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  • 一、 redis介绍和安装
  • 二、 普通连接和连接池
  • 三、 redis 5大数据类型之字符串
  • 四、 redis 5大数据类型之Hash
  • 五、 redis 5大数据类型之列表
  • 六、 其他操作(通用)
  • 七、 管道
  • 八、 django使用redis
  • 九、 接口缓存

一、 redis介绍和安装

# redis:是一个key-value存储系统,非关系型数据库（nosql数据库），数据存在于内存中，缓存数据库
# redis支持5大数据类型：字符串，列表，hash（字典），集合，有序集合
# 使用Redis有哪些好处-速度快：缓存数据库-支持丰富数据类型：5大数据类型-支持事务：通过管道支持（单实例上有效）-丰富的特性：可用于缓存，消息队列，按key设置过期时间，过期后将会自动删除# redis相比memcached有哪些优势-都是内存数据库-redis类型丰富，5大类型，memcached只支持字符串类型-redis支持持久化，memcached不支持持久化-redis速度比mencached快# 特点可以持久化单线程，单进程-redis最新版本是6.x-6.x之前是单线程，单进程
# redis单线程为什么这么快？并发量：10w，6w左右-1 纯内存操作-2 使用了io多路复用模型（epoll   select）-3 因为是单线程，不存在线程间切换，节省资源
# 服务：客户端，服务端（跟mysql一样， 是存数据的地方）# 安装：-redis使用c语言写的，开源，，我们不支持windows，第三方，基于redis源码，自行修改，编译成windows平台可以运行的（win平台：维护到 3.x版本），咱们现在讲，以3.x为例# 官网http://redis.cn/-官网提供了c源码，需要自行下载，编译-win平台，自己找一个安装包（不是官方提供的）https://github.com/microsoftarchive/redis-Redis-x64-3.2.100.msi：一路下一步-图形化界面的客户端：redis-desktop-manager：一开始免费，后来收费了：一路下一步-监听端口默认是：6379# linux下安装
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
# Windows下安装
https://www.cnblogs.com/liuqingzheng/p/9831331.html# 启动redis服务-第一种：在任意路径下敲：redis-server    # 等同于mysqld-第二种：win平台，已经做成了服务，把服务启动即可-"D:\Program Files\Redis\redis-server.exe" --service-run "D:\Program Files\Redis\redis.windows-service.conf"
# 客户端连接-第一种方式：在任意路径下敲：redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379   # 等同于  mysql -h -P-如果连本地的6379端口，直接敲redis-cli-第二种方式：使用客户端连接-第三种方式：使用python操作：pip3 install redis

二、 普通连接和连接池

## 普通连接# 实例化对象，创建连接对象
conn=redis.Redis(host='127.0.0.1',port=6379)
# conn=Redis()# 操作redis
conn.set('name','lqz')
conn.close()##redis连接池import redis#拿到一个连接数为3的连接池
# 把POOL做成单例：把它以模块导入方式
POOL=redis.ConnectionPool(max_connections=3,host='127.0.0.1', port=6379)# 从连接池中拿出一个连接，给conn
conn=redis.Redis(connection_pool=POOL)conn.set('age',19)
conn.close()  # 不是关闭连接，是把该连接，放回到连接池####把POOL以单例形式使用import redis
from pool import POOL  # 以模块形式导入，是天然单例
conn=redis.Redis(connection_pool=POOL)
# conn2=redis.Redis(connection_pool=POOL)
# conn3=redis.Redis(connection_pool=POOL)
# conn4=redis.Redis(connection_pool=POOL)
# conn5=redis.Redis(connection_pool=POOL)
# conn6=redis.Redis(connection_pool=POOL)conn.set('age',19)
conn.close()  # 不是关闭连接，把该连接，放回到连接池
# pool.py
import redis#拿到一个连接数为3的连接池
# 把POOL做成单例：把它以模块导入方式
POOL=redis.ConnectionPool(max_connections=3,host='127.0.0.1', port=6379)

