Rabbitmq、Redis

RabbitMQ简介

AMQP，即Advanced Message Queuing Protocol，高级消息队列协议，是应用层协议的一个开放标准，为面向消息的中间件设计。消息中间件主要用于组件之间的解耦，消息的发送者无需知道消息使用者的存在，反之亦然。
AMQP的主要特征是面向消息、队列、路由（包括点对点和发布/订阅）、可靠性、安全。
RabbitMQ是一个开源的AMQP实现，服务器端用Erlang语言编写，支持多种客户端，如：Python、Ruby、.NET、Java、JMS、C、PHP、ActionScript、XMPP、STOMP等，支持AJAX。用于在分布式系统中存储转发消息，在易用性、扩展性、高可用性等方面表现不俗。

 

概念说明：

  • Broker：简单来说就是消息队列服务器实体。 
    Exchange：消息交换机，它指定消息按什么规则，路由到哪个队列。 
    Queue：消息队列载体，每个消息都会被投入到一个或多个队列。 
    Binding：绑定，它的作用就是把exchange和queue按照路由规则绑定起来。 
    Routing Key：路由关键字，exchange根据这个关键字进行消息投递。 
    vhost：虚拟主机，一个broker里可以开设多个vhost，用作不同用户的权限分离。 
    producer：消息生产者，就是投递消息的程序。 
    consumer：消息消费者，就是接受消息的程序。 
    channel：消息通道，在客户端的每个连接里，可建立多个channel，每个channel代表一个会话任务

Rabbitmq的安装

     linux
            安装配置epel源
           $ rpm -ivh http://dl.fedoraproject.org/pub/epel/6/i386/epel-release-6-8.noarch.rpm
 
            安装erlang
           $ yum -y install erlang
 
            安装RabbitMQ
           $ yum -y install rabbitmq-server       
注意：service rabbitmq-server start/stop  启动/关闭

　　rabbitmq对于python开放的API接口为pika,安装如下

pip install pika
or
easy_install pika
or
源码
 
https://pypi.python.org/pypi/pika

　简单模式

************生产者*************************
import pika


username = 'xixi'  # 指定远程rabbitmq的用户名密码

pwd = '123456'

user_pwd = pika.PlainCredentials(username, pwd)

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
    host='localhost',credentials=user_pwd))     #封装socket逻辑,默认端口5672
channel = connection.channel()  #拿到操作rabbitmq的句柄，所有操作都需要句柄来完成

channel.queue_declare(queue='hello')  # 创建队列，参数为队列名，队列名唯一，不能重复

channel.basic_publish(exchange='',   #交换机，类似于路由，多队列情况下，生产者生产消息并不直接放到队列里，先交给exchange,由exchange决定放到哪个队列里，由于这里只有一个队列，exchange为空，此时为交换机不工作的模式
                      routing_key='hello',  #声明body里面的数据放到哪个队列里面
                      body='Hello World!')
print(" [x] Sent 'Hello World!'")
connection.close()

　　

************************消费者***************
import pika


connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
    host='192.168.14.58'))  #封装socket逻辑
channel = connection.channel()

channel.queue_declare(queue='hello')  #创建队列，因为生产者跟消费者谁先启动并不一定，所以同时声明创建这个队列，有则取，无则生成，防止程序报错，生产者同理


def callback(ch, method, properties, body): #body为取到的内容
    print(" [x] Received %r" % body)


channel.basic_consume(callback,   #数据取出后，执行该回调函数，
                      queue='hello',  #取数据的对列名字
                      no_ack=True)  #写的话，如果接收消息，机器宕机消息就丢了
                                    # 一般不写。宕机则生产者检测到发给其他消费者

print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
channel.start_consuming()

重要参数介绍：

（1）acknowledgment 消息不丢失

no-ack ＝ False，如果消费者遇到情况(its channel is closed, connection is closed, or TCP connection is lost)挂掉了，那么，RabbitMQ会重新将该任务添加到队列中。

　

import pika

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
        host='10.211.55.4'))
channel = connection.channel()

channel.queue_declare(queue='hello')

def callback(ch, method, properties, body):
    print(" [x] Received %r" % body)
    import time
    time.sleep(10)
    print 'ok'
    ch.basic_ack(delivery_tag = method.delivery_tag)   #有应答第二步

channel.basic_consume(callback,
                      queue='hello',
                      no_ack=False)  #有应答第一步

print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
channel.start_consuming()

