10分钟快速入门Redis-初识Redis（一）

Redis是一个高性能内存型数据库，由Salvatore Sanfilippo创建，拥有着丰富的特性和数据结构。

声明：

本次为学习笔记，Redis的知识来自互联网~

一、Redis的简介

1.1 Redis的自我介绍

Redis是一个速度非常快的非关系型数据库(non-relational database),
它可以存储键(key)和五种不同类型的值(value)之间的映射(mapping), 可基于内存存储亦可持久化到硬盘的日志型，key- value数据库。

1.2 Redis与其它数据库对比

Redis属于NoSql,不同于关系型数据库MySql,它不使用表。其中NoSQL（Not Only SQL）其是泛指非关系型数据库，主要分为四类：键值(key-value)存储数据库、列存储数据库、文档型数据库、图形数据库。

下面给出常用的数据库与缓存服务对比

1.2 Redis与其它数据库对比

下面给出常用的数据库与缓存服务对比

名称	类型	数据存储选型	查询类型
`Redis`	基于内存的非关系型数据库	字符串、列表、集合、哈希、有序集合	针对数据类型有专属命令，另有批量操作和不完全的事务支持
`MySQL`	关系型数据库	查询、插入、更新、删除、内置函数、自定义存储过程等	支持 `ACID` 性质、复制等
`MongoDB`	基于硬盘的非关系型文档存储数据库	创建、读取、更新、删除、条件查询等	复制、分片、空间索引等
`memcached`	基于内存的键值缓存	创建、读取、更新、删除等	多线程支持

1.3 Redis特性

Redis是内存型数据库，需要考虑当服务器被关闭时，服务器存储的数据是否能保留。Redis拥有两种不同形式的持久化方法，即将数据写入硬盘：

RDB持久化
- 在指定的时间间隔内生成数据集的时间点快照
AOF持久化
- 记录服务器执行的所有写操作命令
- 新命令会被追加到文件的末尾
- 在服务器启动时，通过重新执行这些命令还原数据集

此外，Redis提供主从复制特性：

执行复制的从服务器连接主服务器
- 接收主服务器发送的初始副本
- 接收主服务器执行的所有写命令
在从服务器执行所有写命令，实时更新数据库
读命令可以向任意一个从服务器发送

二、安装Redis

获取并安装make等一系列构建工具

sudo apt-get update
sudo apt-get install make gcc python-dev

安装Redis服务端

# 从 https://redis.io/download 下载最新的稳定版本 Redis 源码
wget -q http://download.redis.io/releases/redis-5.0.0.tar.gz
# 解压源码，编译、安装并启动 Redis
tar -xzf redis-5.0.0.tar.gz
cd redis-5.0.0
# 注意观察编译消息，最后不应该产生任何错误（`Error`）
~/redis-5.0.0:$ make
# 注意观察安装消息，最后不应该产生任何错误（`Error`）
~/redis-5.0.0:$ sudo make install
# 启动 Redis 服务器，注意通过日志确认 Redis 顺利启动
~/redis-5.0.0:$ redis-server redis.conf

安装Redis客户端

sudo python -m easy_install redis hiredis

三、Redis五种数据结构

Redis的五种数据结构分别是：

字符串(String)
列表(List)
集合(Set)
哈希(Hash)
有序集合(ZSET)

结构类型	存储的值
`String`	字符串、整数或浮点数
`List`	一个链表，上面的每个节点都是一个字符串
`Set`	包含若干个字符串的无序集合，且集合中的元素都是唯一的
`Hash`	包含键值对的无序散列表
`ZSet`	成员中的字符串与分值的有序映射，其排序由分值决定

3.1 Redis的字符串

set : 设置值
get：获取值
del：删除值

Redis的字符串可以存储三种类型的值：

整数
浮点数
字节串

数值操作：

命令	用法	说明
`incr`	`INCR key`	将`key`的值加上 `1`
`decr`	`DECR key`	将`key`的值减去`1`
`incrby`	`INCRBY key increment`	将`key`的值加上 `increment`
`decrby`	`DECRBY key decrement`	将`key`的值减去 `decrement`
`incrbyfloat`	`INCRBYFLOAT key increment`	将`key`的值加上浮点数 `increment`

字符串操作

命令	用法	说明
`append`	`append key value`	将`value`追加到`key`键存储的值的末尾
`getrange`	`getrange key start end`	获取`start`到`end`的子串
`setrange`	`setrange key start end`	从`start`偏移量开始，将于`value`长度一致的子串设置为`value`

3.2 Redis的列表

lpush可将元素推入列表左侧
rpush可将元素推入列表右侧
lpop可将元素从列表左侧弹出
rpop可将元素从列表右侧弹出
lindex可获取指定位置上的元素
lrange可获取指定范围的全部元素
rpoplpush source destination在一个原子时间内，执行以下两个动作：
- 将列表source中的最右侧元素弹出，并返回给客户端；
- 将source弹出的元素推入到列表destination的最左侧