三、 redis 5大数据类型之字符串

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：

from redis import Redisconn = Redis(host='127.0.0.1',port=6379) # 什么都不写，连的就是本地的63791​⭐ set(name, value, ex=None, px=None, nx=False, xx=False)：设置指定key的值
# conn.set('hobby','篮球')
# conn.set('hobby','篮球',3) # 设置值3秒自动销毁
# conn.set('hobby','篮球',ex=3,nx=True)# 设置值3秒自动销毁，无法修改
# conn.set('hobby','足球',nx=True) # 改篮球的值，没法生效
# conn.set('hobby','足球',xx=True) # 可以修改篮球的值
# conn.set('hobby1','足球',xx=True) # key不存在无法修改，不会生效
'''
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,值存在，就修改不了，执行没效果xx，如果设置为True，则只有name存在时，当前set操作才执行，值存在才能修改，值不存在，不会设置新值
'''​
2​⭐ get(key)：获取指定 key 的值。
# print(str(conn.get('name'),encoding='utf-8'))  # 取出来的值是bytes格式,指定以utf-8格式显示​
3 setnx(key, value)：只有在 key 不存在时设置 key 的值
# conn.setnx('sex', 'male')
# conn.setnx('name', '孙宗伟') # 存在就不会添加​
4 setex(key, seconds, value)：将值value关联到key ，并将key的过期时间设为seconds(以秒为单位)。
# conn.setex('xx',5,'yy') # 设置key值xx，value值yy，5秒钟过期​
5 psetex(key, milliseconds, value)：这个命令和setex命令相似，但它以毫秒为单位设置 key 的生存时间。
# conn.psetex('xx',5000,'yy')​
6​⭐ mset( key1, value1 ,key2, value2)：同时设置一个或多个 key-value 对。
# conn.mset({'name':'lqz','age':19})
​7​⭐ mget（key1, key2)：获取所有(一个或多个)给定 key 的值。
# print(conn.mget(['name','age']))
# print(conn.mget('name','age')) # 本质跟上面是一样的
​
8 getset(key, value)：将给定key的值设为 value ，并返回 key 的旧值(old value)
# res=conn.getset('name','egon') # 先获取再更新
# print(res) # 打印的是lqz，但已经更新为egon了​
9 getrange(key, start, end)：返回 key 中字符串值的子字符。
"""
gbk：  2个字节表示一个字符
utf-8  3个字节表示一个字符
"""
# res=conn.getrange('name',0,0)  # 前闭后闭区间，取到的是egon的e
# res=conn.getrange('name',0,2).decode('utf-8')  # 将key值手动改为中文了，打印显示一个字，取3个就会报错
# print(res) ​
10 setrange(key, offset, value)：用value参数覆写给定key所储存的字符串值，从偏移量offset开始。
# conn.setrange('name',2,'zzz')​
11​⭐ strlen(key)：返回 key 所储存的字符串值的长度(一个汉字，是3个字节)。
# print(conn.strlen('name'))​
12​⭐ incr(key)：将 key 中储存的数字值增一。
# print(conn.incr('age'))incrbyfloat(self, name, amount=1.0)13 decr(key)：将 key 中储存的数字值减一。
# print(conn.decr('age'))14 append( key, value)：如果 key 已经存在并且是一个字符串， APPEND 命令将指定的 value 追加到该 key 原来值（value）的末尾。
# conn.append('name','nb') # 在原有的egon后面加nb
# conn.append('xxxxxxx','nb') # key值不存在就新增15 获取和设置比特位setbit(name, offset, value)getbit(name, offset)bitcount(key, start=None, end=None)
​
conn.close()