（2）durable   针对生产者宕机消息不丢失，实质是想数据写到磁盘持久化,重启后仍然有数据

生产者：

 1 #!/usr/bin/env python
 2 import pika
 3 
 4 connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='10.211.55.4'))
 5 channel = connection.channel()
 6 
 7 # make message persistent
 8 channel.queue_declare(queue='hello', durable=True)
 9 
10 channel.basic_publish(exchange='',
11                       routing_key='hello',
12                       body='Hello World!',
13                       properties=pika.BasicProperties(
14                           delivery_mode=2, # make message persistent
15                       ))   #必须参数
16 print(" [x] Sent 'Hello World!'")
17 connection.close()
View Code

消费者：

 1 #!/usr/bin/env python
 2 # -*- coding:utf-8 -*-
 3 import pika
 4 
 5 connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='10.211.55.4'))
 6 channel = connection.channel()
 7 
 8 # make message persistent
 9 channel.queue_declare(queue='hello', durable=True)  #多加一个参数durable
10 
11 
12 def callback(ch, method, properties, body):
13     print(" [x] Received %r" % body)
14     import time
15     time.sleep(10)
16     print 'ok'
17     ch.basic_ack(delivery_tag = method.delivery_tag)
18 
19 channel.basic_consume(callback,
20                       queue='hello',
21                       no_ack=False)
22 
23 print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
24 channel.start_consuming()
View Code

（3）消息获取顺序

默认消息队列里的数据是按照顺序被消费者拿走，例如：消费者1 去队列中获取 奇数 序列的任务，消费者1去队列中获取 偶数 序列的任务。

channel.basic_qos(prefetch_count=1) 表示谁来谁取，不再按照奇偶数排列

 1 #!/usr/bin/env python
 2 # -*- coding:utf-8 -*-
 3 import pika
 4 
 5 connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='10.211.55.4'))
 6 channel = connection.channel()
 7 
 8 # make message persistent
 9 channel.queue_declare(queue='hello')
10 
11 
12 def callback(ch, method, properties, body):
13     print(" [x] Received %r" % body)
14     import time
15     time.sleep(10)
16     print 'ok'
17     ch.basic_ack(delivery_tag = method.delivery_tag)
18 
19 channel.basic_qos(prefetch_count=1)   #加上此参数
20 
21 channel.basic_consume(callback,
22                       queue='hello',
23                       no_ack=False)
24 
25 print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
26 channel.start_consuming()
View Code

exchange工作模型（fanout，direct，topic）

 　　1.发布订阅 

　　

发布订阅和简单的消息队列区别在于，发布订阅会将消息发送给所有的订阅者，而消息队列中的数据被消费一次便消失。所以，RabbitMQ实现发布和订阅时，会为每一个订阅者创建一个队列，而发布者发布消息时，会将消息放置在所有相关队列中。

 exchange type = fanout

发布者：

 1 #!/usr/bin/env python
 2 import pika
 3 import sys
 4 
 5 connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
 6         host='localhost'))
 7 channel = connection.channel()
 8 
 9 channel.exchange_declare(exchange='logs',
10                          type='fanout')   #生产者不再生成队列，而是创建一个交换机，第一个参数为自定义交换机名字，第二个为交换机工作模式
11 message = ' '.join(sys.argv[1:]) or "info: Hello World!"
12 channel.basic_publish(exchange='logs',  #定义数据放到哪个交换机
13                       routing_key='',  #简单队列模式决定数据放到哪个队列，此时不需要
14                       body=message)
15 print(" [x] Sent %r" % message)
16 connection.close()
17 
18 发布者
View Code

订阅者：

 1 import pika
 2 
 3 connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
 4         host='localhost'))
 5 channel = connection.channel()
 6 
 7 channel.exchange_declare(exchange='logs',
 8                          type='fanout')   #类似于简单队列模式下的声明队列
 9 
10 result = channel.queue_declare(exclusive=True)   #每个消费者取数据从随机为自己创建的队列里取数据
11 queue_name = result.method.queue
12 
13 channel.queue_bind(exchange='logs',
14                    queue=queue_name)  #绑定交换机，生产者消息都会被发布给绑定的各个队列
15 
16 print(' [*] Waiting for logs. To exit press CTRL+C')
17 
18 def callback(ch, method, properties, body):
19     print(" [x] %r" % body)
20 
21 channel.basic_consume(callback,
22                       queue=queue_name,
23                       no_ack=True)
24 
25 channel.start_consuming()   #阻塞，监听生产者将数据放到交换机，一有数据放入，消费者便可以取到
View Code

