redis 数据库

Redis 简介

redis是一个key-value存储系统。和Memcached相似，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做，并且这些操做都是原子性的。在此基础上，redis支持各类不一样方式的排序。与memcached同样，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做写入追加的记录文件，而且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。

 

*咱们把这种要么一块儿成功，要么一块儿失败的操做叫原子性操做。若是把一个事务可看做是一个程序,它要么完整的被执行,要么彻底不执行。这种特性就叫原子性。

 

Redis 安装

http://www.runoob.com/redis/redis-install.html

 

Redis 操做

String操做，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)

1 2 3 4 5 6

在Redis中设置值，默认，不存在则建立，存在则修改 参数：    ex，过时时间（秒）    px，过时时间（毫秒）    nx，若是设置为True，则只有name不存在时，当前set操做才执行    xx，若是设置为True，则只有name存在时，岗前set操做才执行

setnx(name, value)

1	设置值，只有name不存在时，执行设置操做（添加）

setex(name, value, time)

1 2 3

# 设置值 # 参数：     # time，过时时间（数字秒 或 timedelta对象）

psetex(name, time_ms, value)

1 2 3

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

mset(*args, **kwargs)

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

get(name)

1

获取值

mget(keys, *args)

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

getset(name, value)

1	设置新值并获取原来的值

getrange(key, start, end)

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# 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)

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# 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)

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# 对name对应值的二进制表示的位进行操做   # 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：若是在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     因此，若是执行 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，若是source是汉字 "武沛齐"怎么办？     答：对于utf-8，每个汉字占 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，将每个字节转换 十进制数，而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

getbit(name, offset)

1	# 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)

1 2 3 4 5

# 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

bitop(operation, dest, *keys)

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# 获取多个值，并将值作位运算，将最后的结果保存至新的name对应的值   # 参数：     # operation,AND（并） 、 OR（或） 、 NOT（非） 、 XOR（异或）     # dest, 新的Redis的name     # *keys,要查找的Redis的name   # 如：     bitop("AND", 'new_name', 'n1', 'n2', 'n3')     # 获取Redis中n1,n2,n3对应的值，而后讲全部的值作位运算（求并集），而后将结果保存 new_name 对应的值中

strlen(name)

1	# 返回name对应值的字节长度（一个汉字3个字节）

incr(self, name, amount=1)

1 2 3 4 5 6 7

# 自增 name对应的值，当name不存在时，则建立name＝amount，不然，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)

1 2 3 4 5

# 自增 name对应的值，当name不存在时，则建立name＝amount，不然，则自增。   # 参数：     # name,Redis的name     # amount,自增数（浮点型）

decr(self, name, amount=1)

1 2 3 4 5

# 自减 name对应的值，当name不存在时，则建立name＝amount，不然，则自减。   # 参数：     # name,Redis的name     # amount,自减数（整数）

append(key, value)

1 2 3 4 5

# 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

　　

Hash操做，redis中Hash在内存中的存储格式以下图：

hset(name, key, value)

1 2 3 4 5 6 7 8 9

# name对应的hash中设置一个键值对（不存在，则建立；不然，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时则建立（至关于添加）

hmset(name, mapping)

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# 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)

1	# 在name对应的hash中获取根据key获取value

hmget(name, keys, *args)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

# 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)

1	获取name对应hash的全部键值

hlen(name)

1	# 获取name对应的hash中键值对的个数

hkeys(name)

1	# 获取name对应的hash中全部的key的值

hvals(name)

1	# 获取name对应的hash中全部的value的值

hexists(name, key)

1	# 检查name对应的hash是否存在当前传入的key

hdel(name,*keys)

1	# 将name对应的hash中指定key的键值对删除

hincrby(name, key, amount=1)

1 2 3 4 5

# 自增name对应的hash中的指定key的值，不存在则建立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)

1 2 3 4 5 6 7 8

# 自增name对应的hash中的指定key的值，不存在则建立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，不存在则建立key=amount

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

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# 增量式迭代获取，对于数据大的数据很是有用，hscan能够实现分片的获取数据，并不是一次性将数据所有获取完，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 表示全部的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，表示数据已经经过分片获取完毕

hscan_iter(name, match=None, count=None)

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# 利用yield封装hscan建立生成器，实现分批去redis中获取数据   # 参数：     # match，匹配指定key，默认None 表示全部的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操做，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)

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# 在name对应的list中添加元素，每一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) 表示从右向左操做

lpushx(name,value)

1 2 3 4

# 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) 表示从右向左操做

llen(name)

1	# name对应的list元素的个数

linsert(name, where, refvalue, value))

1 2 3 4 5 6 7

# 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：在它先后插入数据     # value，要插入的数据

r.lset(name, index, value)

1 2 3 4 5 6

# 对name对应的list中的某一个索引位置从新赋值   # 参数：     # name，redis的name     # index，list的索引位置     # value，要设置的值

r.lrem(name, value, num)

1 2 3 4 5 6 7 8

# 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，删除列表中全部的指定值；            # num=2,从前到后，删除2个；            # num=-2,从后向前，删除2个

lpop(name)

