目前在做Python项目用到同步和异步的方法使用Redis单机,现在要增加兼容Redis集群。也就说当前项目用到中以下4种Python使用Redis的方法都用到了。
- | 同步 | 异步 |
---|---|---|
单机 | 涉及 | 涉及 |
集群 | 涉及 | 涉及 |
并且由于Redis单机版用的是redis-py
这个官方模块,所以集群也需要使用同样的模块。
早期的redis-py
不支持集群的连接,网上能查到集群的连接是用另一个模块redis-py-cluster
。其实redis-py
后面整合了redis-py-cluster
集群相关的连接,所以也能支持集群连接。
可以参见包的介绍:https://pypi.org/project/redis/
本文介绍以上4种连接方法。本地环境
:
Python:3.8
Redis:4.3.4
redis到目前已经更新到redis7.0.2,本文使用redis5.0.4,同时使用较为简单的docker来部署。首先下载docker镜像 redis 5.0.4
docker pull redis:5.0.4
docker pull redis:5.0.4
5.0.4: Pulling from library/redis
29b80961214d: Pull complete
4c417db3b6fe: Pull complete
262a0c65662c: Pull complete
36db11a6661e: Pull complete
d5d8b9326480: Pull complete
4e9148e44a67: Pull complete
Digest: sha256:2dfa6432744659268d001d16c39f7be52ee73ef7e1001ff80643f0f7bdee117e
Status: Downloaded newer image for redis:5.0.4
docker.io/library/redis:5.0.4
ljk@192 ~ % docker images
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
redis 5.0.4 b61ab367aee1 3 years ago 90MB
启动redis单机版
docker run -itd --name=redis0 redis:5.0.4
(ymir) ➜ docker run -itd --name=redis0 redis:5.0.4
75ec79bd233c917fb681e224559c67a5e90c55089ffd01b1df8d939795b70746
(ymir) ➜ nacos git:(dev) docker ps
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
4e7ab577003c redis:5.0.4 "docker-entrypoint.s…" 53 seconds ago Up 52 seconds 6379/tcp redis0
查看docker的ip地址
docker inspect redis0
可以得到redis0的ip地址是 172.17.0.8
同步连接redis单机
导入 StrictRedis
模块,连接redis。这里留意一下:
Redis 提供两个类 Redis 和 StrictRedis, StrictRedis 用于实现大部分官方的命令,Redis 是 StrictRedis 的子类,用于向后兼用旧版本。所以优先使用StrictRedis。
import asyncio
def sync_singal():
from redis import StrictRedis
ip = "172.17.0.8"
redis_conn = StrictRedis(
host=ip,
port=6379,
encoding="utf8",
decode_responses=True,
db=0,
)
redis_conn.set("name", "sync singal")
res = redis_conn.get("name")
print(res)
sync_singal()
结果:
(ymir) ➜ Desktop python redis_learn.py
sync singal
异步连接redis单机
异步编程用官方模块asyncio
实现,注意导入的库是redis.asyncio
。需要在连接、设置、获取等使用redis的地方可等待。
import asyncio
async def async_singal():
from redis.asyncio import StrictRedis
ip = "172.17.0.8"
redis_conn = await StrictRedis(
host=ip,
port=6379,
encoding="utf8",
decode_responses=True,
db=0,
)
await redis_conn.set("name", "async singal")
res = await redis_conn.get("name")
print(res)
asyncio.run(async_singal())
结果:
(ymir) ➜ Desktop python redis_learn.py
async singal
docker 部署 redis cluster 集群
redis的集群有三种,这里以cluster集群为例,使用docker快速搭建一个cluster集群。
cluster集群要求至少三个节点组建成3个master节点,下面使用6个节点,组成三主三从经典集群。
1.启动docker
docker run -itd --name redis-nodes1 redis:5.0.4 --cluster-enabled yes
docker run -itd --name redis-nodes2 redis:5.0.4 --cluster-enabled yes
