Djangoredis的使⽤
⼀简介
  redis是⼀个key-value存储系统。和Memcached类似，它⽀持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希类型）。这些数据类型都⽀持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，⽽且这些操作都是原⼦性的。在此基础上，redis⽀持各种不同⽅式的排序。与memcached⼀样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写⼊磁盘或者把修改操作写⼊追加的记录⽂件，并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。
1. 使⽤Redis有哪些好处？
(1) 速度快，因为数据存在内存中，类似于HashMap，HashMap的优势就是查和操作的时间复杂度都是O(1)
(2) ⽀持丰富数据类型，⽀持string，list，set，sorted set，hash
(3) ⽀持事务，操作都是原⼦性，所谓的原⼦性就是对数据的更改要么全部执⾏，要么全部不执⾏
(4) 丰富的特性：可⽤于缓存，消息，按key设置过期时间，过期后将会⾃动删除
2. redis相⽐memcached有哪些优势？
(1) memcached所有的值均是简单的字符串，redis作为其替代者，⽀持更为丰富的数据类型
(2) redis的速度⽐memcached快很多
(3) redis可以持久化其数据
3. redis常见性能问题和解决⽅案：
(1) Master最好不要做任何持久化⼯作，如RDB内存快照和AOF⽇志⽂件
(2) 如果数据⽐较重要，某个Slave开启AOF备份数据，策略设置为每秒同步⼀次
(3) 为了主从复制的速度和连接的稳定性，Master和Slave最好在同⼀个局域⽹内
(4) 尽量避免在压⼒很⼤的主库上增加从库
(5) 主从复制不要⽤图状结构，⽤单向链表结构更为稳定，即：Master <- Slave1 <- Slave2 <-
这样的结构⽅便解决单点故障问题，实现Slave对Master的替换。如果Master挂了，可以⽴刻启⽤Slave1做Master，其他不变。
4. MySQL⾥有2000w数据，redis中只存20w的数据，如何保证redis中的数据都是热点数据
相关知识：redis 内存数据集⼤⼩上升到⼀定⼤⼩的时候，就会施⾏数据淘汰策略。redis 提供 6种数据淘汰策略：
voltile-lru：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最近最少使⽤的数据淘汰
volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选将要过期的数据淘汰
volatile-random：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中任意选择数据淘汰
allkeys-lru：从数据集（server.db[i].dict）中挑选最近最少使⽤的数据淘汰
allkeys-random：从数据集（server.db[i].dict）中任意选择数据淘汰
no-enviction（驱逐）：禁⽌驱逐数据
5. Memcache与Redis的区别都有哪些？
1)、存储⽅式
Memecache把数据全部存在内存之中，断电后会挂掉，数据不能超过内存⼤⼩。
Redis有部份存在硬盘上，这样能保证数据的持久性。
2)、数据⽀持类型
Memcache对数据类型⽀持相对简单。
Redis有复杂的数据类型。
3），value⼤⼩
redis最⼤可以达到1GB，⽽memcache只有1MB
6. Redis 常见的性能问题都有哪些？如何解决？
1).Master写内存快照，save命令调度rdbSave函数，会阻塞主线程的⼯作，当快照⽐较⼤时对性能影响是⾮常⼤的，会间断性暂停服务，所以Master最好不要写内存快照。
2).Master AOF持久化，如果不重写AOF⽂件，这个持久化⽅式对性能的影响是最⼩的，但是AOF⽂件会不断增⼤，AOF⽂件过⼤会影响Master重启的恢复速度。Master最好不要做任何持久化⼯作，包括
