04-02 存储库之redis
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一 介绍
1、memcached & redis是什么？
NoSQl数据库，数据存到内存，读取速度快 应用场景：页面缓存，好处如下 1、减少数据库压力，提升访问速度 2、在数据挂掉的情况下，仍能保证业务正常运行一段时间，提升安全性
2、memcached与redis区别
#1、类型： memcached：类型单一，只能存字符串"key为字符串"="value也为字符串" redis：支持五大类型 string(字符串) list(链表) set(集合) zset(sorted set --有序集合) hash（哈希类型） #2、持久化： memcached：断电数据丢失 redis：支持持久化，单独开一个进程完成持久化， 要保持性能就需要关闭持久化，很多公司并不使用持久化功能
3、memcached并未过时
www.oschina.net/news/26691/memcached-timeout
二 安装与基本操作
1、Redis安装
#1、官网：https://redis.io/ #2、redis默认不正式支持windows，到这里下载windows版本 https://github.com/MicrosoftArchive/redis/releases
2、命令行基本操作
#1、命令行链接 redis-cli redis-cli -h host -p port -a password #2、基本操作 默认有16个数据库，编号从0-15 select 1 #切换到1号库 keys * #查看所有的key keys n* #查看所有n开头的key flushdb #清空redis set key value #添加key=value randomkey #随机取出一个key type key #查看key的类型
3、在Python中的两种链接方式
#redis-py提供两个类Redis和StrictRedis用于实现Redis的命令，StrictRedis用于实现大部分官方的命令，并使用官方的语法和命令，Redis是StrictRedis的子类，用于向后兼容旧版本的redis-py。 import redis client=redis.Redis(host='127.0.0.1',port=6379) client.set('name','egon') v= client.get('name') print(v,type(v)) #b'egon' <class 'bytes'>
#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。 import redis pool=redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379,max_connections=100) client=redis.Redis(connection_pool=pool) client.set('name','egon') v= client.get('name') print(v,type(v)) #b'egon' <class 'bytes'>
4、选择数据库
import redis pool=redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379,max_connections=100) client=redis.Redis(connection_pool=pool) client.execute_command('select 1') #选择数据库
三 常用操作
1、String 操作
#1、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 #2、setnx(name, value) 设置值，只有name不存在时，执行设置操作（添加） #3、setex(name, value, time) 设置值 参数： time，过期时间（数字秒 或 timedelta对象） #4、psetex(name, time_ms, value) 设置值 参数： time_ms，过期时间（数字毫秒 或 timedelta对象） #5、mset(*args, **kwargs) 批量设置值 如： mset(k1='v1', k2='v2') 或 mset({'k1': 'v1', 'k2': 'v2'}) #6、get(name) 获取值 #7、mget(keys, *args) 批量获取 如： mget('k1', 'k2') 或 r.mget(['k1', 'k2']) #8、getset(name, value) 设置新值并获取原来的值 #9、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） 如： "林海峰" ，0-2表示 "林" #10、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 ``` client.set('name','林海峰') client.setrange('name',3,'大海') print(client.get('name').decode('utf-8')) #林大海 ``` #11、strlen(name) 返回name对应值的字节长度（一个汉字3个字节） #12、incr(self, name, amount=1) 自增 name="1" 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） 注：同incrby #13、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） #14、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） #15、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 ``````
2、Hash 操作
#1、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 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） #2、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'}) #3、hget(name,key) 在name对应的hash中获取根据key获取value #4、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') #5、hgetall(name) 获取name对应hash的所有键值 #6、hlen(name) 获取name对应的hash中键值对的个数 #7、hkeys(name) 获取name对应的hash中所有的key的值 #8、hvals(name) 获取name对应的hash中所有的value的值 #9、hexists(name, key) # 检查name对应的hash是否存在当前传入的key #10、hdel(name,*keys) 将name对应的hash中指定key的键值对删除 #11、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） #12、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 #13、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，从而防止内存被撑爆 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 #14、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 #15、补充scan(match=None, count=None) 一点一点查出当前库下的所有的keys，详细请看如下文档 http://redisdoc.com/key/scan.html#scan
3、List 操作
#1、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 #2、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 #3、llen(name) name对应的list元素的个数 #4、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 refvalue，标杆值，即：在它前后插入数据 value，要插入的数据 #5、r.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 #6、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 #7、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 #8、lindex(name, index) 在name对应的列表中根据索引获取列表元素 #9、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 #10、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 #11、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 #12、blpop(keys, timeout) keys=["k1","k2"]，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 举例： client.flushdb() client.lpush('list1',11,22,33) #33,22,11 client.lpush('list2','a','b','c') #c b a ``` print(client.blpop(["list1","list2"])) #先从左侧取干净list1，再从左侧取干净list2，...，阻塞 print(client.blpop(["list1","list2"])) print(client.blpop(["list1","list2"])) print(client.blpop(["list1","list2"])) print(client.blpop(["list1","list2"])) print(client.blpop(["list1","list2"])) print(client.blpop(["list1","list2"],timeout=3)) #阻塞3秒，返回None ``` 更多： r.brpop(keys, timeout)，从右向左获取数据 #13、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 #14、自定义增量迭代 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存撑爆，所有有必要自定义一个增量迭代的功能： def list_iter(name): """ 自定义redis列表增量迭代 :param name: redis中的name，即：迭代name对应的列表 :return: yield 返回 列表元素 """ list_count = r.llen(name) for index in range(list_count): yield r.lindex(name, index) # 使用 for item in list_iter('list1'): print(item)
