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  • python之redis和memcache操作

    Redis 教程

    Redis是一个开源（BSD许可），内存存储的数据结构服务器，可用作数据库，高速缓存和消息队列代理。Redis 是完全开源免费的，遵守BSD协议，是一个高性能的key-value数据库。它支持字符串、哈希表、列表、集合、有序集合，位图，hyperloglogs等数据类型。内置复制、Lua脚本、LRU收回、事务以及不同级别磁盘持久化功能，同时通过Redis Sentinel提供高可用，通过Redis Cluster提供自动分区。

    REmote DIctionary Server(Redis) 是一个由Salvatore Sanfilippo写的key-value存储系统。

    Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、遵守BSD协议、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。

    它通常被称为数据结构服务器，因为值（value）可以是 字符串(String), 哈希(Map), 列表(list), 集合(sets) 和 有序集合(sorted sets)等类型。

    Redis教程：http://www.redis.net.cn/tutorial/3501.html

    Redis命令：

    　　http://www.redis.net.cn/order/

    　　http://doc.redisfans.com/

    Redis 与其他 key - value 缓存产品有以下三个特点：

    • 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。
    • Redis不仅仅支持简单的key-value类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。
    • Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。

    Redis 优势

    • 性能极高 – Redis能读的速度是110000次/s,写的速度是81000次/s 。
    • 丰富的数据类型 – Redis支持二进制案例的 Strings, Lists, Hashes, Sets 及 Ordered Sets 数据类型操作。
    • 原子 – Redis的所有操作都是原子性的，同时Redis还支持对几个操作全并后的原子性执行。
    • 丰富的特性 – Redis还支持 publish/subscribe, 通知, key 过期等等特性。

    Redis与其他key-value存储有什么不同？

    • Redis有着更为复杂的数据结构并且提供对他们的原子性操作，这是一个不同于其他数据库的进化路径。Redis的数据类型都是基于基本数据结构的同时对程序员透明，无需进行额外的抽象。
    • Redis运行在内存中但是可以持久化到磁盘，所以在对不同数据集进行高速读写时需要权衡内存，应为数据量不能大于硬件内存。在内存数据库方面的另一个优点是， 相比在磁盘上相同的复杂的数据结构，在内存中操作起来非常简单，这样Redis可以做很多内部复杂性很强的事情。 同时，在磁盘格式方面他们是紧凑的以追加的方式产生的，因为他们并不需要进行随机访问。

    您可以对这些类型进行原子操作，如附加到字符串;递增哈希值;列表进栈;计算交集，差集和并集;在有序集合中获取最大值。

    为了实现卓越的性能，Redis的数据存储在内存中。你可以不定期导出数据到磁盘，或把操作追加到日志。

    Redis主从复制，首次采用快速的非阻塞同步，网络中断等异常时会自动重连。

    其他特性有事务，Pub/Sub， Lua脚本，keys生存期，配置Redis为cache。

    Redis用ANSI C书写，可以无外部依赖地在和多数POSIX系统的，如Linux， * BSD ，Mac OS X运行。测试和开发多基于Linux和OSX，建议使用Linux。不支持windows。

    数据模型

    Redis的外层由键、值映射的字典构成。与其他非关系型数据库主要不同在于：Redis中值的类型不仅限于字符串，还支持如下抽象数据类型：

    • 字符串列表
    • 无序不重复的字符串集合
    • 有序不重复的字符串集合
    • 键、值都为字符串的哈希表

    值的类型决定了值本身支持的操作。Redis支持高层的服务器原子操作，比如交集、并集、差集。

    持久化

    Redis的通常内存中的保存整个数据集。2.4以上版本可配置使用他们虚拟内存但是很快不推荐使用。目前通过两种方式实现持久化：

    • 快照：一种半持久模式。不时把数据集以异步方式从内存以RDB格式写入硬盘。
    • 1.1版本开始使用更安全的AOF格式替代，一种只能追加的日志类型。当内存中数据集修改时产生该日志。Redis能在后台重修可追加的记录作修改来避免无限增长的日志。

    默认情况下，Redis的每2秒同步数据到磁盘，如果整个系统异常也知会丢失几秒的数据。

    同步

    Redis支持主从同步。数据可以从主服务器向任意数量的从服务器上同步，从服务器可作为其他从服务器的主服务器。这使得Redis可执行单层树复制。从盘可以有意无意的数据不一致。由于完全实现了发布/订阅机制，使得从数据库在任何地方同步树根。复制用于读(非写）扩展和数据冗余。

    性能

    当数据不需要持久化时，Redis基于内存，写与读操作速度没有明显差别。Redis以单一的过程和单线程执行，单个的Redis实例不能执行存储过程之类的并发操作。

    集群

    Redis的项目有一个集群规范，但集群功能目前处于测试阶段。据Redis的创造者圣菲利波，Redis的集群的第一个测试版计划在在2013年年底，将支持key空间自动分区和热模式碎片重整，但只支持单key操作。将来Redis集群会支持多达1000个节点，支持心跳的容错和故障检测，增量版本控制以防止冲突，slave选举和推荐为master，并所有群集节点之间的发布和订阅。

    Linux 下安装

    下载地址：http://www.redis.net.cn/download/，下载最新文档版本。

    本教程使用的最新文档版本为 2.8.17，下载并安装：

    1. $ wget http://download.redis.io/releases/redis-2.8.17.tar.gz
    2. $ tar xzf redis-2.8.17.tar.gz
    3. $ cd redis-2.8.17
    4. $ make

    make完后 redis-2.8.17目录下会出现编译后的redis服务程序redis-server,还有用于测试的客户端程序redis-cli

    下面启动redis服务.

