python使用redis在实际场景使用_用python操作redis及redis的一些应用场景
redis安装
网上很多windows、Linux的安装教程,可根据自己的需要寻找对应教程安装
redis-py安装
pip install redis
redis可视化工具
API的使用
redis-py 的API的使用可以分类为:
连接方式
直接连接
连接池
操作
String 操作
Hash 操作
List 操作
Set 操作
Sort Set 操作
管道
发布订阅
连接方式
操作模式
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。官方推荐使用StrictRedis方法
import redis
r = redis.StrictRedis(host='127.0.0.1', port=6379, db=0) r.set('name', 'longofo')
r.get('name')
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='127.0.0.1', port=6379,db=0)
r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)
r.set('wu', 'longe')
print r.get('wu')
操作
应用场景
缓存
作为Key-Value形态的内存数据库,Redis 最先会被想到的应用场景便是作为数据缓存。而使用 Redis 缓存数据非常简单,只需要通过string类型将序列化后的对象存起来即可,不过也有一些需要注意的地方:
必须保证不同对象的 key 不会重复,并且使 key 尽量短,一般使用类名(表名)加主键拼接而成。
选择一个优秀的序列化方式也很重要,目的是提高序列化的效率和减少内存占用。
缓存内容与数据库的一致性,这里一般有两种做法:只在数据库查询后将对象放入缓存,如果对象发生了修改或删除操作,直接清除对应缓存(或设为过期)。
在数据库新增和查询后将对象放入缓存,修改后更新缓存,删除后清除对应缓存(或设为过期)。
消息队列
Redis 中list的数据结构实现是双向链表,所以可以非常便捷的应用于消息队列(生产者 / 消费者模型)。消息的生产者只需要通过lpush将消息放入 list,消费者便可以通过rpop取出该消息,并且可以保证消息的有序性。如果需要实现带有优先级的消息队列也可以选择sorted set。而pub/sub功能也可以用作发布者 / 订阅者模型的消息。无论使用何种方式,由于 Redis 拥有持久化功能,也不需要担心由于服务器故障导致消息丢失的情况。
时间轴(Timeline)
list作为双向链表,不光可以作为队列使用。如果将它用作栈便可以成为一个公用的时间轴。当用户发完微博后,都通过lpush将它存放在一个 key 为LATEST_WEIBO的list中,之后便可以通过lrange取出当前最新的微博。
排行榜
使用sorted set和一个计算热度的算法便可以轻松打造一个热度排行榜,zrevrangebyscore可以得到以分数倒序排列的序列,zrank可以得到一个成员在该排行榜的位置(是分数正序排列时的位置,如果要获取倒序排列时的位置需要用zcard-zrank)。
计数器
计数功能应该是最适合 Redis 的使用场景之一了,因为它高频率读写的特征可以完全发挥 Redis 作为内存数据库的高效。在 Redis 的数据结构中,string、hash和sorted set都提供了incr方法用于原子性的自增操作,下面举例说明一下它们各自的使用场景:
如果应用需要显示每天的注册用户数,便可以使用string作为计数器,设定一个名为REGISTERED_COUNT_TODAY的 key,并在初始化时给它设置一个到凌晨 0 点的过期时间,每当用户注册成功后便使用incr命令使该 key 增长 1,同时当每天凌晨 0 点后,这个计数器都会因为 key 过期使值清零。
每条微博都有点赞数、评论数、转发数和浏览数四条属性,这时用hash进行计数会更好,将该计数器的 key 设为weibo:weibo_id,hash的 field 为like_number、comment_number、forward_number和view_number,在对应操作后通过hincrby使hash 中的 field 自增。
如果应用有一个发帖排行榜的功能,便选择sorted set吧,将集合的 key 设为POST_RANK。当用户发帖后,使用zincrby将该用户 id 的 score 增长 1。sorted set会重新进行排序,用户所在排行榜的位置也就会得到实时的更新。
好友关系
这个场景最开始是是一篇介绍微博 Redis 应用的 PPT 中看到的,其中提到微博的 Redis 主要是用在在计数和好友关系两方面上,当时对好友关系方面的用法不太了解,后来看到《Redis 设计与实现》中介绍到作者最开始去使用 Redis 便是希望能通过set解决传统数据库无法快速计算集合中交集这个功能。后来联想到微博当前的业务场景,确实能够以这种方式实现,所以姑且猜测一下:
对于一个用户 A,将它的关注和粉丝的用户 id 都存放在两个 set 中:
A:follow:存放 A 所有关注的用户 id
A:follower:存放 A 所有粉丝的用户 id
那么通过sinter命令便可以根据A:follow和A:follower的交集得到与 A 互相关注的用户。当 A 进入另一个用户 B 的主页后,A:follow和B:follow的交集便是 A 和 B 的共同专注,A:follow和B:follower的交集便是 A 关注的人也关注了 B。
分布式锁
在 Redis 2.6.12 版本开始,string的set命令增加了三个参数:
EX:设置键的过期时间(单位为秒)
PX:设置键的过期时间(单位为毫秒)
NX | XX:当设置为NX时,仅当 key 存在时才进行操作,设置为XX时,仅当 key 不存在才会进行操作
由于这个操作是原子性的,可以简单地以此实现一个分布式的锁,例如:
set key "lock" EX 1 XX
如果这个操作返回false,说明 key 的添加不成功,也就是当前有人在占用这把锁。而如果返回true,则说明得了锁,便可以继续进行操作,并且在操作后通过del命令释放掉锁。并且即使程序因为某些原因并没有释放锁,由于设置了过期时间,该锁也会在 1 秒后自动释放,不会影响到其他程序的运行。
倒排索引
倒排索引是构造搜索功能的最常见方式,在 Redis 中也可以通过set进行建立倒排索引,这里以简单的拼音 + 前缀搜索城市功能举例:
假设一个城市北京,通过拼音词库将北京转为beijing,再通过前缀分词将这两个词分为若干个前缀索引,有:北、北京、b、be…beijin和beijing。将这些索引分别作为set的 key(例如:index:北)并存储北京的 id,倒排索引便建立好了。接下来只需要在搜索时通过关键词取出对应的set并得到其中的 id 即可。
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