redis
redis介绍
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：【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】
redis的特点--快
1.高性能的网络模型：IO多路复用的epoll模型，承载着非常高的并发量
2.纯内存操作，避免了很多IO操作
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
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3 去重操作：集合
4 排行榜：有序集合
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redis的安装
它是一款来源软件，使用C语言写的，是一种编译型语言，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
检测是否装好
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
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()
redis连接池
通常情况下, 当我们需要做redis操作时, 会创建一个连接, 并基于这个连接进行redis操作, 操作完成后, 释放连接,
一般情况下, 这是没问题的, 但当并发量比较高的时候, 频繁的连接创建和释放对性能会有较高的影响
于是, 连接池就发挥作用了
连接池的原理是, 通过预先创建多个连接, 当进行redis操作时, 直接获取已经创建的连接进行操作, 而且操作完成后, 不会释放, 用于后续的其他redis操作
这样就达到了避免频繁的redis连接创建和释放的目的, 从而提高性能了
直接连接
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
from redis import Redis
from threading import Thread
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()
import time
time.sleep(10)