3).Master调⽤BGREWRITEAOF重写AOF⽂件，AOF在重写的时候会占⼤量的CPU和内存资源，导致服务load过⾼，出现短暂服务暂停现象。
4). Redis主从复制的性能问题，为了主从复制的速度和连接的稳定性，Slave和Master最好在同⼀个局域⽹内
7, redis 最适合的场景
Redis最适合所有数据in-momory的场景，虽然Redis也提供持久化功能，但实际更多的是⼀个disk-backed的功能，跟传统意义上的持久化有⽐较⼤的差别，那么可能⼤家就会有疑问，似乎Redis更像⼀个如果简单地⽐较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。
（1）、会话缓存（Session Cache）
最常⽤的⼀种使⽤Redis的情景是会话缓存（session cache）。⽤Redis缓存会话⽐其他存储（如Memcached）的优势在于：Redis提供持久化。当维护⼀个不是严格要求⼀致性的缓存时，如果⽤户的购幸运的是，随着 Redis 这些年的改进，很容易到怎么恰当的使⽤Redis来缓存会话的⽂档。甚⾄⼴为⼈知的商业平台Magento也提供Redis的插件。
（2）、全页缓存（FPC）
除基本的会话token之外，Redis还提供很简便的FPC平台。回到⼀致性问题，即使重启了Redis实例，因为有磁盘的持久化，⽤户也不会看到页⾯加载速度的下降，这是⼀个极⼤改进，类似PHP本地FPC 再次以Magento为例，Magento提供⼀个插件来使⽤Redis作为全页缓存后端。
此外，对WordPress的⽤户来说，Pantheon有⼀个⾮常好的插件  wp-redis，这个插件能帮助你以最快速度加载你曾浏览过的页⾯。
（3）、队列
Reids在内存存储引擎领域的⼀⼤优点是提供 list 和 set 操作，这使得Redis能作为⼀个很好的消息队列平台来使⽤。Redis作为队列使⽤的操作，就类似于本地程序语⾔（如Python）对 list 的 push
如果你快速的在Google中搜索“Redis queues”，你马上就能到⼤量的开源项⽬，这些项⽬的⽬的就是利⽤Redis创建⾮常好的后端⼯具，以满⾜各种队列需求。例如，Celery有⼀个后台就是使⽤Redis作（4），排⾏榜/计数器
Redis在内存中对数字进⾏递增或递减的操作实现的⾮常好。集合（Set）和有序集合（Sorted Set）也使得我们在执⾏这些操作的时候变的⾮常简单，Redis只是正好提供了这两种数据结构。所以，我们当然，这是假定你是根据你⽤户的分数做递增的排序。如果你想返回⽤户及⽤户的分数，你需要这样执⾏：
ZRANGE user_scores 0 10 WITHSCORES
Agora Games就是⼀个很好的例⼦，⽤Ruby实现的，它的排⾏榜就是使⽤Redis来存储数据的，你可以在这⾥看到。
（5）、发布/订阅
最后（但肯定不是最不重要的）是Redis的发布/订阅功能。发布/订阅的使⽤场景确实⾮常多。我已看见⼈们在社交⽹络连接中使⽤，还可作为基于发布/订阅的脚本触发器，甚⾄⽤Redis的发布/
Redis提供的所有特性中，我感觉这个是喜欢的⼈最少的⼀个，虽然它为⽤户提供如果此多功能。
View Code
  ⽀持的数据类型（5⼤数据类型）
redis={
k1:'123',      字符串
k2:[1,2,3,4],  列表/数组
k3:{1,2,3,4}    集合
k4:{name:lqz,age:12}  字典/哈希表
k5:{('lqz',18),('egon',33)}  有序集合
}
  特点：
可以持久化，redis提供两种持久化的⽅案
单线程，单进程
  提⽰：
Redis中取出的数据均是byte⼆进制字符串格式需要时要先decode解码。
只⽀持⼀层的5⼤数据类型：也就是说字典的value值只能是字符串，列表的value值只能是字符串。如果想要它们value也是字典或者列表，可以外部先将它们序列为json字符串。
mget、hmget等⽅法返回的都是⼀个列表。
⼆ redis的安装和使⽤
2.1 linux下安装
wget dis.io/releases/redis-3.0.
tar xzf redis-3.0.