四、 redis 5大数据类型之Hash

Hash操作，redis中Hash在内存中的存储格式如下图：

from redis import Redis
​
conn = Redis()
​
1​⭐ hset(key, field, value):将hash表 key 中的字段 field 的值设为 value 。（不存在，则创建；否则，修改）
# conn.hset('hash_test','name','lqz')
# conn.hset('hash_test','age','19')
​2​⭐ hmset(key, {field1, value1, field2,value2})：同时将多个 field-value (域-值)对设置到hash表 key 中。
# conn.hmset('hash_test1',{'name':'egon','age':18}) # 报错被弃用了，但是还能正常插入值，原生未被弃用
​3​⭐ hget(key, field)：获取存储在hash表中指定字段的值。
# print(conn.hget('hash_test1','name'))
​4​⭐ hmget(key, [field1, field2])：获取所有给定字段的值
# print(conn.hmget('hash_test1',['name','age']))
​5 hgetall(key)：获取在hash表中指定key的所有字段和值。
# print(conn.hgetall('hash_test1'))  # 尽量少执行，慢长命令，可能会撑爆应用程序的内容
​6​⭐ hlen(key)：获取hash中key对应的字段的个数
# print(conn.hlen('hash_test1'))
​7 hkeys(key)：# 获取所有hash表中的字段
# print(conn.hkeys('hash_test1'))
​8 hvals(key)：获取hash中key对应所有的value值
# print(conn.hvals('hash_test1'))
​9 hexists(key, field):查看hash表 key 中，指定的字段是否存在。
# print(conn.hexists('hash_test1','hobby')) # False
# print(conn.hexists('hash_test1','name')) # True
​10 hdel(key ,field1,field2)：删除一个或多个hash表key中指定的字段
# conn.hdel('hash_test1','name','wife')
​
# 将key对应的hash中指定字段的键值对删除
# print(re.hdel('xxx' ,'sex' ,'name'))
​11​⭐ hincrby(key, field, amount=1)：为hash表key中的指定字段field的整数值加上增量
conn.hincrby('hash_test1','age',amount=10)
​"""
自增key对应的hash中的指定字段的值，不存在则创建key=amount参数：key， hash对应的key
name，hash中key对应的字段amount，自增数（整数）
"""12 hincrbyfloat(key, field, amount=1.0)：为hash表key中的指定字段的浮点数值加上增量
# conn.hincrbyfloat('hash_test1','age',1.2)  # 存在精度损失问题
​13 hscan(key, cursor=0, match=None, count=None)：迭代hash表中的键值对。
"""
curso：游标，表示从哪个位置开始取match：匹配的字段,不写表示所有count：要取的条数
"""# 存数据进去，在hash表key中加1000行键值对数据
# for i in range(1000):
#     conn.hset('test','%s-%s'%('key',i),i)
​
# res=conn.hscan('test',cursor=0,count=100)
# print(res) # 从0开始取，取出的100条数据是无序的
# print(len(res[1])) # 打印条数
​
# 下面取到的跟上面的不会有重复，会根据上次的游标位置开始取
# res=conn.hscan('test',cursor=res[0],count=100)
# print(res)
# print(len(res[1]))
​14 hscan_iter(name, match=None, count=None) # 获取所有采取这种方法
​
# hgetall---》一次性全取出来   ----》生成器用的位置
for item in conn.hscan_iter('test',count=10): # 取出全部的value值，但是每次取10个print(item)
"""
生成器用在了什么位置？
在取redis的hash类型的时候，因为hash类型的值很多，所以我没有用hgetall，
自己写了一个生成器，来分片取
"""
conn.close()