  　　 2.关键字发送

 exchange type = direct

之前事例，发送消息时明确指定某个队列并向其中发送消息，RabbitMQ还支持根据关键字发送，即：队列绑定关键字，发送者将数据根据关键字发送到消息exchange，exchange根据 关键字 判定应该将数据发送至指定队列。

生产者：

 1 import pika
 2 import sys
 3 
 4 connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
 5         host='localhost'))
 6 channel = connection.channel()
 7 
 8 channel.exchange_declare(exchange='direct_logs',
 9                          type='direct')
10 
11 severity = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else 'info'
12 message = ' '.join(sys.argv[2:]) or 'Hello World!'
13 channel.basic_publish(exchange='direct_logs',
14                       routing_key=severity,  #定义关键字，消费者需在订阅基础上还要定义相同的关键字才能收到数据
15                       body=message)
16 print(" [x] Sent %r:%r" % (severity, message))
17 connection.close()
View Code

消费者：

 1 import pika
 2 import sys
 3 
 4 connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
 5         host='localhost'))
 6 channel = connection.channel()
 7 
 8 channel.exchange_declare(exchange='direct_logs',
 9                          type='direct')
10 
11 result = channel.queue_declare(exclusive=True)
12 queue_name = result.method.queue
13 
14 severities = sys.argv[1:]
15 if not severities:
16     sys.stderr.write("Usage: %s [info] [warning] [error]\n" % sys.argv[0])
17     sys.exit(1)
18 
19 for severity in severities:
20     channel.queue_bind(exchange='direct_logs',
21                        queue=queue_name,
22                        routing_key=severity)   #在绑定交换机的基础上还要定义交换机定义的关键字才能收到消息，可绑定多个关键字，此时的for循环便是绑定多个关键字
23 
24 print(' [*] Waiting for logs. To exit press CTRL+C')
25 
26 def callback(ch, method, properties, body):
27     print(" [x] %r:%r" % (method.routing_key, body))
28 
29 channel.basic_consume(callback,
30                       queue=queue_name,
31                       no_ack=True)
32 
33 channel.start_consuming()
View Code

　　模糊匹配

 exchange type = topic

在topic类型下，可以让队列绑定几个模糊的关键字，之后发送者将数据发送到exchange，exchange将传入”路由值“和 ”关键字“进行匹配，匹配成功，则将数据发送到指定队列。

  • # 表示可以匹配 0 个 或 多个 单词
  • *  表示只能匹配 一个 单词

　　生产者：

 1 import pika
 2 import sys
 3 
 4 connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
 5         host='localhost'))
 6 channel = connection.channel()
 7 
 8 channel.exchange_declare(exchange='topic_logs',
 9                          type='topic')
10 
11 routing_key = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else 'anonymous.info'
12 message = ' '.join(sys.argv[2:]) or 'Hello World!'
13 channel.basic_publish(exchange='topic_logs',
14                       routing_key=routing_key,
15                       body=message)
16 print(" [x] Sent %r:%r" % (routing_key, message))
17 connection.close()
View Code

　　消费者：

 1 import pika
 2 import sys
 3 
 4 connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
 5         host='localhost'))
 6 channel = connection.channel()
 7 
 8 channel.exchange_declare(exchange='topic_logs',
 9                          type='topic')
10 
11 result = channel.queue_declare(exclusive=True)
12 queue_name = result.method.queue
13 
14 binding_keys = sys.argv[1:]
15 if not binding_keys:
16     sys.stderr.write("Usage: %s [binding_key]...\n" % sys.argv[0])
17     sys.exit(1)
18 
19 for binding_key in binding_keys:
20     channel.queue_bind(exchange='topic_logs',
21                        queue=queue_name,
22                        routing_key=binding_key)
23 
24 print(' [*] Waiting for logs. To exit press CTRL+C')
25 
26 def callback(ch, method, properties, body):
27     print(" [x] %r:%r" % (method.routing_key, body))
28 
29 channel.basic_consume(callback,
30                       queue=queue_name,
31                       no_ack=True)
32 
33 channel.start_consuming()
View Code

缓存数据库介绍

     NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不仅仅是SQL”，泛指非关系型的数据库,随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题。

NoSQL数据库的四大分类

键值(Key-Value)存储数据库

这一类数据库主要会使用到一个哈希表，这个表中有一个特定的键和一个指针指向特定的数据。Key/value模型对于IT系统来说的优势在于简单、易部署。但是如果DBA只对部分值进行查询或更新的时候，Key/value就显得效率低下了。[3]  举例如：Tokyo Cabinet/Tyrant, Redis, Voldemort, Oracle BDB.
 
