Redis

 

安装:

方法一:yum安装
yum install redis
方法二:源码安装
wget http://download.redis.io/releases/redis-3.0.6.tar.gz
tar xzf redis-3.0.6.tar.gz
cd redis-3.0.6
make

　　

启动

启动服务端
src/redis-server
启动客户端
src/redis-cli
redis> set foo bar
OK
redis> get foo
"bar"

　　

Python操作Redis

 

pip3 install redis
or
sudo pip install redis
or
sudo easy_install redis
or
源码安装
 
详见：https://github.com/WoLpH/redis-py

如果连接不上检查防火墙
/etc/init.d/iptables status
/etc/init.d/iptables stop  #关闭防火墙

　　

1、操作模式

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。

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
 
import redis
 
r = redis.Redis(host='10.211.55.4', port=6379)
r.set('foo', 'Bar')
print r.get('foo')

　　

2、连接池

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。

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
 
import redis
 
pool = redis.ConnectionPool(host='10.211.55.4', port=6379)
 
r = redis.Redis(connection_pool=pool)
r.set('foo', 'Bar')
print r.get('foo')

　　

3.操作

 

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

get(name)

get("k1")  #得到的是字节类型

 

 

Hash操作，redis中Hash在内存中的存储格式如下图：

 

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）

hget(name,key)

# 在name对应的hash中获取根据key获取value
hget('n1','k1')

 

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'})

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')
得到一个列表[b'v1', b'v2']　

hgetall(name)

获取name对应hash的所有键值
得到一个字典{b'k1': b'v1', b'k2': b'v2'}

hlen(name)

# 获取name对应的hash中键值对的个数

hdel(name,*keys)

# 将name对应的hash中指定key的键值对删除
conn.hdel('1','k1','k2') 

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_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  h*表示h开头的所有  ?代表一个字符
    # 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',count=2): #每一次链接拿两个,循环取完再拿两个
    #     print item

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

　　

hexists(name, key)

# 检查name对应的hash是否存在当前传入的key

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

　　

expire(name,time)

# 设置多少秒后就清除
# 为某个redis的某个name设置超时时间
conn.expire('n1',10)  

　　

 

使用规范

1. 连接池使用单例模式，然后在使用的redis位置使用连接

import redis                              
poll = redis.ConnectionPool(host='10.0.0.200',port=6379,max_connections=50)

conn = redis.Redis(connection_pool=poll)

2. django中想要使用redis

pip3 install django-redis

再配置文件中配置

CACHES = {
    "default": {
        "BACKEND": "django_redis.cache.RedisCache",
        "LOCATION": "redis://192.168.11.85:6379",
        "OPTIONS": {
            "CONNECTION_POOL_KWARGS":{
                "max_connections":50  #最大连接数
            },
            "CLIENT_CLASS": "django_redis.client.DefaultClient",
            #"PASSWORD": "123123",
        }
    },
    "session": {
        "BACKEND": "django_redis.cache.RedisCache",
        "LOCATION": "redis://192.168.11.89:6379",
        "OPTIONS": {
            "CLIENT_CLASS": "django_redis.client.DefaultClient",
            # "PASSWORD": "123123",
        }
    }
}

补充：如果想要将session放到redis中，name就需要添加一下配置：
SESSION_ENGINE = 'django.contrib.sessions.backends.cache'  # 引擎
SESSION_CACHE_ALIAS = 'session'  （名称就是cache配置中的key）

session缓存配置

a. 配置 settings.py
 
    SESSION_ENGINE = 'django.contrib.sessions.backends.cache'  # 引擎
    SESSION_CACHE_ALIAS = 'default'                            # 使用的缓存别名（默认内存缓存，也可以是memcache），此处别名依赖缓存的设置
 
 
    SESSION_COOKIE_NAME ＝ "sessionid"                        # Session的cookie保存在浏览器上时的key，即：sessionid＝随机字符串
    SESSION_COOKIE_PATH ＝ "/"                                # Session的cookie保存的路径
    SESSION_COOKIE_DOMAIN = None                              # Session的cookie保存的域名
    SESSION_COOKIE_SECURE = False                             # 是否Https传输cookie
    SESSION_COOKIE_HTTPONLY = True                            # 是否Session的cookie只支持http传输
    SESSION_COOKIE_AGE = 1209600                              # Session的cookie失效日期（2周）
    SESSION_EXPIRE_AT_BROWSER_CLOSE = False                   # 是否关闭浏览器使得Session过期
    SESSION_SAVE_EVERY_REQUEST = False                        # 是否每次请求都保存Session，默认修改之后才保存

　　

使用:

import django_redis

def test(request):
conn = django_redis.get_redis_connection()
	return HttpResponse('...')