五、 redis 5大数据类型之列表

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：

from redis import Redis
​
conn = Redis()
1 lpush(key ,value)：将一个或多个值插入到列表头部
# conn.lpush('list_test', 'egon')
# conn.lpush('list_test', 'lqz')
​
2 rpush(key ,value)：将一个或多个值添加到列表尾部
# conn.rpush('list_test', 'ylf', 'szw')
​
3 lpushx(key ,value)：在key对应的list中添加元素，只有key已经存在时，值添加到列表的最左边
# conn.lpushx('yyyyy', 'egon')  # key不存在，无法添加
# conn.lpushx('list_test', 'egon')  # 成功添加到列表头部，列表可重复4​⭐ llen(key)：key对应的list元素的个数
# print(conn.llen('list_test'))
​
5​⭐ linsert(key, where, refvalue, value))：在key对应的列表的某一个元素前或者后插入元素
# conn.linsert('list_test','before','lqz','dlrb') # 在lqz前面插入dlrb
# conn.linsert('list_test','after','lqz','jason') # 在lqz后面插入jason
"""
参数：
key，redis的key
where，BEFORE（前）或AFTER（后）(小写也可以)
refvalue，标杆值，即：在它前后插入数据（如果存在多个标杆值，以找到的第一个为准）
value，要插入的数据
"""
​
6 lset(key, index, value)：将key对应的list中的某一个索引位置重新赋值
# conn.lset('list_test',0,'xxx') # 将0这个位置的值改为xxx
"""
参数：
key，redis的key
index，list的索引位置
value，要设置的值
"""
​
7 lrem(key,count, value)：在key对应的list中删除指定的值
# conn.lrem('list_test', count=1, value='lqz')
"""
参数：
key，redis的key
value，要删除的值
count，  count=0，删除列表中所有的指定值；
count=2,从前到后，删除2个；
count=-2,从后向前，删除2个
"""
​
8 lpop(key)：将key对应的list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
# print(conn.lpop('list_test'))
​
9 rpop(key)：将key对应的list的右侧获取最后一个元素并在列表中移除，返回值为移除的元素
# print(conn.rpop('list_test'))
​
10 lindex(key, index)：在key对应的列表中根据索引获取列表元素
# print(conn.lindex('list_test',3)) # 从0开始取
​
11 lrange(key, start, stop)：在key对应的列表分片获取元素（指定范围内）
# print(conn.lrange('list_test', 0, 2))
"""
参数：
key，redis的key
start，索引的起始位置
stop，索引结束位置
"""
​
12 ltrim(key, start, stop)：将key对应的列表只保留指定区间内的元素，不在指定区间之内的元素都将被删除。
# conn.ltrim('list_test',2,4)   # 保留2-4之间的
"""
参数：
key，redis的key
start，索引的起始位置
stop，索引结束位置（大于列表长度，则代表不移除任何）
"""
​
13 rpoplpush(src, dst)：从列表中弹出一个值，将弹出的元素插入到另外一个列表中并返回它；
# 如果列表没有元素会阻塞列表直到等待超时或发现可弹出元素为止。
"""
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
"""
​
14​⭐ blpop(keys, timeout)：移除并获取列表的第一个元素，如果列表没有元素会阻塞列表直到等待超时或发现可弹出元素为止。
# print(conn.blpop('list_test'))
​15 brpop(keys, timeout)：移除并获取列表的最后一个元素，如果列表没有元素会阻塞列表直到等待超时或发现可弹出元素为止。
# print(conn.brpop('list_test'))16 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
'''

六、 其他操作(通用)

from redis import Redis
​
conn=Redis()
​
1 delete(key)：该命令用于key存在时删除key，可以删除一个或多个。
# conn.delete('name','age','test')
​
2 exists(key)：检查指定key是否存在。
# res=conn.exists('hash_test','hash_test1')
# print(res) # 返回2，基本上是判断一个，1代表在，0代表不在
​
3 keys(pattern='*')：查找所有符合给定模式(pattern)的 key 。
# res=conn.keys('h?sh_test')  # 慎用
# res=conn.keys('hash_*')  # 慎用
# print(res)
"""
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)：指定某个key设置过期时间，以秒为单位。
# conn.expire('hash_test',5) # 五秒过后自动销毁
​
​
5 rename(src, dst)：修改key的名称（对redis的key重命名）
# conn.rename('hash_test1','xxx')
​
​
6 move(key, db))：将当前数据库的key移动到指定的数据库db当中。
# conn.move('xxx',1)  # 将db0库中的xxx移动到db1库下
​
​
7 randomkey()：从当前数据库中随机返回一个key（不删除）。
# print(conn.randomkey())
​
​
8 type(key)：返回key所储存的值的类型。
# print(conn.type('name'))  # b'string'
# print(conn.type('list'))  # b'list'