1 2 3 4

# 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) 表示从右向左操做

lindex(name, index)

1	在name对应的列表中根据索引获取列表元素

lrange(name, start, end)

1 2 3 4 5

# 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)

1 2 3 4 5

# 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)

1 2 3 4

# 从一个列表取出最右边的元素，同时将其添加至另外一个列表的最左边 # 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)

1 2 3 4 5 6 7 8

# 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，当元素全部列表的元素获取完以后，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)

1 2 3 4 5 6

# 从一个列表的右侧移除一个元素并将其添加到另外一个列表的左侧   # 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

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# 因为redis类库中没有提供对列表元素的增量迭代，若是想要循环name对应的列表的全部元素，那么就须要：     # 一、获取name对应的全部列表     # 二、循环列表 # 可是，若是列表很是大，那么就有可能在第一步时就将程序的内容撑爆，全部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

Set操做，Set集合就是不容许重复的列表

sadd(name,values)

1	# name对应的集合中添加元素

scard(name)

1	获取name对应的集合中元素个数

sdiff(keys, *args)

1	在第一个name对应的集合中且不在其余name对应的集合的元素集合

sdiffstore(dest, keys, *args)

1	# 获取第一个name对应的集合中且不在其余name对应的集合，再将其新加入到dest对应的集合中

sinter(keys, *args)

1	# 获取多一个name对应集合的并集

sinterstore(dest, keys, *args)

1	# 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)

1	# 检查value是不是name对应的集合的成员

smembers(name)

1	# 获取name对应的集合的全部成员

smove(src, dst, value)

1	# 将某个成员从一个集合中移动到另一个集合

spop(name)

1	# 从集合的右侧（尾部）移除一个成员，并将其返回

srandmember(name, numbers)

1	# 从name对应的集合中随机获取 numbers 个元素

srem(name, values)

1	# 在name对应的集合中删除某些值

sunion(keys, *args)

1	# 获取多一个name对应的集合的并集

sunionstore(dest,keys, *args)

1	# 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)

1	# 同字符串的操做，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；元素的排序须要根据另一个值来进行比较，因此，对于有序集合，每个元素有两个值，即：值和分数，分数专门用来作排序。

zadd(name, *args, **kwargs)

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# 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)

1	# 获取name对应的有序集合元素的数量

zcount(name, min, max)

1	# 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)

1	# 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)

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# 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，有序集合索引发始位置（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)

1 2 3 4

# 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

zrangebylex(name, min, max, start=None, num=None)

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# 当有序集合的全部成员都具备相同的分值时，有序集合的元素会根据成员的 值 （lexicographical ordering）来进行排序，而这个命令则能够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 # 对集合中的每一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。 若是两个字符串有一部份内容是相同的话， 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)

zrem(name, values)

1 2 3

# 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)

1	# 根据排行范围删除

zremrangebyscore(name, min, max)

1	# 根据分数范围删除

zremrangebylex(name, min, max)

1

# 根据值返回删除

zscore(name, value)

1	# 获取name对应有序集合中 value 对应的分数

zinterstore(dest, keys, aggregate=None)

1 2	# 获取两个有序集合的交集，若是遇到相同值不一样分数，则按照aggregate进行操做 # aggregate的值为:  SUM  MIN  MAX

zunionstore(dest, keys, aggregate=None)

1 2	# 获取两个有序集合的并集，若是遇到相同值不一样分数，则按照aggregate进行操做 # 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)

1	# 同字符串类似，相较于字符串新增score_cast_func，用来对分数进行操做

　　

其余经常使用操做

delete(*names)

1	# 根据删除redis中的任意数据类型

exists(name)

1	# 检测redis的name是否存在

keys(pattern='*')

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# 根据模型获取redis的name   # 更多：     # KEYS * 匹配数据库中全部 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)

1	# 为某个redis的某个name设置超时时间

rename(src, dst)

1	# 对redis的name重命名为

move(name, db))

1# 将redis的某个值移动到指定的db下

randomkey()

1# 随机获取一个redis的name（不删除）

type(name)

1# 获取name对应值的类型

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

1	# 同字符串操做，用于增量迭代获取key

 

 

4。管道

import redis

pool = redis.ConnectionPool()

r = redis.Redis(connection_pool=pool)

# pipe = r.pipeline(transaction=False)
pipe = r.pipeline(transaction=True)
pipe.multi()

pipe.set('name', 'yuan')
pipe.set('role', '123')

pipe.execute()

发布订阅

client

import redis r=redis.Redis() pub=r.pubsub() pub.subscribe("fm104.6") pub.parse_response() while True: print("working....") msg= pub.parse_response() print(msg)

server

import redis redis=redis.Redis() while 1: msg=input(">>>>") redis.publish("fm104.5",msg)

