    def index(request):
        conn = get_redis_connection(alias="default") # 每次从池中取一个链接
        conn.incr('page_view')
        res = conn.get('page_view')
        return HttpResponse('被你看了%s次' % res)



# 方式三：借助于django的缓存使用redis
    -如果配置文件中配置了 CACHES  ，以后django的缓存，数据直接放在redis中
    -以后直接使用cache.set 设置值，可以传过期时间
    -使用cache.get 获取值
    -强大之处在于，可以直接缓存任意的python对象，底层使用pickle实现的
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 10 redis启动命令

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#1  最简启动
redis-server
ps -aux|grep redis       #查看进程
netstat -antpl|grep redis   #查看端口
netstat -nlp |grep 6379

redis-cli -h ip -p port ping #命令查看



# 2 动态参数启动

redis-serve --port 6380 #启动，监听6380端口


# 3 配置文件启动

#查看一下默认注释，把#和空格去掉
cat redis.conf|grep -v "#" |grep -v "^$"
#重定向到另一个文件
cat redis.conf|grep -v "#" |grep -v "^$" >redis-6382.conf
'''
daemonize yes #是否以守护进程启动
pidfile /var/run/redis.pid   #进程号的位置，删除
port 6379    #端口号
dir /opt/soft/redis/data  #工作目录
logfile 6379.log #日志位置  
#其他全删掉
'''

#在redis目录下新建data目录，用来存放数据
#启动redis
redis-server /root/redis/redis.conf
#查看进程
ps -ef |grep redis-server |grep 6379
#查看日志
cd data
cat 6379.log
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10.1 客户端连接(命令)

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# redis-cli -h 地址 -p 端口

# 查看所有配置
    config get *  #  107对
    port
    daemonize
    logfile
    dbfilename
    requirepass  # 设置密码
    maxmemory   # 最大占用内存，0 不限制
    databases  #16 个库
    maxclients
    appendonly  # 持久化
    dir
    slaveof  # 复制谁，如果是从库，这个地方要写主库
    bind
    
    
# 修改配置(直接改文件，重启)
# 修改配置(客户端直接修改) ---》临时改，当前进程如果不停，生效，重启就没了
CONFIG SET maxmemory 128M
CONFIG get maxmemory
CONFIG set requirepass 123456

# 永久生效，同步到配置文件中
CONFIG REWRITE

# 直接客户端链接，修改配置信息，写到配置文件中
    -如果以root用户启动redis，CONFIG REWRITE功能，会导致黑客提权，直接登录到系统中，放挖矿病毒
    -避免：
        -端口跑在别的上，不是6379
        -redis密码设置尽量复制
        -不用root用户启动redis
        -启动redis的用户，不允许登录系统ssh链接


####redis返回值
状态回复：ping---》PONG
错误回复：hget hello field ---》(error)WRONGTYPE Operation against
整数回复：incr hello---》(integer) 1
字符串回复：get hello---》"world"
多行字符串回复：mget hello foo---》"world" "bar"
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11 redis通用命令

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# 大 O 表示法，衡量算法优劣的标准
    -时间复杂度
    -空间复杂度
    -O(1) 最好的，只需要一次就能拿到结果
    -O(log n)  n的一半
    -O(n) 循环n次
    -O(n2) 两层for循环


####1-keys 
#打印出所有key
keys * 
#打印出所有以he开头的key
keys he*
#打印出所有以he开头，第三个字母是h到l的范围
keys he[h-l]
#三位长度，以he开头，？表示任意一位
keys he？
#keys命令一般不在生产环境中使用，生产环境key很多，时间复杂度为o(n),用scan命令

####2-dbsize   计算key的总数
dbsize #redis内置了计数器，插入删除值该计数器会更改，所以可以在生产环境使用，时间复杂度是o(1)

###3-exists key 时间复杂度o(1)
#设置a
set a b
#查看a是否存在
exists a
(integer) 1
#存在返回1 不存在返回0

###4-del key  时间复杂度o(1)
删除成功返回1，key不存在返回0

###5-expire key seconds  时间复杂度o(1)
expire name 3 #3s 过期
ttl name  #查看name还有多长时间过期
persist name #去掉name的过期时间

###6-type key  时间复杂度o(1)
type name #查看name类型，返回string


### 7 其他
info命令：内存，cpu，主从相关 ，redis监控    
    - redis-cli auth 123456 info --->返回字符串 subprocess
client list  正在连接的会话
client kill ip:端口
dbsize  总共有多少个key
flushall  清空所有
flushdb  只清空当前库
select 数字  选择某个库  总共16个库
monitor  记录操作日志，夯住
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12 redis 集合

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# 无序，无重复，集合间操作（交叉并补）

# 常用api
sadd key element #向集合key添加element（如果element存在，添加失败） o(1)
srem key element #从集合中的element移除掉 o(1)
scard key #计算集合大小
sismember key element #判断element是否在集合中
srandmember key count #从集合中随机取出count个元素，不会破坏集合中的元素
spop key #从集合中随机弹出一个元素
smembers key #获取集合中所有元素 ，无序，小心使用，会阻塞住 

sdiff user:1:follow user:2:follow  #计算user:1:follow和user:2:follow的差集
sinter user:1:follow user:2:follow  #计算user:1:follow和user:2:follow的交集       
sunion user:1:follow user:2:follow  #计算user:1:follow和user:2:follow的并集               
sdiff|sinter|suion + store destkey... #将差集，交集，并集结果保存在destkey集合中


# 作用
抽奖系统 ：通过spop来弹出用户的id，活动取消，直接删除
点赞，点踩，喜欢等，用户如果点了赞，就把用户id放到该条记录的集合中

标签：给用户/文章等添加标签，sadd user:1:tags 标签1 标签2 标签3
给标签添加用户，关注该标签的人有哪些

共同好友：集合间的操作
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13 redis 有序集合

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# 不重复，有个分值字段，保证集合有顺序

# 操作

zadd key score element #score可以重复，可以多个同时添加，element不能重复 o(logN) 

zrem key element #删除元素，可以多个同时删除 o(1)

zscore key element #获取元素的分数 o(1)

zincrby key increScore element #增加或减少元素的分数  o(1)

zcard key #返回元素总个数 o(1)

zrank key element #返回element元素的排名（从小到大排）

zrange key 0 -1 #返回排名，不带分数  o(log(n)+m) n是元素个数，m是要获取的值
zrange player:rank 0 -1 withscores #返回排名，带分数

zrangebyscore key minScore maxScore #返回指定分数范围内的升序元素 o(log(n)+m) n是元素个数，m是要获取的值
zrangebyscore user:1:ranking 90 210 withscores #获取90分到210分的元素

zcount key minScore maxScore #返回有序集合内在指定分数范围内的个数 o(log(n)+m)

zremrangebyrank key start end #删除指定排名内的升序元素 o(log(n)+m)
zremrangebyrank user:1:rangking 1 2 #删除升序排名中1到2的元素
        
zremrangebyscore key minScore maxScore #删除指定分数内的升序元素 o(log(n)+m)
zremrangebyscore user:1:ranking 90 210 #删除分数90到210之间的元素


zrevrank #从高到低排序
zrevrange #从高到低排序取一定范围
zrevrangebyscore #返回指定分数范围内的降序元素
zinterstore #对两个有序集合交集
zunionstore #对两个有序集合求并集

# 作用
排行榜：音乐排行榜，销售榜，关注榜，游戏排行榜
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