本文关于redis
一、基本介绍
redis也是一个key-value的存储系统，与memcached类似，但是redis的value支持更多的类型，包括string、list、set、zset、hash。
redis在将数据放入缓存在内存中的同时，还可以进行持久化，即周期性的将数据放入磁盘或者追加文件中，
另外，redis也支持更多的数据操作，
1. 使用Redis有哪些好处？ (1) 速度快，因为数据存在内存中，类似于HashMap，HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1) (2) 支持丰富数据类型，支持string，list，set，sorted set，hash (3) 支持事务，操作都是原子性，所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行，要么全部不执行 (4) 丰富的特性：可用于缓存，消息，按key设置过期时间，过期后将会自动删除 2. redis相比memcached有哪些优势？ (1) memcached所有的值均是简单的字符串，redis作为其替代者，支持更为丰富的数据类型 (2) redis的速度比memcached快很多 (3) redis可以持久化其数据 3. redis常见性能问题和解决方案： (1) Master最好不要做任何持久化工作，如RDB内存快照和AOF日志文件 (2) 如果数据比较重要，某个Slave开启AOF备份数据，策略设置为每秒同步一次 (3) 为了主从复制的速度和连接的稳定性，Master和Slave最好在同一个局域网内 (4) 尽量避免在压力很大的主库上增加从库 (5) 主从复制不要用图状结构，用单向链表结构更为稳定，即：Master <- Slave1 <- Slave2 <- Slave3... 这样的结构方便解决单点故障问题，实现Slave对Master的替换。如果Master挂了，可以立刻启用Slave1做Master，其他不变。 4. MySQL里有2000w数据，redis中只存20w的数据，如何保证redis中的数据都是热点数据 相关知识：redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候，就会施行数据淘汰策略。redis 提供 6种数据淘汰策略： voltile-lru：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰 volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选将要过期的数据淘汰 volatile-random：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中任意选择数据淘汰 allkeys-lru：从数据集（server.db[i].dict）中挑选最近最少使用的数据淘汰 allkeys-random：从数据集（server.db[i].dict）中任意选择数据淘汰 no-enviction（驱逐）：禁止驱逐数据 5. Memcache与Redis的区别都有哪些？ 1)、存储方式 Memecache把数据全部存在内存之中，断电后会挂掉，数据不能超过内存大小。 Redis有部份存在硬盘上，这样能保证数据的持久性。 2)、数据支持类型 Memcache对数据类型支持相对简单。 Redis有复杂的数据类型。 3），value大小 redis最大可以达到1GB，而memcache只有1MB 6. Redis 常见的性能问题都有哪些？如何解决？ 1).Master写内存快照，save命令调度rdbSave函数，会阻塞主线程的工作，当快照比较大时对性能影响是非常大的，会间断性暂停服务，所以Master最好不要写内存快照。 2).Master AOF持久化，如果不重写AOF文件，这个持久化方式对性能的影响是最小的，但是AOF文件会不断增大，AOF文件过大会影响Master重启的恢复速度。Master最好不要做任何持久化工作，包括内存快照和AOF日志文件，特别是不要启用内存快照做持久化,如果数据比较关键，某个Slave开启AOF备份数据，策略为每秒同步一次。 3).Master调用BGREWRITEAOF重写AOF文件，AOF在重写的时候会占大量的CPU和内存资源，导致服务load过高，出现短暂服务暂停现象。 4). Redis主从复制的性能问题，为了主从复制的速度和连接的稳定性，Slave和Master最好在同一个局域网内 7, redis 最适合的场景 Redis最适合所有数据in-momory的场景，虽然Redis也提供持久化功能，但实际更多的是一个disk-backed的功能，跟传统意义上的持久化有比较大的差别，那么可能大家就会有疑问，似乎Redis更像一个加强版的Memcached，那么何时使用Memcached,何时使用Redis呢? 如果简单地比较Redis与Memcached的区别，大多数都会得到以下观点： 、Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。 、Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。 、Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。 （1）、会话缓存（Session Cache） 最常用的一种使用Redis的情景是会话缓存（session cache）。用Redis缓存会话比其他存储（如Memcached）的优势在于：Redis提供持久化。当维护一个不是严格要求一致性的缓存时，如果用户的购物车信息全部丢失，大部分人都会不高兴的，现在，他们还会这样吗？ 幸运的是，随着 Redis 这些年的改进，很容易找到怎么恰当的使用Redis来缓存会话的文档。甚至广为人知的商业平台Magento也提供Redis的插件。 （2）、全页缓存（FPC） 除基本的会话token之外，Redis还提供很简便的FPC平台。回到一致性问题，即使重启了Redis实例，因为有磁盘的持久化，用户也不会看到页面加载速度的下降，这是一个极大改进，类似PHP本地FPC。 再次以Magento为例，Magento提供一个插件来使用Redis作为全页缓存后端。 此外，对WordPress的用户来说，Pantheon有一个非常好的插件 wp-redis，这个插件能帮助你以最快速度加载你曾浏览过的页面。 （3）、队列 Reids在内存存储引擎领域的一大优点是提供 list 和 set 操作，这使得Redis能作为一个很好的消息队列平台来使用。Redis作为队列使用的操作，就类似于本地程序语言（如Python）对 list 的 push/pop 操作。 如果你快速的在Google中搜索“Redis queues”，你马上就能找到大量的开源项目，这些项目的目的就是利用Redis创建非常好的后端工具，以满足各种队列需求。例如，Celery有一个后台就是使用Redis作为broker，你可以从这里去查看。 （4），排行榜/计数器 Redis在内存中对数字进行递增或递减的操作实现的非常好。集合（Set）和有序集合（Sorted Set）也使得我们在执行这些操作的时候变的非常简单，Redis只是正好提供了这两种数据结构。所以，我们要从排序集合中获取到排名最靠前的10个用户–我们称之为“user_scores”，我们只需要像下面一样执行即可： 当然，这是假定你是根据你用户的分数做递增的排序。如果你想返回用户及用户的分数，你需要这样执行： ZRANGE user_scores 0 10 WITHSCORES Agora Games就是一个很好的例子，用Ruby实现的，它的排行榜就是使用Redis来存储数据的，你可以在这里看到。 （5）、发布/订阅 最后（但肯定不是最不重要的）是Redis的发布/订阅功能。发布/订阅的使用场景确实非常多。我已看见人们在社交网络连接中使用，还可作为基于发布/订阅的脚本触发器，甚至用Redis的发布/订阅功能来建立聊天系统！（不，这是真的，你可以去核实）。 Redis提供的所有特性中，我感觉这个是喜欢的人最少的一个，虽然它为用户提供如果此多功能。
二、安装redis
（一）windows下安装redis服务
1、下载安装包：https://github.com/MicrosoftArchive/redis/releases
2、解压并安装，其中涉及安装目录、对应端口（默认6379）、大小容量、环境变量PATH的设置等问题，
3、修改配置，用编辑器或者记事本分别打开文件redis.windows-service.conf 和redis.windows.conf，
在requirepass foobared字样下添加requirepass 12345，表示设置密码为12345，
其中默认端口port 6379，可以修改成任意指定port，
如果需要任意ip可以访问redis，而不只是本机，需要将其中bind 127.0.0.1注释掉，或者添加需要访问的ip
4、“开始”>右击“计算机”>选择“管理”>“计算机管理（本地）”>服务和应用程序>服务,找到redis服务，并开启，
5、最后测试是否可以正常使用，或者更改过port、密码等之后重新开启服务：
cmd中跳转至安装目录，开启命令：redis-server.exe redis.windows.conf，
重新打开一个cmd，命令redis-cli -h ip -p port执行命令行，若显示服务端口号，表示服务已经可以正常使用，
6、若需要密码验证，则auth 12345，也可以修改其中的port为指定端口，
7、退出命令：ctrl+c,
（二）安装python中的redis
cmd中使用命令：pip install redis进行安装，安装之后直接import使用，
三、value为字符串
（一）相关方法
1、单独设置：set（key,value,ex=None,px=None,nx=None,xx=None）
其中：ex——过期时间，单位：秒
px——过期时间，单位：毫秒
nx——设置为True，表示key不存在时才可以执行，此时的set类似于add功能
xx——设置为True，表示key存在时才可以执行，此时的set类似于update功能
2、单独获取：get（key）
3、批量设置：mset（{‘name1’：value1，'name2'：value2，}）或者mset（name1=‘value1’，name2=‘value2’，）
说明：批量设置时使用字典和键值对都可以，效果一致，
4、批量获取：mget（‘name1’，‘name2’，）或者mget（[‘name1’，‘name2’，]）或者mget（{‘name1’，‘name2’，}）
说明：直接指定name或者使用列表、字典，都可以批量获取，
注意：使用字典时，顺序不确定
5、设置新值的同时返回原来的值：getset（‘name’，value）
说明：当name原本不存在时，返回None，
# 单独设置、获取 r.set('goo','fo') print(r.get('goo')) # b'fo' # 批量设置、获取 r.mset({'k1':1,'k2':2}) # 方式一 print(r.mget('k1','k2')) # [b'1', b'2'] print(r.mget(['k1','k2'])) # [b'1', b'2'] print(r.mget({'k1','k2'})) # [b'2', b'1'] 或 [b'1', b'2']，顺序随机 r.mset(k1='1',k2='2') # 方式二 print(r.mget('k1','k2')) # [b'1', b'2'] print(r.mget(['k1','k2'])) # [b'1', b'2'] print(r.mget({'k1','k2'})) # [b'2', b'1'] 或 [b'1', b'2']，顺序随机 # 设置新值的同时，获取原来的值 old_v = r.getset('k2','4') # name存在 print(old_v) # b'2' print(r.get('k2')) # b'4' old_v = r.getset('k6','4') # name不存在 print(old_v) # None print(r.get('k6')) # b'4'
6、切片：getrange（name，start，stop）
说明：start和stop分别表示切片的起止下标，两侧全包含，
# 切片 print(r.set('n1','0123456789')) # True print(r.getrange('n1',4,8)) # b'45678' print(r.getrange('n1',0,4)) # b'01234' print(r.getrange('n1',8,11)) # b'89'
7、替换：setrange（name，offset，value）
说明：offset指针开始替换的位置，value替换的字符串，返回值是替换后的字符串长度，
# 字节替换 r.set('n1','0123456789') print(r.get('n1')) # b'0123456789' print(r.setrange('n1',4,'abc')) # 10 print(r.get('n1')) # b'0123abc789' print(r.setrange('n1',4,'abcdefghkli')) # 15 print(r.get('n1')) # b'0123abcdefghkli'
8、求长：strlen（name）
说明：1个汉字按三个字节
# 长度 r.set('user','dongxuew冬雪') print(r.strlen('user')) # 14 ,一个汉字三个字节
9、自增、自减
整数操作：
incr（name，amount=1），默认自加一，通过amount可以设置自增数值，数值为负时自减
decr（name，amount=1），默认自减一，通过amount可以设置自减数值，数值为负时自增
小数操作：
incrbyfloat（name，amount=1.0）,可以进行小数的增减操作，通过amount控制，