    1. $ ./redis-server

    注意这种方式启动redis 使用的是默认配置。也可以通过启动参数告诉redis使用指定配置文件使用下面命令启动。

    1. $ ./redis-server redis.conf

    redis.conf是一个默认的配置文件。我们可以根据需要使用自己的配置文件。

    启动redis服务进程后，就可以使用测试客户端程序redis-cli和redis服务交互了。 比如：

    1. $ ./redis-cli
    2. redis> set foo bar
    3. OK
    4. redis> get foo
    5. "bar"

    Ubuntu 下安装

    在 Ubuntu 系统安装 Redi 可以使用以下命令:

    1. $sudo apt-get update
    2. $sudo apt-get install redis-server

    启动 Redis

    1. $redis-server

    查看 redis 是否启动？

    1. $redis-cli

    以上命令将打开以下终端：

    1. redis 127.0.0.1:6379>

    127.0.0.1 是本机 IP ，6379 是 redis 服务端口。现在我们输入 PING 命令。

    1. redis 127.0.0.1:6379> ping
    2. PONG

    以上说明我们已经成功安装了redis。

    Redis 的配置文件位于 Redis 安装目录下，文件名为 redis.conf。

    你可以通过 CONFIG 命令查看或设置配置项。

    语法

    Redis CONFIG 命令格式如下：

    1. redis 127.0.0.1:6379> CONFIG GET CONFIG_SETTING_NAME

    实例

    1. redis 127.0.0.1:6379> CONFIG GET loglevel
    2.  
    3. 1) "loglevel"
    4. 2) "notice"

    使用 * 号获取所有配置项：

    Redis 数据类型

    一、Redis安装和基本使用

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    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

    启动服务端

    1
    src/redis-server

    启动客户端

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    src/redis-cli
    redis> set foo bar
    OK
    redis> get foo
    "bar"

    二、Python操作Redis

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    sudo pip install redis
    or
    sudo easy_install redis
    or
    源码安装
     
    详见：https://github.com/WoLpH/redis-py

    API使用

    redis-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

    Redis支持五种数据类型：string（字符串），hash（哈希），list（列表），set（集合）及zset(sorted set：有序集合)。

    String（字符串）

    string是redis最基本的类型，你可以理解成与Memcached一模一样的类型，一个key对应一个value。

    string类型是二进制安全的。意思是redis的string可以包含任何数据。比如jpg图片或者序列化的对象 。

    #在Redis中设置值，默认不存在则创建，存在则修改
r.set('name', 'zhangsan')
'''参数：
     set(name, value, ex=None, px=None, nx=False, xx=False)
     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,同setnx(name, value)
     xx，如果设置为True，则只有name存在时，当前set操作才执行'''


    setex(name, value, time)
#设置过期时间（秒）

psetex(name, time_ms, value)
#设置过期时间（豪秒）

    string类型是Redis最基本的数据类型，一个键最大能存储512MB。

    实例

    1. redis 127.0.0.1:6379> SET name "redis.net.cn"
    2. OK
    3. redis 127.0.0.1:6379> GET name
    4. "redis.net.cn"

    在以上实例中我们使用了 Redis 的 SET 和 GET 命令。键为 name，对应的值为redis.net.cn。

    注意：一个键最大能存储512MB。

    mset()

    #批量设置值
r.mset(name1='zhangsan', name2='lisi')
#或
r.mget({"name1":'zhangsan', "name2":'lisi'})

    get(name)

    　　获取值

    mget(keys, *args)

    #批量获取
print(r.mget("name1","name2"))
#或
li=["name1","name2"]
print(r.mget(li))

    getset(name, value)

    #设置新值，打印原值
print(r.getset("name1","wangwu")) #输出:zhangsan
print(r.get("name1")) #输出:wangwu

    getrange(key, start, end)

    #根据字节获取子序列
r.set("name","zhangsan")
print(r.getrange("name",0,3))#输出:zhan

    setrange(name, offset, value)

    #修改字符串内容，从指定字符串索引开始向后替换，如果新值太长时，则向后添加
r.set("name","zhangsan")
r.setrange("name",1,"z")
print(r.get("name")) #输出:zzangsan
r.setrange("name",6,"zzzzzzz")
print(r.get("name")) #输出:zzangszzzzzzz

    setbit(name, offset, value)

    复制代码
    #对二进制表示位进行操作
''' name:redis的name
    offset，位的索引（将值对应的ASCII码变换成二进制后再进行索引）
    value，值只能是 1 或 0 '''

str="345"
r.set("name",str)
for i in str:
    print(i,ord(i),bin(ord(i)))#输出 值、ASCII码中对应的值、对应值转换的二进制
'''
输出:
    3 51 0b110011
    4 52 0b110100
    5 53 0b110101'''

r.setbit("name",6,0)#把第7位改为0，也就是3对应的变成了0b110001
print(r.get("name"))#输出：145
    复制代码

    getbit(name, offset)

    #获取name对应值的二进制中某位的值(0或1)
r.set("name","3") # 对应的二进制0b110011
print(r.getbit("name",5))   #输出:0
print(r.getbit("name",6))   #输出:1

    bitcount(key, start=None, end=None)

    #获取对应二进制中1的个数
r.set("name","345")#0b110011 0b110100 0b110101
print(r.bitcount("name",start=0,end=1)) #输出:7
''' key:Redis的name
    start:字节起始位置
    end:字节结束位置'''

    strlen(name)

    #返回name对应值的字节长度（一个汉字3个字节）
r.set("name","zhangsan")
print(r.strlen("name")) #输出:8

    incr(self, name, amount=1)

    #自增mount对应的值，当mount不存在时，则创建mount＝amount，否则，则自增,amount为自增数(整数)
print(r.incr("mount",amount=2))#输出:2
print(r.incr("mount"))#输出:3
print(r.incr("mount",amount=3))#输出:6
print(r.incr("mount",amount=6))#输出:12
print(r.get("mount")) #输出:12

    incrbyfloat(self, name, amount=1.0)

    #类似 incr() 自增,amount为自增数(浮点数)

    decr(self, name, amount=1)

    #自减name对应的值,当name不存在时,则创建name＝amount，否则，则自减，amount为自增数(整数)

    append(name, value)

    #在name对应的值后面追加内容
r.set("name","zhangsan")
print(r.get("name"))    #输出:'zhangsan
r.append("name","lisi")
print(r.get("name"))    #输出:zhangsanlisi

    Hash（哈希）

    Redis hash 是一个键值对集合。

    Redis hash是一个string类型的field和value的映射表，hash特别适合用于存储对象。

    实例

    1. redis 127.0.0.1:6379> HMSET user:1 username redis.net.cn password redis.net.cn points 200
    2. OK
    3. redis 127.0.0.1:6379> HGETALL user:1
    4. 1) "username"
    5. 2) "redis.net.cn"
    6. 3) "password"
    7. 4) "redis.net.cn"
    8. 5) "points"
    9. 6) "200"
    10. redis 127.0.0.1:6379>

    以上实例中 hash 数据类型存储了包含用户脚本信息的用户对象。 实例中我们使用了 Redis HMSET, HEGTALL 命令，user:1 为键值。

    每个 hash 可以存储 232 - 1 键值对（40多亿）。

    redis中的Hash 在内存中类似于一个name对应一个dic来存储 

     hset(name, key, value)