七、 管道

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。

"""
1 非关系型数据库，本身不支持事务
2 redis中的管道可以实现事务的支持（要么都成功，要么都失败）-实现的原理：多条命令放到一个管道中，一次性执行
3 具体代码
4 如果是集群环境，不支持管道，只有单机才支持
​
redis当中如何实现事务？使用redis管道，具体实现：开启管道，把命令放进去调用execute依次执行管道中的所有命令，它的原理就是要么一次性都执行，要么都不执行，保证了事务
"""import redis
conn=redis.Redis()
pip_line=conn.pipeline(transaction=True)  #开启一个管道
pip_line.decr('zhangsan',100)            #往管道中放一个命令
raise Exception('程序崩了')
pip_line.incrby('wo',100)                #往管道中放一个命令pip_line.execute()                       # 把管道中的命令一次性执行conn.close()

八、 django使用redis

# 第一种：通用方式（任何web框架都可以）# 写一个pool连接池
from redis import ConnectionPool
POOL = ConnectionPool(max_connections=5, host='127.0.0.1', port=6379)
​
# 在使用的位置，获取连接，获取数据
from luffyapi.libs.redis_pool import POOL
from redis import Redis
conn = Redis(connection_pool=POOL)
name = conn.get('name')# 第二种：django提供的-在配置文件中配置CACHES = {"default": {"BACKEND": "django_redis.cache.RedisCache","LOCATION": "redis://127.0.0.1:6379","OPTIONS": {"CLIENT_CLASS": "django_redis.client.DefaultClient",  #这句指的是django中的缓存也缓存到redis中了"CONNECTION_POOL_KWARGS": {"max_connections": 100}  # 连接池大小为100# "PASSWORD": "123",}}}-安装django_redis模块-使用from django_redis import get_redis_connectiondef index(request):conn=get_redis_connection()res=conn.get('name')print(res)return HttpResponse('okkkkk')-一旦这样配置，django中的缓存，也用rediscache.set('key',python的任意对象)

九、 接口缓存

# 以首页轮播图为例，加入缓存，后期所有接口都可使用缓存
# 用户来了，先去缓存中看，如果有直接返回，如果没有，去mysql中查，查完以后在缓存中放一份
# 如果mysql数据变化了，轮播图表数据变化了，由于缓存没有更新，就会出现问题
# 双写一致性问题-因为使用了缓存，mysql和redis的数据不一致了-如果解决：（缓存更新策略）-加入过期时间？  60s？ 过期时间内数据还有问题-定时更新缓存（每隔60s，更新一下缓存）-数据库一更改，立马改缓存-先改数据库，再改缓存-先改缓存，再改数据库-数据库一改，删除缓存-先删缓存，再改数据库-先改数据库，再删缓存（稍微好一些）
# 首页轮播图接口：缓存更新策略是定时更新-celery的定时任务-使用celery的定时任务，完成首页轮播图缓存的更新           from django.shortcuts import render
​
# 轮播图接口
from rest_framework.viewsets import ViewSetMixin
from rest_framework.generics import ListAPIView
from .serializer import BannerSerializer
from .models import Bannder
from django.conf import settings
from django.core.cache import cache
from rest_framework.response import Response
​​
class BannerView(ViewSetMixin, ListAPIView):queryset = Bannder.objects.all().filter(is_show=True, is_delete=False).order_by('-orders')[0:settings.BANNER_SIZE]serializer_class = BannerSerializer
​# 轮播图加入缓存，重写list，先去缓存中查，如果有直接返回，没有再去数据库查def list(self, request, *args, **kwargs):banner_list = cache.get('banner_cache_list')  # 有就不会往下走if not banner_list:  # 没有值，走它，去数据库中查response = super().list(request, *args, **kwargs)# 查到以后在缓存中放一份，data就是返回的数据，放data就可以cache.set('banner_cache_list', response.data)else:# 走了缓存，速度很快print('走了缓存')response = Response(data=banner_list)return responsefrom .celery import app
from home.models import Banner
from home.serializer import BannerSerializer
from django.conf import settings
from django.core.cache import cache@app.task  # home模块的任务
def update_banner():# 修改缓存#拿到轮播图queryset = Banner.objects.filter(is_delete=False, is_show=True).order_by('orders')[:settings.BANNER_COUNT]ser=BannerSerializer(instance=queryset,many=True)for item in ser.data:item['image']='http://127.0.0.1:8000%s'%str(item['image'])#往缓存中设置cache.set('banner_list',ser.data)return True

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