# 自增、自减 r.set('num','10') r.incr('num',) # 默认加一 print(r.get('num')) # b'11' r.incr('num',amount=5) print(r.get('num')) # b'16' r.incr('num',amount=-3) print(r.get('num')) # b'13' r.decr('num',) # 默认减一 print(r.get('num')) # b'12' r.decr('num',amount=5) print(r.get('num')) # b'7' r.decr('num',amount=-3) print(r.get('num')) # b'10' r.incrbyfloat('num',) # 小数操作自增自减 print(r.get('num')) # b'11' r.incrbyfloat('num',amount=5.2) print(r.get('num')) # b'16.199999999999999' r.incrbyfloat('num',amount=-3.6) print(r.get('num')) # b'12.6'
10、追加：append（name，value）
当name存在时，在name原本值的后面添加value；当name不存在时，新建新的键值对name=value，此时相当于set，
# 字符串追加 r.set('key','liushui',) print(r.get('key')) # b'liushui' r.append('key','147852') print(r.get('key')) # b'liushui147852'
（二） 进行页面缓存
1、获取self.render（）中返回的页面信息
self.render——self.finish（）——self.write（），其中chunk表示的就是待返回页面的字符串，使用自定义变量记录下来，
2、在self.render（）之后，将获取到的页面信息写入radis缓存，根据实际情况设置有效时间，
3、每次请求页面时，首先检查缓存中是否有页面信息，如果有直接返回，如果没有重新请求获取，
class IndexHandler(BaseHandler): def get(self,page=0): # 查看缓存内是否有页面信息 index_html = r.get('index') if index_html: self.write(index_html) return # 获取当前用户信息 is_login = self.session['is_login'] user_info = self.session['user'] if self.session['user'] else {'user_id':0,'user':''} # 从数据库提取全部新闻信息 news_list = NewsInfo().getNews(user_info['user_id']) # 关于分页显示 page_obj = Pagination(page,len(news_list),OnePageNews) current_list = news_list[page_obj.start:page_obj.end] str_pageCtrl = page_obj.pageCtrl('/index/') # 将cookie信息和新闻列表，传给模板引擎，在html中进行渲染 self.render('home/index.html',is_login = is_login,user_info = user_info,newsList = current_list,current_page = page_obj.currentPage,pageCtrl = str_pageCtrl,test=time.time()) # 将页面信息写入缓存redis r.set('index',self._RequestHandler__response_html,ex=10)
上面的操作，可以使用装饰器进行优化：
from config import r # 使用redis实现的页面缓存cache： def cache(func): def inner(self,*args,**kwargs): # 查看缓存内是否有页面信息 index_html = r.get('index') if index_html: self.write(index_html) return func(self,*args,**kwargs) # 将页面信息写入缓存redis r.set('index',self._RequestHandler__response_html,ex=10) return inner
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- from datas.oper.news.news_info import NewsInfo from ui_modules.session.sessionFactory import BaseHandler from ui_modules.pagination import Pagination from config import OnePageNews import time from ui_modules.decrator_redis_html import cache # 访问首页 class IndexHandler(BaseHandler): @cache def get(self,page=0): # 获取当前用户信息 is_login = self.session['is_login'] user_info = self.session['user'] if self.session['user'] else {'user_id':0,'user':''} # 从数据库提取全部新闻信息 news_list = NewsInfo().getNews(user_info['user_id']) # 关于分页显示 page_obj = Pagination(page,len(news_list),OnePageNews) current_list = news_list[page_obj.start:page_obj.end] str_pageCtrl = page_obj.pageCtrl('/index/') # 将cookie信息和新闻列表，传给模板引擎，在html中进行渲染 self.render('home/index.html',is_login = is_login,user_info = user_info,newsList = current_list,current_page = page_obj.currentPage,pageCtrl = str_pageCtrl,test=time.time())
另外，使用memcached的方式，也可以做页面保存，原理相同，
还可以使用文件保存的方式，进行缓存，
浙公网安备 33010602011771号