    #name对应的hash中设置一个键值对（不存在，则创建，否则，修改）
r.hset("dic_name","a1","aa")

    hget(name,key)

    r.hset("dic_name","a1","aa")
#在name对应的hash中根据key获取value
print(r.hget("dic_name","a1"))#输出:aa

    hgetall(name)

    #获取name对应hash的所有键值
print(r.hgetall("dic_name"))

    hmset(name, mapping)

    #在name对应的hash中批量设置键值对,mapping:字典
dic={"a1":"aa","b1":"bb"}
r.hmset("dic_name",dic)
print(r.hget("dic_name","b1"))#输出:bb

    hmget(name, keys, *args)

    # 在name对应的hash中获取多个key的值
li=["a1","b1"]
print(r.hmget("dic_name",li))
print(r.hmget("dic_name","a1","b1"))

    hlen(name)、hkeys(name)、hvals(name)

    复制代码
    dic={"a1":"aa","b1":"bb"}
r.hmset("dic_name",dic)

#hlen(name) 获取hash中键值对的个数
print(r.hlen("dic_name"))

#hkeys(name) 获取hash中所有的key的值
print(r.hkeys("dic_name"))

#hvals(name) 获取hash中所有的value的值
print(r.hvals("dic_name"))
    复制代码

    hexists(name, key)

    #检查name对应的hash是否存在当前传入的key
print(r.hexists("dic_name","a1"))#输出:True

    hdel(name,*keys)

    #删除指定name对应的key所在的键值对
r.hdel("dic_name","a1")

    hincrby(name, key, amount=1)

    #自增hash中key对应的值，不存在则创建key=amount(amount为整数)
print(r.hincrby("demo","a",amount=2))

    hincrbyfloat(name, key, amount=1.0)

    #自增hash中key对应的值，不存在则创建key=amount(amount为浮点数)

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

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

    List（列表）

    Redis 列表是简单的字符串列表，按照插入顺序排序。你可以添加一个元素导列表的头部（左边）或者尾部（右边）。

    实例

    1. redis 127.0.0.1:6379> lpush redis.net.cn redis
    2. (integer) 1
    3. redis 127.0.0.1:6379> lpush redis.net.cn mongodb
    4. (integer) 2
    5. redis 127.0.0.1:6379> lpush redis.net.cn rabitmq
    6. (integer) 3
    7. redis 127.0.0.1:6379> lrange redis.net.cn 0 10
    8. 1) "rabitmq"
    9. 2) "mongodb"
    10. 3) "redis"
    11. redis 127.0.0.1:6379>

    列表最多可存储 232 - 1 元素 (4294967295, 每个列表可存储40多亿)。

    edis中的List在在内存中按照一个name对应一个List来存储 

    lpush(name,values)

    # 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
r.lpush("list_name",2)
r.lpush("list_name",3,4,5)#保存在列表中的顺序为5，4，3，2

    rpush(name,values)

    #同lpush，但每个新的元素都添加到列表的最右边

    lpushx(name,value)

    #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

    rpushx(name,value)

    #在name对应的list中添加元素，只有name已经存在时，值添加到列表的最右边

    llen(name)

    # name对应的list元素的个数
print(r.llen("list_name"))

    linsert(name, where, refvalue, value))

    复制代码
    # 在name对应的列表的某一个值前或后插入一个新值
r.linsert("list_name","BEFORE","2","SS")#在列表内找到第一个元素2，在它前面插入SS

'''参数：
     name: redis的name
     where: BEFORE（前）或AFTER（后）
     refvalue: 列表内的值
     value: 要插入的数据'''
    复制代码

    r.lset(name, index, value)

    #对list中的某一个索引位置重新赋值
r.lset("list_name",0,"bbb")

    r.lrem(name, value, num)

    复制代码
    #删除name对应的list中的指定值
r.lrem("list_name","SS",num=0)

''' 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'''
    复制代码

    lpop(name)

    #移除列表的左侧第一个元素，返回值则是第一个元素
print(r.lpop("list_name"))

    lindex(name, index)

    #根据索引获取列表内元素
print(r.lindex("list_name",1))

    lrange(name, start, end)

    #分片获取元素
print(r.lrange("list_name",0,-1))

    ltrim(name, start, end)

    #移除列表内没有在该索引之内的值
r.ltrim("list_name",0,2)

    rpoplpush(src, dst)

    # 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
#src 要取数据的列表
#dst 要添加数据的列表

    brpoplpush(src, dst, timeout=0)

    #同rpoplpush，多了个timeout, timeout：取数据的列表没元素后的阻塞时间，0为一直阻塞
r.brpoplpush("list_name","list_name1",timeout=0)

    blpop(keys, timeout)

    复制代码
    #将多个列表排列,按照从左到右去移除各个列表内的元素
r.lpush("list_name",3,4,5)
r.lpush("list_name1",3,4,5)

while True:
    print(r.blpop(["list_name","list_name1"],timeout=0))
    print(r.lrange("list_name",0,-1),r.lrange("list_name1",0,-1))

'''keys: redis的name的集合
   timeout: 超时时间，获取完所有列表的元素之后，阻塞等待列表内有数据的时间（秒）, 0 表示永远阻塞'''
    复制代码

    r.brpop(keys, timeout)

    #同blpop，将多个列表排列,按照从右像左去移除各个列表内的元素

    Set（集合）

    Redis的Set是string类型的无序集合。

    集合是通过哈希表实现的，所以添加，删除，查找的复杂度都是O(1)。

    sadd 命令

    添加一个string元素到,key对应的set集合中，成功返回1,如果元素以及在集合中返回0,key对应的set不存在返回错误。

    1. sadd key member

    实例

    1. redis 127.0.0.1:6379> sadd redis.net.cn redis
    2. (integer) 1
    3. redis 127.0.0.1:6379> sadd redis.net.cn mongodb
    4. (integer) 1
    5. redis 127.0.0.1:6379> sadd redis.net.cn rabitmq
    6. (integer) 1
    7. redis 127.0.0.1:6379> sadd redis.net.cn rabitmq
    8. (integer) 0
    9. redis 127.0.0.1:6379> smembers redis.net.cn
    10.  
    11. 1) "rabitmq"
    12. 2) "mongodb"
    13. 3) "redis"

