redis
基本介绍
redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，是非关系型数据库，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。
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
安装
加为windows服务
在redis目录下执行
redis-server --service-install redis.windows.conf
启动服务
redis-server --service-start
关闭服务
redis-server --service-stop
卸载redis
redis-server --service-uninstall
pycharm 安装redis
pip install redis
连接方式
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。
import redis
r = redis.Redis(host='10.211.55.4', port=6379) # 参数不写，默认本机 # decode_responses=True 输出汉字
r.set('foo', 'Bar')
a = r.get('foo')
print(a) # Bar
# 清空所有库的所有key r.flushall()
# 清空单个库的所有key r.flushdb()
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。
import redis
pool = redis.ConnectionPool(host='10.211.55.4', port=6379)
r = redis.Redis(connection_pool=pool)
r.set('foo', 'Bar')
a = r.get('foo')
print(a)
string
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。
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，当前set操作才执行
r.delete(*r.keys()) # 删除所有
setnx(name, value)
设置值，只有name不存在时，执行设置操作（添加）
mset(*args, **kwargs)
批量设置值
如：
mset({'k1': 'v1', 'k2': 'v2'})
get(name)
获取值
mget(keys, *args)
批量获取
如：
mget('k1', 'k2')
或
mget(['k1', 'k2'])
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） 如： "哈哈哈" ，0-3表示 "哈" 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 offset，字符串的索引，字节（一个汉字三个字节） value，要设置的值 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。 整数型
re.set('age',11)
re.incr('age',2)
print(re.get('age'))
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。 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。
append(key, value)
在redis name对应的值后面追加内容 value, 要追加的字符串
hash
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）
re.hset('info','name','alex')
a = re.hget('info','name')
print(a)
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
mapping，字典，如：{'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
re.hmset('info',{'k1':'v1', 'k2': 'v2'}) # 字典里面不能套字典
a = re.hmget('info','k1','k2')
print(a)
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
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
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
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
list
redis中的List在在内存中按照一个name对应一个List来存储
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
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
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
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
r.lrem(name, value, num)
在name对应的list中删除指定的值
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
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
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
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
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容撑爆，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 xrange(list_count):
yield r.lindex(name, index)
# 使用
for item in list_iter('pp'):
print item
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
浙公网安备 33010602011771号