python之redis

Redis简单介绍

如果简单地比较Redis与Memcached的区别，大多数都会得到以下观点：
1 Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。
2 Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。
3 Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。
在Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的。这是和Memcached相比一个最大的区别（我个人是这么认为的）。

Redis只会缓存所有的key的信息，如果Redis发现内存的使用量超过了某一个阀值，将触发swap的操作，Redis根据“swappability = age*log(size_in_memory)”计算出哪些key对应的value需要swap到磁盘。然后再将这些key对应的value持久化到磁盘中，同时在内存中清除。这种特性使得Redis可以保持超过其机器本身内存大小的数据。当然，机器本身的内存必须要能够保持所有的key，毕竟这些数据是不会进行swap操作的。

同时由于Redis将内存中的数据swap到磁盘中的时候，提供服务的主线程和进行swap操作的子线程会共享这部分内存，所以如果更新需要swap的数据，Redis将阻塞这个操作，直到子线程完成swap操作后才可以进行修改。

当从Redis中读取数据的时候，如果读取的key对应的value不在内存中，那么Redis就需要从swap文件中加载相应数据，然后再返回给请求方。这里就存在一个I/O线程池的问题。在默认的情况下，Redis会出现阻塞，即完成所有的swap文件加载后才会相应。这种策略在客户端的数量较小，进行批量操作的时候比较合适。但是如果将Redis应用在一个大型的网站应用程序中，这显然是无法满足大并发的情况的。所以Redis运行我们设置I/O线程池的大小，对需要从swap文件中加载相应数据的读取请求进行并发操作，减少阻塞的时间。

Redis、memcache、mongoDB 对比

1、性能
都比较高，性能对我们来说应该都不是瓶颈
总体来讲，TPS方面redis和memcache差不多，要大于mongodb

2、操作的便利性
memcache数据结构单一
redis丰富一些，数据操作方面，redis更好一些，较少的网络IO次数
mongodb支持丰富的数据表达，索引，最类似关系型数据库，支持的查询语言非常丰富

3、内存空间的大小和数据量的大小
redis在2.0版本后增加了自己的VM特性，突破物理内存的限制；可以对key value设置过期时间（类似memcache）
memcache可以修改最大可用内存,采用LRU算法
mongoDB适合大数据量的存储，依赖操作系统VM做内存管理，吃内存也比较厉害，服务不要和别的服务在一起

4、可用性（单点问题）
对于单点问题:
redis，依赖客户端来实现分布式读写；主从复制时，每次从节点重新连接主节点都要依赖整个快照,无增量复制，因性能和效率问题，所以单点问题比较复杂；不支持自动sharding,需要依赖程序设定一致hash 机制。一种替代方案是，不用redis本身的复制机制，采用自己做主动复制（多份存储），或者改成增量复制的方式（需要自己实现），一致性问题和性能的权衡
Memcache本身没有数据冗余机制，也没必要；对于故障预防，采用依赖成熟的hash或者环状的算法，解决单点故障引起的抖动问题。
mongoDB支持master-slave,replicaset（内部采用paxos选举算法，自动故障恢复）,auto sharding机制，对客户端屏蔽了故障转移和切分机制。

5、可靠性（持久化）
对于数据持久化和数据恢复:
redis支持（快照、AOF）：依赖快照进行持久化，aof增强了可靠性的同时，对性能有所影响
memcache不支持，通常用在做缓存,提升性能；
MongoDB从1.8版本开始采用binlog方式支持持久化的可靠性

6、数据一致性（事务支持）
Memcache 在并发场景下，用cas保证一致性
redis事务支持比较弱，只能保证事务中的每个操作连续执行
mongoDB不支持事务

7、数据分析
mongoDB内置了数据分析的功能(mapreduce),其他不支持

8、应用场景
redis：数据量较小的更性能操作和运算上
memcache：用于在动态系统中减少数据库负载，提升性能;做缓存，提高性能（适合读多写少，对于数据量比较大，可以采用sharding）
MongoDB:主要解决海量数据的访问效率问题

Python操作Redis

edis-py 的API的使用可以分类为：

• 连接方式
• 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

1、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。

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#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*-   import redis   r = redis.Redis(host='10.211.55.4', port=6379) r.set('foo', 'Bar') print r.get('foo')

2、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。

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#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*-   import redis   pool = redis.ConnectionPool(host='10.211.55.4', port=6379)   r = redis.Redis(connection_pool=pool) r.set('foo', 'Bar') print r.get('foo')