    注意：以上实例中 rabitmq 添加了两次，但根据集合内元素的唯一性，第二次插入的元素将被忽略。

    集合中最大的成员数为 232 - 1 (4294967295, 每个集合可存储40多亿个成员)。

    Set集合就是不允许重复的列表

    sadd(name,values)

    #给name对应的集合中添加元素
r.sadd("set_name","aa")
r.sadd("set_name","aa","bb")

    smembers(name)

    #获取name对应的集合的所有成员

    scard(name)

    #获取name对应的集合中的元素个数
r.scard("set_name")

    sdiff(keys, *args)

    #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
r.sadd("set_name","aa","bb")
r.sadd("set_name1","bb","cc")
r.sadd("set_name2","bb","cc","dd")

print(r.sdiff("set_name","set_name1","set_name2"))#输出:｛aa｝

    sdiffstore(dest, keys, *args)

    #相当于把sdiff获取的值加入到dest对应的集合中

    sinter(keys, *args)

    # 获取多个name对应集合的并集
r.sadd("set_name","aa","bb")
r.sadd("set_name1","bb","cc")
r.sadd("set_name2","bb","cc","dd")

print(r.sinter("set_name","set_name1","set_name2"))#输出:｛bb｝

    sinterstore(dest, keys, *args)

    #获取多个name对应集合的并集，再讲其加入到dest对应的集合中

    sismember(name, value)

    #检查value是否是name对应的集合内的元素

    smove(src, dst, value)

    #将某个元素从一个集合中移动到另外一个集合

    spop(name)

    #从集合的右侧移除一个元素，并将其返回

    srandmember(name, numbers)

    # 从name对应的集合中随机获取numbers个元素
print(r.srandmember("set_name2",2))

    srem(name, values)

    #删除name对应的集合中的某些值
print(r.srem("set_name2","bb","dd"))

    sunion(keys, *args)

    #获取多个name对应的集合的并集
r.sunion("set_name","set_name1","set_name2")

    sunionstore(dest,keys, *args)

    #获取多个name对应的集合的并集，并将结果保存到dest对应的集合中

    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)

    # 在name对应的有序集合中添加元素
r.zadd("zset_name", "a1", 6, "a2", 2,"a3",5)
#或
r.zadd('zset_name1', b1=10, b2=5)

    zcard(name)

    #获取有序集合内元素的数量

    zcount(name, min, max)

    #获取有序集合中分数在[min,max]之间的个数
print(r.zcount("zset_name",1,5))

    zincrby(name, value, amount)

    #自增有序集合内value对应的分数
r.zincrby("zset_name","a1",amount=2)#自增zset_name对应的有序集合里a1对应的分数

    zrange( name, start, end, desc=False, withscores=False, score_cast_func=float)

    复制代码
    # 按照索引范围获取name对应的有序集合的元素
aa=r.zrange("zset_name",0,1,desc=False,withscores=True,score_cast_func=int)
print(aa)
'''参数：
    name    redis的name
    start   有序集合索引起始位置
    end     有序集合索引结束位置
    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'''
    复制代码

    zrevrange(name, start, end, withscores=False, score_cast_func=float)

    #同zrange，集合是从大到小排序的

    zrank(name, value)、zrevrank(name, value)

    #获取value值在name对应的有序集合中的排行位置（从0开始）
print(r.zrank("zset_name", "a2"))

print(r.zrevrank("zset_name", "a2"))#从大到小排序

    zscore(name, value)

    #获取name对应有序集合中 value 对应的分数
print(r.zscore("zset_name","a1"))

    zrem(name, values)

    #删除name对应的有序集合中值是values的成员
r.zrem("zset_name","a1","a2")

    zremrangebyrank(name, min, max)

    #根据排行范围删除

    zremrangebyscore(name, min, max)

    #根据分数范围删除

    zinterstore(dest, keys, aggregate=None)

    复制代码
    r.zadd("zset_name", "a1", 6, "a2", 2,"a3",5)
r.zadd('zset_name1', a1=7,b1=10, b2=5)

# 获取两个有序集合的交集并放入dest集合，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
r.zinterstore("zset_name2",("zset_name1","zset_name"),aggregate="MAX")
print(r.zscan("zset_name2"))
    复制代码

    zunionstore(dest, keys, aggregate=None)

    #获取两个有序集合的并集并放入dest集合，其他同zinterstore，

    其他常用操作

    delete(*names)

    #根据name删除redis中的任意数据类型

    exists(name)

    #检测redis的name是否存在

    keys(pattern='*')

    #根据* ？等通配符匹配获取redis的name

    expire(name ,time)

    # 为某个name设置超时时间

    rename(src, dst)

    # 重命名

    move(name, db))

    # 将redis的某个值移动到指定的db下

    randomkey()

    #随机获取一个redis的name（不删除）

    type(name)

    # 获取name对应值的类型

    zset(sorted set：有序集合)

    Redis zset 和 set 一样也是string类型元素的集合,且不允许重复的成员。

    不同的是每个元素都会关联一个double类型的分数。redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。

    zset的成员是唯一的,但分数(score)却可以重复。

    zadd 命令

    添加元素到集合，元素在集合中存在则更新对应score

    1. zadd key score member

    实例

    1. redis 127.0.0.1:6379> zadd redis.net.cn 0 redis
    2. (integer) 1
    3. redis 127.0.0.1:6379> zadd redis.net.cn 0 mongodb
    4. (integer) 1
    5. redis 127.0.0.1:6379> zadd redis.net.cn 0 rabitmq
    6. (integer) 1
    7. redis 127.0.0.1:6379> zadd redis.net.cn 0 rabitmq
    8. (integer) 0
    9. redis 127.0.0.1:6379> ZRANGEBYSCORE redis.net.cn 0 1000
    10.  
    11. 1) "redis"
    12. 2) "mongodb"
    13. 3) "rabitmq"

    应用场景 - 实时用户统计 　　当我们需要在页面上显示当前的在线用户时，就可以使用Redis来完成了。首先获得当前时间（以Unix timestamps方式）除以60，可以基于这个值创建一个key。然后添加用户到这个集合中。当超过你设定的最大的超时时间，则将这个集合设为过期；而当需要查询当前在线用户的时候，则将最后N分钟的集合交集在一起即可。由于redis连接对象是线程安全的，所以可以直接使用一个全局变量来表示。

     python操作redis

    连接方式

    　　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

    复制代码
    #!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import redis

r = redis.Redis(host='192.168.0.110', port=6379,db=0)
r.set('name', 'zhangsan')   #添加
print (r.get('name'))   #获取
    复制代码

