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
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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。

#!/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。

#!/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：

python之redis

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)

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# 设置值

# 参数：

    # time，过期时间（数字秒或 timedelta对象）

psetex(name, time_ms, value)

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# 设置值

# 参数：

    # time_ms，过期时间（数字毫秒或 timedelta对象）

mset(*args, **kwargs)

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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)

1

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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)

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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（浮点型）

decr(self, name, amount=1)

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# 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：

python之redis

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：

python之redis

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)

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# 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)

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# name对应的集合中添加元素

scard(name)

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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)

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# 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)

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# 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='*')

1

2

3

4

5

6

7

# 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。

#!/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

python之redis

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

RedisHelper

订阅者：

#!/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：

#!/usr/bin/env python

# -*- coding:utf-8 -*-

from monitor.RedisHelper import RedisHelper

obj = RedisHelper()

obj.public('hello')

Redis简单介绍

Redis、memcache、mongoDB 对比

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