docker run -itd --name redis-nodes3 redis:5.0.4 --cluster-enabled yes
docker run -itd --name redis-nodes4 redis:5.0.4 --cluster-enabled yes
docker run -itd --name redis-nodes5 redis:5.0.4 --cluster-enabled yes
docker run -itd --name redis-nodes6 redis:5.0.4 --cluster-enabled yes
2.查询所有docker的ip
查询出所有docker的ip,用于组建集群
docker inspect redis-nodes1
得到所有节点的ip
节点 | IP地址 |
---|---|
redis-nodes1 | 172.17.0.2 |
redis-nodes2 | 172.17.0.3 |
redis-nodes3 | 172.17.0.4 |
redis-nodes4 | 172.17.0.5 |
redis-nodes5 | 172.17.0.6 |
redis-nodes6 | 172.17.0.7 |
- 创建集群
登录到其中一个redis,执行集群创建命令
redis-cli --cluster create 172.17.0.2:6379 172.17.0.3:6379 172.17.0.4:6379 172.17.0.5:6379 172.17.0.6:6379 172.17.0.7:6379 --cluster-replicas 1
--cluster-replicas 1 表示主从节点比例是1:1。如果是0则表示没有从节点
4.检查集群是否创建成功
进入redis客户端,执行命令cluster nodes
如上就表示cluster集群创建成功
同步连接redis cluster集群
从redis.cluster
导入RedisCluster
,将所有节点信息打包成一个列表
import asyncio
def sync_cluster():
from redis.cluster import ClusterNode
from redis.cluster import RedisCluster
cluster_nodes = [
ClusterNode("172.17.0.2", 6379),
ClusterNode("172.17.0.3", 6379),
ClusterNode("172.17.0.4", 6379),
ClusterNode("172.17.0.5", 6379),
ClusterNode("172.17.0.6", 6379),
ClusterNode("172.17.0.7", 6379),
]
redis_conn = RedisCluster(
startup_nodes=cluster_nodes,
password=None,
encoding="utf8",
decode_responses=True,
)
redis_conn.set("name", "sync cluster")
res = redis_conn.get("name")
print(res)
sync_cluster()
(ymir) ➜ Desktop python redis_learn.py
async singal
异步连接redis cluster集群
从redis.asyncio.cluster
中导入ClusterNode
和RedisCluster
,注意不能用同步模块的ClusterNode,两者名称一致但是方法不同。
async def async_cluster():
from redis.asyncio.cluster import ClusterNode
from redis.asyncio.cluster import RedisCluster
cluster_nodes = [
ClusterNode("172.17.0.2", 6379),
ClusterNode("172.17.0.3", 6379),
ClusterNode("172.17.0.4", 6379),
ClusterNode("172.17.0.5", 6379),
ClusterNode("172.17.0.6", 6379),
ClusterNode("172.17.0.7", 6379),
]
redis_conn = await RedisCluster(
startup_nodes=cluster_nodes,
password=None,
encoding="utf8",
decode_responses=True,
)
await redis_conn.set("name", "async cluster")
res = await redis_conn.get("name")
print(res)
asyncio.run(async_cluster())
结果:
(ymir) ➜ Desktop python redis_learn.py
async cluster
异步集群需要注意的是,如果集群有密码,需要在ClusterNode
中设置密码,如下:
cluster_nodes = [
ClusterNode("172.17.0.2", 6379, password="xxx"),
ClusterNode("172.17.0.3", 6379, password="xxx"),
ClusterNode("172.17.0.4", 6379, password="xxx"),
ClusterNode("172.17.0.5", 6379, password="xxx"),
ClusterNode("172.17.0.6", 6379, password="xxx"),
ClusterNode("172.17.0.7", 6379, password="xxx"),
]
看起来比较奇怪,从redis-py的源码和实际使用中看确实如此。
参考:
https://blog.csdn.net/zyooooxie/article/details/123760358