    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。

    复制代码
    #!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import redis

pool = redis.ConnectionPool(host='192.168.0.110', port=6379)
r = redis.Redis(connection_pool=pool)
r.set('name', 'zhangsan')   #添加
print (r.get('name'))   #获取

     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。

    复制代码
    #!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import redis
pool = redis.ConnectionPool(host='192.168.0.110', port=6379)
r = redis.Redis(connection_pool=pool)

pipe = r.pipeline(transaction=True)

r.set('name', 'zhangsan')
r.set('name', 'lisi')

pipe.execute()
    复制代码

    发布和订阅

    首先定义一个RedisHelper类，连接Redis，定义频道为monitor，定义发布(publish)及订阅(subscribe)方法。

    复制代码
    #!/usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-
import redis

class RedisHelper(object):
    def __init__(self):
        self.__conn = redis.Redis(host='192.168.0.110',port=6379)#连接Redis
        self.channel = 'monitor' #定义名称

    def publish(self,msg):#定义发布方法
        self.__conn.publish(self.channel,msg)
        return True

    def subscribe(self):#定义订阅方法
        pub = self.__conn.pubsub()
        pub.subscribe(self.channel)
        pub.parse_response()
        return pub
    复制代码

    发布者

    复制代码
    #!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
#发布
from RedisHelper import RedisHelper

obj = RedisHelper()
obj.publish('hello')#发布
    复制代码

    订阅者

    复制代码
    #!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
#订阅
from RedisHelper import RedisHelper

obj = RedisHelper()
redis_sub = obj.subscribe()#调用订阅方法

while True:
    msg= redis_sub.parse_response()
    print (msg)

    任务异步化

    打开浏览器，输入地址，按下回车，打开了页面。于是一个HTTP请求（request）就由客户端发送到服务器，服务器处理请求，返回响应（response）内容。

    我们每天都在浏览网页，发送大大小小的请求给服务器。有时候，服务器接到了请求，会发现他也需要给另外的服务器发送请求，或者服务器也需要做另外一些事情，于是最初们发送的请求就被阻塞了，也就是要等待服务器完成其他的事情。

    更多的时候，服务器做的额外事情，并不需要客户端等待，这时候就可以把这些额外的事情异步去做。从事异步任务的工具有很多。主要原理还是处理通知消息，针对通知消息通常采取是队列结构。生产和消费消息进行通信和业务实现。

    生产消费与队列

    上述异步任务的实现，可以抽象为生产者消费模型。如同一个餐馆，厨师在做饭，吃货在吃饭。如果厨师做了很多，暂时卖不完，厨师就会休息；如果客户很多，厨师马不停蹄的忙碌，客户则需要慢慢等待。实现生产者和消费者的方式用很多，下面使用Python标准库Queue写个小例子：

    import random
import time
from Queue import Queue
from threading import Thread

queue = Queue(10)

class Producer(Thread):
    def run(self):
        while True:
            elem = random.randrange(9)
            queue.put(elem)
            print "厨师 {} 做了 {} 饭 --- 还剩 {} 饭没卖完".format(self.name, elem, queue.qsize())
            time.sleep(random.random())

class Consumer(Thread):
    def run(self):
        while True:
            elem = queue.get()
            print "吃货{} 吃了 {} 饭 --- 还有 {} 饭可以吃".format(self.name, elem, queue.qsize())
            time.sleep(random.random())

def main():
    for i in range(3):
        p = Producer()
        p.start()
    for i in range(2):
        c = Consumer()
        c.start()

if __name__ == '__main__':
    main()

    大概输出如下：

    厨师 Thread-1 做了 1 饭 --- 还剩 1 饭没卖完
厨师 Thread-2 做了 8 饭 --- 还剩 2 饭没卖完
厨师 Thread-3 做了 3 饭 --- 还剩 3 饭没卖完
吃货Thread-4 吃了 1 饭 --- 还有 2 饭可以吃
吃货Thread-5 吃了 8 饭 --- 还有 1 饭可以吃
吃货Thread-4 吃了 3 饭 --- 还有 0 饭可以吃
厨师 Thread-1 做了 0 饭 --- 还剩 1 饭没卖完
厨师 Thread-2 做了 0 饭 --- 还剩 2 饭没卖完
厨师 Thread-1 做了 1 饭 --- 还剩 3 饭没卖完
厨师 Thread-1 做了 1 饭 --- 还剩 4 饭没卖完
吃货Thread-4 吃了 0 饭 --- 还有 3 饭可以吃
厨师 Thread-3 做了 3 饭 --- 还剩 4 饭没卖完
吃货Thread-5 吃了 0 饭 --- 还有 3 饭可以吃
吃货Thread-5 吃了 1 饭 --- 还有 2 饭可以吃
厨师 Thread-2 做了 8 饭 --- 还剩 3 饭没卖完
厨师 Thread-2 做了 8 饭 --- 还剩 4 饭没卖完

    Redis 队列

    Python内置了一个好用的队列结构。我们也可以是用redis实现类似的操作。并做一个简单的异步任务。

    Redis提供了两种方式来作消息队列。一个是使用生产者消费模式模式，另外一个方法就是发布订阅者模式。前者会让一个或者多个客户端监听消息队列，一旦消息到达，消费者马上消费，谁先抢到算谁的，如果队列里没有消息，则消费者继续监听。后者也是一个或多个客户端订阅消息频道，只要发布者发布消息，所有订阅者都能收到消息，订阅者都是ping的。

    生产消费模式

    主要使用了redis提供的blpop获取队列数据，如果队列没有数据则阻塞等待，也就是监听。

    import redis

class Task(object):
    def __init__(self):
        self.rcon = redis.StrictRedis(host='localhost', db=5)
        self.queue = 'task:prodcons:queue'

    def listen_task(self):
        while True:
            task = self.rcon.blpop(self.queue, 0)[1]
            print "Task get", task

if __name__ == '__main__':
    print 'listen task queue'
    Task().listen_task()

    发布订阅模式

    使用redis的pubsub功能，订阅者订阅频道，发布者发布消息到频道了，频道就是一个消息队列。

    import redis


class Task(object):

    def __init__(self):
        self.rcon = redis.StrictRedis(host='localhost', db=5)
        self.ps = self.rcon.pubsub()
        self.ps.subscribe('task:pubsub:channel')

    def listen_task(self):
        for i in self.ps.listen():
            if i['type'] == 'message':
                print "Task get", i['data']

if __name__ == '__main__':
    print 'listen task channel'
    Task().listen_task()