列存储数据库。
这部分数据库通常是用来应对分布式存储的海量数据。键仍然存在，但是它们的特点是指向了多个列。这些列是由列家族来安排的。如：Cassandra, HBase, Riak.
 
文档型数据库
文档型数据库的灵感是来自于Lotus Notes办公软件的，而且它同第一种键值存储相类似。该类型的数据模型是版本化的文档，半结构化的文档以特定的格式存储，比如JSON。文档型数据库可 以看作是键值数据库的升级版，允许之间嵌套键值。而且文档型数据库比键值数据库的查询效率更高。如：CouchDB, MongoDb. 国内也有文档型数据库SequoiaDB，已经开源。
 
图形(Graph)数据库
图形结构的数据库同其他行列以及刚性结构的SQL数据库不同，它是使用灵活的图形模型，并且能够扩展到多个服务器上。NoSQL数据库没有标准的查询语言(SQL)，因此进行数据库查询需要制定数据模型。许多NoSQL数据库都有REST式的数据接口或者查询API。[2]  如：Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph.
因此，我们总结NoSQL数据库在以下的这几种情况下比较适用：1、数据模型比较简单；2、需要灵活性更强的IT系统；3、对数据库性能要求较高；4、不需要高度的数据一致性；5、对于给定key，比较容易映射复杂值的环境。
 

NoSQL数据库的四大分类表格分析

分类Examples举例典型应用场景数据模型优点缺点
键值（key-value）[3]  Tokyo Cabinet/Tyrant, Redis, Voldemort, Oracle BDB 内容缓存，主要用于处理大量数据的高访问负载，也用于一些日志系统等等。[3]  Key 指向 Value 的键值对，通常用hash table来实现[3]  查找速度快 数据无结构化，通常只被当作字符串或者二进制数据[3] 
列存储数据库[3]  Cassandra, HBase, Riak 分布式的文件系统 以列簇式存储，将同一列数据存在一起 查找速度快，可扩展性强，更容易进行分布式扩展 功能相对局限
文档型数据库[3]  CouchDB, MongoDb Web应用（与Key-Value类似，Value是结构化的，不同的是数据库能够了解Value的内容） Key-Value对应的键值对，Value为结构化数据 数据结构要求不严格，表结构可变，不需要像关系型数据库一样需要预先定义表结构 查询性能不高，而且缺乏统一的查询语法。
图形(Graph)数据库[3]  Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph 社交网络，推荐系统等。专注于构建关系图谱 图结构 利用图结构相关算法。比如最短路径寻址，N度关系查找等 很多时候需要对整个图做计算才能得出需要的信息，而且这种结构不太好做分布式的集群方案。[3] 

 

Redis   

介绍

        redis是业界主流的key-value nosql 数据库之一。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希类型）。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。

Redis优点

  • 异常快速 : Redis是非常快的，每秒可以执行大约110000设置操作，81000个/每秒的读取操作。

  • 支持丰富的数据类型 : Redis支持最大多数开发人员已经知道如列表，集合，可排序集合，哈希等数据类型。

    这使得在应用中很容易解决的各种问题，因为我们知道哪些问题处理使用哪种数据类型更好解决。

  • 操作都是原子的 : 所有 Redis 的操作都是原子，从而确保当两个客户同时访问 Redis 服务器得到的是更新后的值（最新值）。

  • MultiUtility工具：Redis是一个多功能实用工具，可以在很多如：缓存，消息传递队列中使用（Redis原生支持发布/订阅），在应用程序中，如：Web应用程序会话，网站页面点击数等任何短暂的数据；

安装Redis

　　第一步：下载压缩包

wget http://download.redis.io/releases/redis-3.2.8.tar.gz

　　