4、Set 操作
Set操作，Set集合就是不允许重复的列表 #1、sadd(name,values) name对应的集合中添加元素 #2、scard(name) 获取name对应的集合中元素个数 #3、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 #4、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 #5、sinter(keys, *args) 获取多一个name对应集合的并集 #6、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 #7、sismember(name, value) 检查value是否是name对应的集合的成员 #8、smembers(name) 获取name对应的集合的所有成员 #9、smove(src, dst, value) 将某个成员从一个集合中移动到另外一个集合 #10、spop(name) 从集合的右侧（尾部）移除一个成员，并将其返回 #11、srandmember(name, numbers) 从name对应的集合中随机获取 numbers 个元素 #12、srem(name, values) 在name对应的集合中删除某些值 #13、sunion(keys, *args) 获取多一个name对应的集合的并集 #14、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 #15、sscan(name, cursor=0, match=None, count=None) #16、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、Sort Set 操作
#1、zadd(name, *args, **kwargs) 在name对应的有序集合中添加元素 如： zadd('score', 'alex', 50, 'wxx', 60,'yxx', 70) 或 zadd('score', alex=50, wxx=60, yxx=70) #2、zcard(name) 获取name对应的有序集合元素的数量 #3、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 #4、zincrby(name, value, amount) 自增name对应的有序集合的 name 对应的分数 #5、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（非负数） end，有序集合索引结束位置（非负数） 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 例如： client.zrange('score', 0, 2, desc=True, withscores=True, score_cast_func=int) 结果：[(b'yxx', 70), (b'wxx', 60), (b'alex', 50)] 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) ``` #6、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 #7、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) #8、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']) #9、zremrangebyrank(name, min, max) 根据排行范围删除 #10、zremrangebyscore(name, min, max) 根据分数范围删除 #11、zremrangebylex(name, min, max) 根据值返回删除 #12、zscore(name, value) 获取name对应有序集合中 value 对应的分数 #13、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 例如： client.flushdb() client.zadd('score1', 'alex', 50, 'wxx', 60,'yxx', 70) client.zadd('score2', 'alex', 60, 'wxx', 60,) #先求名字的交集，再对同一名字对应的值进行SUM聚合操作 client.zinterstore('score_sum',keys=['score1','score2'],aggregate="SUM") print(client.zscore('score_sum','alex')) #110.0 print(client.zscore('score_sum','wxx')) #120.0 print(client.zscore('score_sum','yxx')) #None #14、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 #15、zscan(name, cursor=0, match=None, count=None, score_cast_func=float) #16、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
6、其他常用操作
#1、delete(*names) 根据name删除redis中的任意数据类型 #2、exists(name) 检测redis的name是否存在 #3、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 #4、expire(name ,time) 为某个redis的某个name设置超时时间 #5、rename(src, dst) 对redis的name重命名为 #6、move(name, db)) 将redis的某个值移动到指定的db下 #7、randomkey() 随机获取一个redis的name（不删除） #8、type(name) 获取name对应值的类型 #9、scan(cursor=0, match=None, count=None) #10、scan_iter(match=None, count=None) 同字符串操作，用于增量迭代获取key
7、管道
#1、默认情况下是执行一个操作就向服务端提交一次 #2、可以将一系列操作放入一个管道内，然后一次性提交给服务端，这样做有效地减少开销 #3、transaction=True代表多个操作构成一个事务（原子性操作） import redis pool=redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379,max_connections=100) client=redis.Redis(connection_pool=pool) pipe=client.pipeline(transaction=True) pipe.set('name','alex') pipe.set('role','sb') pipe.execute()
8、发布订阅
import redis class RedisHelper: ``` def __init__(self): self.__conn = redis.Redis(host='127.0.0.1',port=6379) self.chan_pub = 'fm97.8' #发布信息的频道名 self.chan_sub = 'fm97.8' #订阅信息的频道名 def public(self, msg): self.__conn.publish(self.chan_pub, msg) #向发布频道发布消息 return True def subscribe(self): pub = self.__conn.pubsub() #拿到pub对象 pub.subscribe(self.chan_sub) #向订阅频道请求消息 pub.parse_response() #解析响应的信息 return pub```
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- from monitor import RedisHelper obj = RedisHelper() redis_sub = obj.subscribe() while True: msg = redis_sub.parse_response() print(msg)
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- from monitor import RedisHelper import time obj = RedisHelper() while True: obj.public('hello1') time.sleep(5)
四 Redis可视化工具
https://redisdesktop.com/download