    Flask 入口

    我们分别实现了两种异步任务的后端服务，直接启动他们，就能监听redis队列或频道的消息了。简单的测试如下：

    import redis
import random
import logging
from flask import Flask, redirect

app = Flask(__name__)

rcon = redis.StrictRedis(host='localhost', db=5)
prodcons_queue = 'task:prodcons:queue'
pubsub_channel = 'task:pubsub:channel'

@app.route('/')
def index():

    html = """
<br>
<center><h3>Redis Message Queue</h3>
<br>
<a href="/prodcons">生产消费者模式</a>
<br>
<br>
<a href="/pubsub">发布订阅者模式</a>
</center>
"""
    return html


@app.route('/prodcons')
def prodcons():
    elem = random.randrange(10)
    rcon.lpush(prodcons_queue, elem)
    logging.info("lpush {} -- {}".format(prodcons_queue, elem))
    return redirect('/')

@app.route('/pubsub')
def pubsub():
    ps = rcon.pubsub()
    ps.subscribe(pubsub_channel)
    elem = random.randrange(10)
    rcon.publish(pubsub_channel, elem)
    return redirect('/')

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

    启动脚本，使用

    siege -c10 -r 5 http://127.0.0.1:5000/prodcons
siege -c10 -r 5 http://127.0.0.1:5000/pubsub

    可以分别在监听的脚本输入中看到异步消息。在异步的任务中，可以执行一些耗时间的操作，当然目前这些做法并不知道异步的执行结果，如果需要知道异步的执行结果，可以考虑设计协程任务或者使用一些工具如RQ或者celery等。

    MemCache是什么

    MemCache是一个自由、源码开放、高性能、分布式的分布式内存对象缓存系统，用于动态Web应用以减轻数据库的负载。它通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数，从而提高了网站访问的速度。MemCaChe是一个存储键值对的HashMap，在内存中对任意的数据（比如字符串、对象等）所使用的key-value存储，数据可以来自数据库调用、API调用，或者页面渲染的结果。MemCache设计理念就是小而强大，它简单的设计促进了快速部署、易于开发并解决面对大规模的数据缓存的许多难题，而所开放的API使得MemCache能用于Java、C/C++/C#、Perl、Python、PHP、Ruby等大部分流行的程序语言。

    MemCache和MemCached的区别：

    1. Redis支持服务器端的数据操作：Redis相比Memcached来说，拥有更多的数据结构和并支持更丰富的数据操作，通常在Memcached里，你需要将数据拿到客户端来进行类似的修改再set回去。这大大增加了网络IO的次数和数据体积。在Redis中，这些复杂的操作通常和一般的GET/SET一样高效。所以，如果需要缓存能够支持更复杂的结构和操作，那么Redis会是不错的选择。
    2. 内存使用效率对比：使用简单的key-value存储的话，Memcached的内存利用率更高，而如果Redis采用hash结构来做key-value存储，由于其组合式的压缩，其内存利用率会高于Memcached。
    3. 性能对比：由于Redis只使用单核，而Memcached可以使用多核，所以平均每一个核上Redis在存储小数据时比Memcached性能更高。而在100k以上的数据中，Memcached性能要高于Redis，虽然Redis最近也在存储大数据的性能上进行优化，但是比起Memcached，还是稍有逊色。

    MemCache的官方网站为http://memcached.org/

    MemCache访问模型

    为了加深理解，我模仿着原阿里技术专家李智慧老师《大型网站技术架构 核心原理与案例分析》一书MemCache部分，自己画了一张图：

    特别澄清一个问题，MemCache虽然被称为”分布式缓存”，但是MemCache本身完全不具备分布式的功能，MemCache集群之间不会相互通信（与之形成对比的，比如JBoss Cache，某台服务器有缓存数据更新时，会通知集群中其他机器更新缓存或清除缓存数据），所谓的”分布式”，完全依赖于客户端程序的实现，就像上面这张图的流程一样。

    同时基于这张图，理一下MemCache一次写缓存的流程：

    1、应用程序输入需要写缓存的数据

    2、API将Key输入路由算法模块，路由算法根据Key和MemCache集群服务器列表得到一台服务器编号

    3、由服务器编号得到MemCache及其的ip地址和端口号

    4、API调用通信模块和指定编号的服务器通信，将数据写入该服务器，完成一次分布式缓存的写操作

    读缓存和写缓存一样，只要使用相同的路由算法和服务器列表，只要应用程序查询的是相同的Key，MemCache客户端总是访问相同的客户端去读取数据，只要服务器中还缓存着该数据，就能保证缓存命中。

    这种MemCache集群的方式也是从分区容错性的方面考虑的，假如Node2宕机了，那么Node2上面存储的数据都不可用了，此时由于集群中Node0和Node1还存在，下一次请求Node2中存储的Key值的时候，肯定是没有命中的，这时先从数据库中拿到要缓存的数据，然后路由算法模块根据Key值在Node0和Node1中选取一个节点，把对应的数据放进去，这样下一次就又可以走缓存了，这种集群的做法很好，但是缺点是成本比较大。

    一致性Hash算法

    从上面的图中，可以看出一个很重要的问题，就是对服务器集群的管理，路由算法至关重要，就和负载均衡算法一样，路由算法决定着究竟该访问集群中的哪台服务器，先看一个简单的路由算法。

    1、余数Hash

    比方说，字符串str对应的HashCode是50、服务器的数目是3，取余数得到2，str对应节点Node2，所以路由算法把str路由到Node2服务器上。由于HashCode随机性比较强，所以使用余数Hash路由算法就可以保证缓存数据在整个MemCache服务器集群中有比较均衡的分布。

    如果不考虑服务器集群的伸缩性（什么是伸缩性，请参见大型网站架构学习笔记），那么余数Hash算法几乎可以满足绝大多数的缓存路由需求，但是当分布式缓存集群需要扩容的时候，就难办了。

    就假设MemCache服务器集群由3台变为4台吧，更改服务器列表，仍然使用余数Hash，50对4的余数是2，对应Node2，但是str原来是存在Node1上的，这就导致了缓存没有命中。如果这么说不够明白，那么不妨举个例子，原来有HashCode为0~19的20个数据，那么：