　　第二步：解压

tar zxvf redis-3.2.8.tar.gz

　　第三步：移动至指定目录

mv redis-3.2.8 /usr/local/redis

　　第四步：cd 到该目录编译安装

make && make install

　　此时，resis安装完成，进入该目录下的src目录，执行redis-server,出现如下表示启动完成

　　本地连接redis，执行如下命令

redis-cli

　　  连接成功，在上面的提示信息中：127.0.0.1 是本机的IP地址，6379是 Redis 服务器运行的端口。

操作

1. String操作

redis中的String在在内存中按照一个name对应一个value来存储。如图：

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

setnx(name, value)

设置值，只有name不存在时，执行设置操作（添加）

setex(name, value, time)

# 设置值
# 参数：
    # time，过期时间（数字秒 或 timedelta对象）

psetex(name, time_ms, value)

# 设置值
# 参数：
    # time_ms，过期时间（数字毫秒 或 timedelta对象）

mset(*args, **kwargs)

批量设置值
如：
    mset(k1='v1', k2='v2')
    或
    mget({'k1': 'v1', 'k2': 'v2'})

get(name)

 获取值

mget(keys, *args)

批量获取
如：
    mget('ylr', 'wupeiqi')
    或
    r.mget(['ylr', 'wupeiqi'])

getset(name, value)

设置新值并获取原来的值

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： "武沛齐" ，0-3表示 "武"

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

setbit(name, offset, value)

# 对name对应值的二进制表示的位进行操作
 
# 参数：
    # name，redis的name
    # offset，位的索引（将值变换成二进制后再进行索引）
    # value，值只能是 1 或 0
 
# 注：如果在Redis中有一个对应： n1 = "foo"，
        那么字符串foo的二进制表示为：01100110 01101111 01101111
    所以，如果执行 setbit('n1', 7, 1)，则就会将第7位设置为1，
        那么最终二进制则变成 01100111 01101111 01101111，即："goo"
 
# 扩展，转换二进制表示：
 
    # source = "武沛齐"
    source = "foo"
 
    for i in source:
        num = ord(i)
        print bin(num).replace('b','')
 
    特别的，如果source是汉字 "武沛齐"怎么办？
    答：对于utf-8，每一个汉字占 3 个字节，那么 "武沛齐" 则有 9个字节
       对于汉字，for循环时候会按照 字节 迭代，那么在迭代时，将每一个字节转换 十进制数，然后再将十进制数转换成二进制
        11100110 10101101 10100110 11100110 10110010 10011011 11101001 10111101 10010000
        -------------------------- ----------------------------- -----------------------------
                    武                         沛                           齐

*用途举例，用最省空间的方式，存储在线用户数及分别是哪些用户在线

getbit(name, offset)

# 获取name对应的值的二进制表示中的某位的值 （0或1）

bitcount(key, start=None, end=None)

# 获取name对应的值的二进制表示中 1 的个数
# 参数：
    # key，Redis的name
    # start，位起始位置
    # end，位结束位置

strlen(name)

# 返回name对应值的字节长度（一个汉字3个字节）

incr(self, name, amount=1)

# 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（必须是整数）
 
# 注：同incrby

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）

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）

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

hash表现形式上有些像pyhton中的dict,可以存储一组关联性较强的数据 ， 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）

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'})

hget(name,key)

# 在name对应的hash中获取根据key获取value

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')

hgetall(name)

获取name对应hash的所有键值

hlen(name)

# 获取name对应的hash中键值对的个数

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

hexists(name, key)

# 检查name对应的hash是否存在当前传入的key

hdel(name,*keys)

# 将name对应的hash中指定key的键值对删除

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(name, cursor=0, match=None, count=None)

Start a full hash scan with:

HSCAN myhash 0

Start a hash scan with fields matching a pattern with:

HSCAN myhash 0 MATCH order_*

Start a hash scan with fields matching a pattern and forcing the scan command to do more scanning with:

HSCAN myhash 0 MATCH order_* COUNT 1000

# 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

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

3. list

List操作，redis中的List在在内存中按照一个name对应一个List来存储。如图：　　

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

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

llen(name)

# name对应的list元素的个数

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

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

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

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

lindex(name, index)

在name对应的列表中根据索引获取列表元素

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

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

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

blpop(keys, timeout)

# 将多个列表排列，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
 
# 更多：
    # r.brpop(keys, timeout)，从右向左获取数据

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

4.set集合操作

Set操作，Set集合就是不允许重复的列表

sadd(name,values)

