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('...')