    现在我扩容到4台，加粗标红的表示命中：

    如果我扩容到20+的台数，只有前三个HashCode对应的Key是命中的，也就是15%。当然这只是个简单例子，现实情况肯定比这个复杂得多，不过足以说明，使用余数Hash的路由算法，在扩容的时候会造成大量的数据无法正确命中（其实不仅仅是无法命中，那些大量的无法命中的数据还在原缓存中在被移除前占据着内存）。这个结果显然是无法接受的，在网站业务中，大部分的业务数据度操作请求上事实上是通过缓存获取的，只有少量读操作会访问数据库，因此数据库的负载能力是以有缓存为前提而设计的。当大部分被缓存了的数据因为服务器扩容而不能正确读取时，这些数据访问的压力就落在了数据库的身上，这将大大超过数据库的负载能力，严重的可能会导致数据库宕机。

    这个问题有解决方案，解决步骤为：

    （1）在网站访问量低谷，通常是深夜，技术团队加班，扩容、重启服务器

    （2）通过模拟请求的方式逐渐预热缓存，使缓存服务器中的数据重新分布

    2、一致性Hash算法

    一致性Hash算法通过一个叫做一致性Hash环的数据结构实现Key到缓存服务器的Hash映射，看一下我自己画的一张图：

    具体算法过程为：先构造一个长度为232的整数环（这个环被称为一致性Hash环），根据节点名称的Hash值（其分布为[0, 232-1]）将缓存服务器节点放置在这个Hash环上，然后根据需要缓存的数据的Key值计算得到其Hash值（其分布也为[0, 232-1]），然后在Hash环上顺时针查找距离这个Key值的Hash值最近的服务器节点，完成Key到服务器的映射查找。

    就如同图上所示，三个Node点分别位于Hash环上的三个位置，然后Key值根据其HashCode，在Hash环上有一个固定位置，位置固定下之后，Key就会顺时针去寻找离它最近的一个Node，把数据存储在这个Node的MemCache服务器中。使用Hash环如果加了一个节点会怎么样，看一下：

    看到我加了一个Node4节点，只影响到了一个Key值的数据，本来这个Key值应该是在Node1服务器上的，现在要去Node4了。采用一致性Hash算法，的确也会影响到整个集群，但是影响的只是加粗的那一段而已，相比余数Hash算法影响了远超一半的影响率，这种影响要小得多。更重要的是，集群中缓存服务器节点越多，增加节点带来的影响越小，很好理解。换句话说，随着集群规模的增大，继续命中原有缓存数据的概率会越来越大，虽然仍然有小部分数据缓存在服务器中不能被读到，但是这个比例足够小，即使访问数据库，也不会对数据库造成致命的负载压力。

    至于具体应用，这个长度为232的一致性Hash环通常使用二叉查找树实现，至于二叉查找树，就是算法的问题了，可以自己去查询相关资料。

    解析

    MemCache的工作流程如下：先检查客户端的请求数据是否在memcached中，如有，直接把请求数据返回，不再对数据库进行任何操作；如果请求的数据不在memcached中，就去查数据库，把从数据库中获取的数据返回给客户端，同时把数据缓存一份到memcached中（memcached客户端不负责，需要程序明确实现）；每次更新数据库的同时更新memcached中的数据，保证一致性；当分配给memcached内存空间用完之后，会使用LRU（Least Recently Used，最近最少使用）策略加上到期失效策略，失效数据首先被替换，然后再替换掉最近未使用的数据。[2] 
    Memcache是一个高性能的分布式的内存对象缓存系统，通过在内存里维护一个统一的巨大的hash表，它能够用来存储各种格式的数据，包括图像、视频、文件以及数据库检索的结果等。简单的说就是将数据调用到内存中，然后从内存中读取，从而大大提高读取速度。
    Memcache是danga的一个项目，最早是LiveJournal 服务的，最初为了加速 LiveJournal 访问速度而开发的，后来被很多大型的网站采用。
    Memcached是以守护程序(监听)方式运行于一个或多个服务器中，随时会接收客户端的连接和操作。
     
     

    然后我们来看一下MemCache的原理，MemCache最重要的莫不是内存分配的内容了，MemCache采用的内存分配方式是固定空间分配，还是自己画一张图说明：

    这张图片里面涉及了slab_class、slab、page、chunk四个概念，它们之间的关系是：

    1、MemCache将内存空间分为一组slab

    2、每个slab下又有若干个page，每个page默认是1M，如果一个slab占用100M内存的话，那么这个slab下应该有100个page

    3、每个page里面包含一组chunk，chunk是真正存放数据的地方，同一个slab里面的chunk的大小是固定的

    4、有相同大小chunk的slab被组织在一起，称为slab_class

    MemCache内存分配的方式称为allocator，slab的数量是有限的，几个、十几个或者几十个，这个和启动参数的配置相关。

    MemCache中的value过来存放的地方是由value的大小决定的，value总是会被存放到与chunk大小最接近的一个slab中，比如slab[1]的chunk大小为80字节、slab[2]的chunk大小为100字节、slab[3]的chunk大小为128字节（相邻slab内的chunk基本以1.25为比例进行增长，MemCache启动时可以用-f指定这个比例），那么过来一个88字节的value，这个value将被放到2号slab中。放slab的时候，首先slab要申请内存，申请内存是以page为单位的，所以在放入第一个数据的时候，无论大小为多少，都会有1M大小的page被分配给该slab。申请到page后，slab会将这个page的内存按chunk的大小进行切分，这样就变成了一个chunk数组，最后从这个chunk数组中选择一个用于存储数据。

    如果这个slab中没有chunk可以分配了怎么办，如果MemCache启动没有追加-M（禁止LRU，这种情况下内存不够会报Out Of Memory错误），那么MemCache会把这个slab中最近最少使用的chunk中的数据清理掉，然后放上最新的数据。针对MemCache的内存分配及回收算法，总结三点：

    1、MemCache的内存分配chunk里面会有内存浪费，88字节的value分配在128字节（紧接着大的用）的chunk中，就损失了30字节，但是这也避免了管理内存碎片的问题

    2、MemCache的LRU算法不是针对全局的，是针对slab的

    3、应该可以理解为什么MemCache存放的value大小是限制的，因为一个新数据过来，slab会先以page为单位申请一块内存，申请的内存最多就只有1M，所以value大小自然不能大于1M了