Redis经常使用命令 一、键值相关命令
keys *|key*|key???
exists key:确认一个 key 是否存在
del key:删除一个 key
expire key seconeds:设置一个 key 的过时时间(单位:秒)
move:将当前数据库中的 key 转移到其它数据库中。
persist：移除给定 key 的过时时间
ttl:查看过时还须要多长时间
randomkey：随机返回命名空间的一个key
renamekey：重命名key
type：返回值类型

二、元务器相关命令
ping:测试链接是否存活
echo:在命令行打印一些内容
select：选择数据库。Redis 数据库编号从 0~15，咱们能够选择任意一个数据库来进行数据的存取。
quit：退出链接。
dbsize：返回当前数据库中 key 的数目。
info:获取服务器的信息和统计。
monitor:实时转储收到的请求。
config:获取服务器配置信息。
flushdb:删除当前选择数据库中的全部 key。
flushall:删除全部数据库中的全部 key。
Redis高级使用属性 一、安全性：设置每次命令以前都要确认密码|在redis.conf配置文件中修改 requirepass

二、主从复制
2.1 特色
(1)master能够拥有多个slave
(2)多个slave能够链接同一个master外，还能够链接其余slave
(3)主从复制不会阻塞master，同步数据，master能够继续处理client。
(4)提升系统的伸缩性
2.二、搭建过程

三、事务控制
3.1 简单事务控制
multi-->事务begin
exec-->退出提交
3.2 事务回滚
muliti-->事务begin
discard-->事务回滚

四、持久化
4.1 snapshotting(默认)-快照方式
将数据以快照的方式写入到二进制文件中，也是dump.rpb。执行save、bgsave的时候会对dump.rpb

保存方式
save：手动存储、阻塞当前线程，把内存数据存到dump.rpb中。
bgsave:开启子线程、调用fork操做,后台将内存数据存到dump.rpb中。
redis.conf中默认设置为自动bgsave。

缺陷:
假设有client一、client2.
client1执行flushall、把内存数据所有清除。
client2执行的时候，由于以前数据在未知状况下被清除，这样就会形成很大的麻烦。
一般状况下，咱们先把save以前，把相应dump.rpb转移到其余目录下进行保存，利于数据恢复。
4.2 aof(append-only file)-->若是应用要求不能丢失任何修改的话，能够采用 aof 持久化方式
机制：默认每隔一秒，redis会收到写命令，把内容追加到appendonnly.aof文件中。
配置redis.conf
appendonly yes //启用 aof 持久化方式
# appendfsync always //收到写命令就当即写入磁盘，最慢，可是保证彻底的持久化
appendfsync everysec //每秒钟写入磁盘一次，在性能和持久化方面作了很好的折中
# appendfsync no //彻底依赖 os，性能最好,持久化没保证
五、发布及订阅消息
5.1 订阅者 subscribe 通道例如tv1/tv2/tv3 psubscribe tv*例如tv开头的消息都能收到
5.2 发送者 publish tv1 message
5.3 退出订阅模式：unsubscribe、unpsubscribe

六、Pipeline 批量发送请求
一、普通方式
基于tcp的链接方式，每次都要等着回复才能执行
二、Pipeline方式
多个命令执行完之后，而后把执行结构返回给客户端。

七、虚拟内存相关配置
vm-enabled yes #开启 vm 功能
vm-swap-file /tmp/redis.swap #交换出来的 value 保存的文件路径
vm-max-memory 1000000 #redis 使用的最大内存上限
vm-page-size 32 #每一个页面的大小 32 个字节
vm-pages 134217728 #最多使用多少页面
vm-max-threads 4 #用于执行 value 对象换入换出的工做线程数量
Redis 持久化磁盘 IO 方式及其带来的问题

 

有 Redis 线上运维经验的人会发现 Redis 在物理内存使用比较多，但尚未超过实际物理内存总容量时就会发生不稳定甚至崩溃的问题，有人认为是基于快照方式持久化的 fork 系统调用形成内存占用加倍而致使的，这种观点是不许确的，由于 fork 调用的 copy-on-write 机制是基于操做系统页这个单位的，也就是只有有写入的脏页会被复制，可是通常你的系统不会在短期内全部的页都发生了写入而致使复制，那么是什么缘由致使 Redis 崩溃的呢？

　　答案是 Redis 的持久化使用了 Buffer IO 形成的，所谓 Buffer IO 是指 Redis 对持久化文件的写入和读取操做都会使用物理内存的 Page Cache，而大多数数据库系统会使用 Direct IO 来绕过这层 Page Cache 并自行维护一个数据的 Cache，而当 Redis 的持久化文件过大（尤为是快照文件），并对其进行读写时，磁盘文件中的数据都会被加载到物理内 存中做为操做系统对该文件的一层 Cache，而这层 Cache 的数据与 Redis 内存中管理的数据实际是重复存储的，虽然内核在物理内存紧张时会作 Page Cache 的剔除工做，但内核极可能认为某块 Page Cache 更重要，而让你的进程开始 Swap，这时你的系统就会开始出现不稳定或者崩溃了。咱们的经验是当你的 Redis 物理内存使用超过内存总容量的3/5时就会开始比较危险了。