cd redis-3.0.6
make
  启动服务端
src/redis-server
  启动客户端
src/redis-cli
redis> set foo bar
OK
redis> get foo
"bar"
2.2 Windows下安装
  可见该链接
2.3 安装redis模块
  pip3 install redis
三 Python操作Redis之普通连接
  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。
import redis
r = redis.Redis(host='127.0.0.1', port=6379)
r.set('foo', 'Bar')
('foo'))
四 Python操作Redis之连接池
  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。同时为了保证连接池的唯⼀，还需要⽤到单例，将连接池单独写⼊⼀个py⽂件中。
import redis
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)
r = redis.Redis(connection_pool=pool)
r.set('foo', 'Bar')
('foo'))
五操作之String操作
  String操作，r edis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)
def set(self, name, value, ex=None, px=None, nx=False, xx=False):
"""
Set the value at key ``name`` to ``value``
``ex`` sets an expire flag on key ``name`` for ``ex`` seconds.
``px`` sets an expire flag on key ``name`` for ``px`` milliseconds.
``nx`` if set to True, set the value at key ``name`` to ``value`` only
if it does not exist.
``xx`` if set to True, set the value at key ``name`` to ``value`` only
if it already exists.
"""
pieces = [name, value]
if ex is not None:
pieces.append('EX')
if isinstance(ex, datetime.timedelta):
ex = al_seconds())
pieces.append(ex)
if px is not None:
pieces.append('PX')
if isinstance(px, datetime.timedelta):
px = al_seconds() * 1000)
pieces.append(px)
if nx:
pieces.append('NX')
if xx:
pieces.append('XX')
ute_command('SET', *pieces)
set源码
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，值存在，就修改不了，执⾏没效果
xx，如果设置为True，则只有name存在时，当前set操作才执⾏，值存在才能修改，值不存在，不会设置新值  setnx(name, value)
设置值，只有name不存在时，执⾏设置操作（添加），如果存在，不会修改
  setex(name, value, time)
# 设置值
# 参数：
# time，过期时间（数字秒或 timedelta对象）
  psetex(name, time_ms, value)
# 设置值
# 参数：
# time_ms，过期时间（数字毫秒或 timedelta对象
  mset(*args, **kwargs)
def mset(self, mapping):
"""
Sets key/values based on a mapping. Mapping is a dictionary of
key/value pairs. Both keys and values should be strings or types that
can be cast to a string via str().
"""
items = []
for pair in iteritems(mapping):
ute_command('MSET', *items)
mset源码
#批量设置值 mget({'k1': 'v1', 'k2': 'v2'})
  get(name)
获取值
  mget(keys, *args)
def mget(self, keys, *args):
"""
Returns a list of values ordered identically to ``keys``
"""
args = list_or_args(keys, args)
options = {}
if not args:
options[EMPTY_RESPONSE] = []
ute_command('MGET', *args, **options)
mget源码
<(['k3', 'k4'])
  getset(name, value)
设置新值并获取原来的值
  getrange(key, start, end)
# 获取⼦序列（根据字节获取，⾮字符），跟python的列表切⽚不同，Redis中是顾头顾尾的
# 参数：
# name，Redis 的 name
# start，起始位置（字节）
# end，结束位置（字节）
# 如： "波妞" ，0-3表⽰ "波"
  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（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
conn.setrange('name', 2, 'hello') # egon --> eghello
conn.setrange('name', 2, 'on')    # eghello --> egonllo
  setbit(name, offset, value)
# 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"
  getbit(name, offset)
# 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)
# 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)
# 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)
# 返回name对应值的字节长度（⼀个汉字3个字节）
  incr(self, name, amount=1)
# ⾃增 name对应的值，当name不存在时，则创建name＝amount，否则，则⾃增。
conn.incr('age1', amount=2)  # age 2
# 参数：
# name,Redis的name
# amount,⾃增数（必须是整数）
# 注：同incrby
conn.incr('age')  # age 18-->19
conn.incr('age', amount=-1)  # age 19-->18
  incrbyfloat(self, name, amount=1.0)
# 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)
# 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)
redis支持的数据结构# 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
六操作之Hash操作
  Hash操作，redis中Hash在内存中的存储格式如下图：

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