安装的Python版本 3.6.1
redis安装的2.8
安装redis模块
pip install redis
简单使用
redis-test.py
import redis r=redis.Redis(host='127.0.0.1',port=6609,db=0) r.set('name','baby') print(r.get('name')) print(r.dbsize())
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
使用连接池
import redis pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6609) r = redis.Redis(connection_pool=pool) r.set('name1','lili') print(r.get('name1'))
应用:页面点击数
需要对一系列页面记录点击次数,如果使用关系数据库来存储点击,可能存在大量的行级锁争用
(1)当redis服务器启动时,可以从关系数据库读入点击数的初始值
import redis r=redis.Redis(host='127.0.0.1',port=6609,db=0) r.set('visits:100',999)
(2)有人访问页面时
r.incr('visits:100')
(3)获取页面点击数
r.get('visits:100')
Pipeline 是 StrictRedis 类的子类,支持在一个请求里发送缓冲的多个命令。通过减少客户端和服务器之间往来的数据包,可以大大提高命令组的性能
简单使用
>>>import redis >>>r=redis.Redis(host='127.0.0.1',port=6609,db=0) >>> r.set('name', 'baby') >>> pipe = r.pipeline() >>> pipe.set('birthday', '2010') >>> pipe.get('name') >>> pipe.execute()
为了方便使用,所有缓冲到 pipeline 的命令返回 pipeline 对象本身
调用可以连接起来
>>> pipe.set('name', 'baby').set('birthday', '2010').get('name').execute()
pipeline 也可以保证缓冲的命令组做为一个原子操作
要使用命令缓冲,但禁止pipeline 的原子操作属性,关掉 transaction
pipe = r.pipeline(transaction=False)
WATCH 命令提供了在开始事务前监视一个或多个键
这些键中的任何一个在执行事务前发生改变,整个事务就会被取消并抛出 WatchError 异常
import redis import time r=redis.Redis(host='127.0.0.1',port=6609,db=0) sellerid = 101 itemid = 101 price = 50 print(time.time()) def list_item(r,itemid,sellerid,price): inventory = "inventory:%s"%sellerid item = "%s.%s"%(itemid,sellerid) end = time.time()+5 pipe = r.pipeline() while time.time()<end: try: pipe.watch(inventory) if not pipe.sismember(inventory,itemid): pipe.unwatch() return None pipe.multi() pipe.zadd("market:",item,price) pipe.srem(inventory,itemid) pipe.execute() return True except redis.exceptions.WatchError: pass return False list_item(r,itemid,sellerid,price)
redis只会在数据已经被其他客户端抢先修改了的情况下,通知执行了WATCH命令的客户端,即--乐观锁
而关系型数据库执行的加锁操作为悲观锁,这种方式下持有锁的客户端运行越慢,等待解锁的客户端被阻塞的时间越长
事务由命令MULTI命令启动,然后需要传递一个应该在事务中执行的命令列表,然后整个事务由EXEC命令执行
如果在watch后值被修改,在执行pipe.execute()的时候会报异常WatchError: Watched variable changed
redis只会在自己的事务执行失败时重试
流水线:一次性发送多个命令,然后等待所有回复出现。可以通过减少客户端与redis服务器之间的网络通信次数来提升redis在执行多个命令时的性能