# name对应的集合中添加元素

scard(name)

获取name对应的集合中元素个数

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

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

sinter(keys, *args)

# 获取多一个name对应集合的并集

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

sismember(name, value)

# 检查value是否是name对应的集合的成员

smembers(name)

# 获取name对应的集合的所有成员

smove(src, dst, value)

# 将某个成员从一个集合中移动到另外一个集合

spop(name)

# 从集合的右侧（尾部）移除一个成员，并将其返回

srandmember(name, numbers)

# 从name对应的集合中随机获取 numbers 个元素

srem(name, values)

# 在name对应的集合中删除某些值

sunion(keys, *args)

# 获取多一个name对应的集合的并集

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

sscan(name, cursor=0, match=None, count=None)
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

有序集合，在集合的基础上，为每元素排序；元素的排序需要根据另外一个值来进行比较，所以，对于有序集合，每一个元素有两个值，即：值和分数，分数专门用来做排序。

zadd(name, *args, **kwargs)

# 在name对应的有序集合中添加元素
# 如：
     # zadd('zz', 'n1', 1, 'n2', 2)
     # 或
     # zadd('zz', n1=11, n2=22)

zcard(name)

# 获取name对应的有序集合元素的数量

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

zincrby(name, value, amount)

# 自增name对应的有序集合的 name 对应的分数

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（非分数）
    # end，有序集合索引结束位置（非分数）
    # 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
 
# 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)

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

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'])

zremrangebyrank(name, min, max)

# 根据排行范围删除

zremrangebyscore(name, min, max)

# 根据分数范围删除

zscore(name, value)

# 获取name对应有序集合中 value 对应的分数

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

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

zscan(name, cursor=0, match=None, count=None, score_cast_func=float)
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

其他常用操作

delete(*names)

# 根据删除redis中的任意数据类型

exists(name)

# 检测redis的name是否存在

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

expire(name ,time)

# 为某个redis的某个name设置超时时间

rename(src, dst)

# 对redis的name重命名为

move(name, db))

# 将redis的某个值移动到指定的db下

randomkey()

# 随机获取一个redis的name（不删除）

type(name)

# 获取name对应值的类型

scan(cursor=0, match=None, count=None)
scan_iter(match=None, count=None)

# 同字符串操作，用于增量迭代获取key

python连接redis　　

pip3 install redis

　　配置redis 密码，打开redis配置文件

在配置文件中找到这一行关掉注释，改为

注释掉监听本地连接的ip

关闭保护模式  

 

此时，运行Python脚本

import redis


pool =redis.ConnectionPool(host='192.168.14.22',port=6379,db=0,password='123456')  #redis-py默认在执行每次请求都会创建（连接池申请连接）和断开（归还连接池）一次连接操作，如果想要在一次请求中指定多个命令，则可以使用pipline实现一次请求指定多个命令，并且默认情况下一次pipline 是原子性操作。
r = redis.Redis(connection_pool=pool)

pipe = r.pipeline(transaction=True)
pipe.set('name','aaaa')
pipe.set('school','bbbbb')

pipe.execute()

发布订阅

发布者：服务器

订阅者：Dashboad和数据处理

Demo如下：

import redis


class RedisHelper:

    def __init__(self):
        self.__conn = redis.Redis(host='10.211.55.4')
        self.chan_sub = 'fm104.5'
        self.chan_pub = 'fm104.5'

    def public(self, msg):
        self.__conn.publish(self.chan_pub, msg)
        return True

    def subscribe(self):
        pub = self.__conn.pubsub()   #打开收音机
        pub.subscribe(self.chan_sub)   #调整频道
        pub.parse_response()     #准备监听
        return pub

订阅者：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
 
from monitor.RedisHelper import RedisHelper
 
obj = RedisHelper()
redis_sub = obj.subscribe()
 
while True:
    msg= redis_sub.parse_response()  #阻塞，等待数据
    print msg

发布者：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
 
from monitor.RedisHelper import RedisHelper
 
obj = RedisHelper()
obj.public('hello')

　　

　　

　　

　　

 

 

 

 

 

 

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

　　

 

 

 

 

 

 

 

　

 

posted @ 2017-05-19 10:57  amchen  阅读(523)  评论(0)  编辑  收藏  举报