3、操作

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：

set(name, value, ex=None, px=None, nx=False, xx=False)

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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，岗前set操作才执行

setnx(name, value)

1	设置值，只有name不存在时，执行设置操作（添加）

setex(name, time, value)

1 2 3

# 设置值 # 参数：     # time，过期时间（数字秒 或 timedelta对象）

psetex(name, time_ms, value)

1 2 3

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

mset(*args, **kwargs)

1 2 3 4 5

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作   # 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：如果在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     所以，如果执行 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，如果source是汉字 "武沛齐"怎么办？     答：对于utf-8，每一个汉字占 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，将每一个字节转换 十进制数，然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)

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# 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，并将值做位运算，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，然后讲所有的值做位运算（求并集），然后将结果保存 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)

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# 自增 name对应的值，当name不存在时，则创建name＝amount，否则，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，则创建name＝amount，否则，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，则创建name＝amount，否则，则自减。   # 参数：     # name,Redis的name     # amount,自减数（整数）

append(key, value)

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# 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操作，redis中Hash在内存中的存储格式如下图：

hset(name, key, value)

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# name对应的hash中设置一个键值对（不存在，则创建；否则，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时则创建（相当于添加）

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)

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# 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的所有键值

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中所有的key的值

hvals(name)

1	# 获取name对应的hash中所有的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)

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# 自增name对应的hash中的指定key的值，不存在则创建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)

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# 自增name对应的hash中的指定key的值，不存在则创建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，不存在则创建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)

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# 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：

lpush(name,values)

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# 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   # 如：     # r.lpush('oo', 11,22,33)     # 保存顺序为: 33,22,11   # 扩展：     # rpush(name, values) 表示从右向左操作

lpushx(name,value)

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# 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) 表示从右向左操作

llen(name)

1	# name对应的list元素的个数

linsert(name, where, refvalue, value))

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# 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：在它前后插入数据     # value，要插入的数据

r.lset(name, index, value)

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

r.lrem(name, value, num)

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# 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)

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# 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) 表示从右向左操作

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)

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# 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)

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# 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)

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# 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)

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# 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

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# 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

Set操作，Set集合就是不允许重复的列表

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他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他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是否是name对应的集合的成员

smembers(name)

1	# 获取name对应的集合的所有成员

smove(src, dst, value)

1	# 将某个成员从一个集合中移动到另外一个集合

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	# 同字符串的操作，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；元素的排序需要根据另外一个值来进行比较，所以，对于有序集合，每一个元素有两个值，即：值和分数，分数专门用来做排序。

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，有序集合索引起始位置（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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# 当有序集合的所有成员都具有相同的分值时，有序集合的元素会根据成员的 值 （lexicographical ordering）来进行排序，而这个命令则可以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。 如果两个字符串有一部分内容是相同的话， 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，如果遇到相同值不同分数，则按照aggregate进行操作 # 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，如果遇到相同值不同分数，则按照aggregate进行操作 # 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	# 同字符串相似，相较于字符串新增score_cast_func，用来对分数进行操作

　　

其他常用操作

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)

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	# 同字符串操作，用于增量迭代获取key

　

4、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。

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#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*-   import redis   pool = redis.ConnectionPool(host='10.211.55.4', port=6379)   r = redis.Redis(connection_pool=pool)   # pipe = r.pipeline(transaction=False) pipe = r.pipeline(transaction=True)   r.set('name', 'alex') r.set('role', 'sb')   pipe.execute()

5、发布订阅

发布者：服务器

订阅者：Dashboad和数据处理

Demo如下：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

import redis


class RedisHelper:

    def __init__(self):
        self.__conn = redis.Redis(host='10.211.55.4')
        self.chan_sub = 'fm104.5'
        self.chan_pub = 'fm104.5'

    def public(self, msg):
        self.__conn.publish(self.chan_pub, msg)
        return True

    def subscribe(self):
        pub = self.__conn.pubsub()
        pub.subscribe(self.chan_sub)
        pub.parse_response()
        return pub

订阅者：

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#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*-   from monitor.RedisHelper import RedisHelper   obj = RedisHelper() redis_sub = obj.subscribe()   while True:     msg= redis_sub.parse_response()     print msg

发布者：

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#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*-   from monitor.RedisHelper import RedisHelper   obj = RedisHelper() obj.public('hello')