redis
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3、memcached并未有过时
www.oschina.net/news/26691/memcached-timeout

一、介绍

#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

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

#3、linux中安装
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

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

亚搏app官方网站 ,先河服务端

src/redis-server

运行客商端

src/redis-cli
redis> set foo bar
OK
redis> get foo
"bar"

3、在Python中的二种链接格局

www.yabovip4.com 1www.yabovip4.com 2

#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'>

www.yabovip4.com ,方式一

www.yabovip4.com 3www.yabovip4.com 4

#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'>

方式二

4、选拔数据库

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

 

redis。redis。三、常用操作

redis。1、String 操作

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www.yabovip4.com 6www.yabovip4.com 7

#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

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Code

redis。2、Hash 操作

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#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

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3、List 操作

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#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)

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4、Set 操作

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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

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5、Sort Set 操作

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#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

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6、别的常用操作

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#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

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redis。7、管道

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#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()

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8、发表订阅

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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

monitor.py

www.yabovip4.com 25www.yabovip4.com 26

#!/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)

订阅者们

www.yabovip4.com 27www.yabovip4.com 28

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

from monitor import RedisHelper
import time

obj = RedisHelper()

while True:
    obj.public('hello1')
    time.sleep(5)

发表者们


 

四、Redis可视化工具

本篇导航:

1、memcached & redis是什么?

  • 介绍
  • 设置与基本操作
  • 常用操作
  • Redis可视化学工业具
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

 

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