    特性和限制

    在 Memcached中可以保存的item数据量是没有限制的，只要内存足够 。
    　　Memcached单进程在32位系统中最大使用内存为2G，若在64位系统则没有限制,这是由于32位系统限制单进程最多可使用2G内存,要使用更多内存，可以分多个端口开启多个Memcached进程 ,
    　　最大30天的数据过期时间,设置为永久的也会在这个时间过期，常量REALTIME_MAXDELTA
    　　60*60*24*30控制
    　　最大键长为250字节，大于该长度无法存储，常量KEY_MAX_LENGTH 250控制
    　　单个item最大数据是1MB，超过1MB数据不予存储，常量POWER_BLOCK 1048576进行控制，
    　　它是默认的slab大小
    　　最大同时连接数是200，通过 conn_init()中的freetotal进行控制，最大软连接数是1024，通过
    　　settings.maxconns=1024 进行控制
    　　跟空间占用相关的参数：settings.factor=1.25, settings.chunk_size=48, 影响slab的数据占用和步进方式
    memcached是一种无阻塞的socket通信方式服务，基于libevent库，由于无阻塞通信，对内存读写速度非常之快。
    　　memcached分服务器端和客户端，可以配置多个服务器端和客户端，应用于分布式的服务非常广泛。
    　　memcached作为小规模的数据分布式平台是十分有效果的。
    memcached是键值一一对应，key默认最大不能超过128个字 节，value默认大小是1M，也就是一个slabs，如果要存2M的值（连续的），不能用两个slabs，因为两个slabs不是连续的，无法在内存中 存储，故需要修改slabs的大小，多个key和value进行存储时，即使这个slabs没有利用完，那么也不会存放别的数据。
    memcached已经可以支持C/C++、Perl、PHP、Python、Ruby、Java、C#、Postgres、Chicken Scheme、Lua、MySQL和Protocol等语言客户端。
     

    应用

    使用Memcache的网站一般流量都是比较大的，为了缓解数据库的压力，让Memcache作为一个缓存区域，把部分信息保存在内存中，在前端能够迅速的进行存取。那么一般的焦点就是集中在如何分担数据库压力和进行分布式，毕竟单台Memcache的内存容量的有限的。

    简单安装：

    1.分别把memcached和libevent下载回来，放到 /tmp 目录下：

    # cd /tmp

    # wget http://www.danga.com/memcached/dist/memcached-1.2.0.tar.gz

    # wget http://www.monkey.org/~provos/libevent-1.2.tar.gz


    2.先安装libevent：

    # tar zxvf libevent-1.2.tar.gz

    # cd libevent-1.2

    # ./configure -prefix=/usr

    # make （如果遇到提示gcc 没有安装则先安装gcc)

    # make install

    3.测试libevent是否安装成功：

    # ls -al /usr/lib | grep libevent

    lrwxrwxrwx 1 root root 21 11?? 12 17:38 libevent-1.2.so.1 -> libevent-1.2.so.1.0.3

    -rwxr-xr-x 1 root root 263546 11?? 12 17:38 libevent-1.2.so.1.0.3

    -rw-r-r- 1 root root 454156 11?? 12 17:38 libevent.a

    -rwxr-xr-x 1 root root 811 11?? 12 17:38 libevent.la

    lrwxrwxrwx 1 root root 21 11?? 12 17:38 libevent.so -> libevent-1.2.so.1.0.3

    还不错，都安装上了。

    4.安装memcached，同时需要安装中指定libevent的安装位置：

    # cd /tmp

    # tar zxvf memcached-1.2.0.tar.gz

    # cd memcached-1.2.0

    # ./configure -with-libevent=/usr

    # make

    # make install

    如果中间出现报错，请仔细检查错误信息，按照错误信息来配置或者增加相应的库或者路径。

    安装完成后会把memcached放到 /usr/local/bin/memcached ，

    5.测试是否成功安装memcached：

    # ls -al /usr/local/bin/mem*

    -rwxr-xr-x 1 root root 137986 11?? 12 17:39 /usr/local/bin/memcached

    -rwxr-xr-x 1 root root 140179 11?? 12 17:39 /usr/local/bin/memcached-debug

    启动memcache服务

     

    启动Memcached服务：


    1.启动Memcache的服务器端：

    # /usr/local/bin/memcached -d -m 8096 -u root -l 192.168.77.105 -p 12000 -c 256 -P /tmp/memcached.pid

    -d选项是启动一个守护进程，

    -m是分配给Memcache使用的内存数量，单位是MB，我这里是8096MB，

    -u是运行Memcache的用户，我这里是root，

    -l是监听的服务器IP地址，如果有多个地址的话，我这里指定了服务器的IP地址192.168.77.105，

    -p是设置Memcache监听的端口，我这里设置了12000，最好是1024以上的端口，

    -c选项是最大运行的并发连接数，默认是1024，我这里设置了256，按照你服务器的负载量来设定，

    -P是设置保存Memcache的pid文件，我这里是保存在 /tmp/memcached.pid，


    2.如果要结束Memcache进程，执行：

    # cat /tmp/memcached.pid 或者 ps -aux | grep memcache   （找到对应的进程id号）

    # kill 进程id号

    也可以启动多个守护进程，不过端口不能重复。

     memcache 的连接

    telnet  ip   port 

    注意连接之前需要再memcache服务端把memcache的防火墙规则加上

    -A RH-Firewall-1-INPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp --dport 3306 -j ACCEPT 

    重新加载防火墙规则

    service iptables restart

    OK ,现在应该就可以连上memcache了

    在客户端输入stats 查看memcache的状态信息



    pid              memcache服务器的进程ID

    uptime      服务器已经运行的秒数

    time           服务器当前的unix时间戳

    version     memcache版本

    pointer_size         当前操作系统的指针大小（32位系统一般是32bit）

    rusage_user          进程的累计用户时间

    rusage_system    进程的累计系统时间

    curr_items            服务器当前存储的items数量

    total_items           从服务器启动以后存储的items总数量

    bytes                       当前服务器存储items占用的字节数

    curr_connections        当前打开着的连接数

    total_connections        从服务器启动以后曾经打开过的连接数

    connection_structures          服务器分配的连接构造数

    cmd_get get命令          （获取）总请求次数

    cmd_set set命令          （保存）总请求次数

    get_hits          总命中次数

    get_misses        总未命中次数

    evictions     为获取空闲内存而删除的items数（分配给memcache的空间用满后需要删除旧的items来得到空间分配给新的items）

    bytes_read    读取字节数（请求字节数）

    bytes_written     总发送字节数（结果字节数）

    limit_maxbytes     分配给memcache的内存大小（字节）

    threads         当前线程数

     
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