3.3 Redis的集合

集合和列表的区别在于：列表可以存储多个相同的字符串，而集合通过散列表来保证存储的字符串都是不相同的（这些散列表只有键，而没有对应的值）

sadd将元素添加到集合中
srem将元素从集合中移除
smembers获取到元素中所有元素
sismember判断一个元素是否已存在在集合中

常用集合命令

命令	用法	说明
`scard`	`scard key`	返回集合`key`中元素的值
`srandmember`	`srandmember key [count]`	返回集合中`1`或`count`个随机元素
`spop`	`spop key`	移除并返回集合中的一个随机元素
`smove`	`smove source destination member`	将`member`元素从`source`集合移动到`destination`

例子：字符串、列表、集合

使用 Redis字符串、列表和集合的常用命令完成任务分配的后端处理逻辑。

#!/usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-
import redis
conn = redis.Redis()
def task_empty():
# 请在下面完成判断任务列表是否为空
#********* Begin *********#
return int(conn.llen("task_list")) == 0
#********* End *********#
def get_task():
# 请在下面完成获取一个任务
#********* Begin *********#
task = conn.rpop("task_list")
conn.set("current_task", task)
#********* End *********#
def get_unallocated_staff():
# 请在下面完成获取一个未分配的员工
#********* Begin *********#
staff = conn.srandmember("unallocated_staff")
conn.smove("unallocated_staff", "allocated_staff", staff)
return staff
#********* End *********#
def allocate_task(staff):
# 请在下面完成分配任务
#********* Begin *********#
conn.append("current_task", ':' + str(staff))
conn.lpush("task_queue", conn.get("current_task"))
conn.set("current_task", "None")
#********* End *********#

3.5 Redis的哈希

哈希可以存储多个键值对之间的映射。

hset 插入元素
- 第一个参数为该哈希的键名，如果该哈希不存在，则创建一个
- 第二个参数为哈希的域名
  - 如果不存在，则创建该域，并与第三个参数的值进行映射
  - 如果存在，则使用第三个参数更新该域的值
- 第三个参数为哈希中的值
hgetall 获取到该哈希的所有域-值对
hget用于获取哈希中的某一个域
hdel用于删除哈希中的某一个域

常用hash命令

命令	用法	说明
`hmset`	`hmset key file value [field value ...]`	同时将多个 `field-value` (域-值)对设置到哈希表 `key` 中
`hmget`	`hmget key field [field ...]`	返回哈希表 `key` 中，一或多个给定域的值
`hdel`	`hdel key field [field ...]`	删除哈希表 `key` 中的一或多个指定域
`hlen`	`hlen key`	返回哈希表 `key` 中域的数量

命令	用法	说明
`hexists`	`hexists key field`	查看哈希表 `key` 中，给定域 `field` 是否存在
`hkeys`	`hkeys key`	返回哈希表 `key` 中所有域
`hvals`	`hvals key`	返回哈希表 `key` 中所有域的值
`hincrby`	`hincrby key field increment`	为哈希表 `key` 中的域 `field` 的值加上 `increment`

3.6 Redis的有序集合

有序集合和哈希一样，也是存储键值对。

只是有序集合的键被称为成员(member),每个成员都是唯一的，有序集合的值被称为分值(score)，这个分值必须为浮点数，所以有序集合既可以通过成员访问元素，也可以通过分值来排序元素。

zadd命令将带有指定分值的成员添加到有序集合中
zrange命令根据分值有序排列后的集合获取到指定范围的元素
zrangebyscore命令获取指定分值范围内的元素
zrem命令从有序集合中删除指定成员

常用有序集合命令

命令	用法	说明
`zcard`	`zcard key`	返回有序集合 `key` 的成员总数
`zcount`	`zcount key min max`	返回有序集合 `key` 中， `score` 值在 `min` 和 `max` 之间的成员数量
`zrank`	`zrank key member`	返回有序集合 `key` 中成员 `member` 的排名
`zscore`	`zscore key member`	返回有序集合 `key` 中，成员 `member` 的分值

例子：带优先级的队列系统

用哈希和有序集合来实现带优先级的队列系统

#!/usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-
import redis
conn = redis.Redis()
# 初始化任务信息到 Redis 中
#首先我们使用哈希存储任务状态，方便我们后续查询任务状态。任务与任务状态构成域-值对，存放在 task_status 键中
def set_task_info(task_id):
# 请在下面完成要求的功能
#********* Begin *********#
conn.hset("task_status",task_id,'init')
#********* End *********#
# 将任务添加至任务队列
# 接下来我们要开始构建任务队列了，由于任务具有优先级，所以可以使用有序集合来存储队列信息，其成员是任务 ID，分值是优先级。例如：任务 1 的优先级为 2 时：
def add_task_to_queue(task_id, priority):
# 请在下面完成要求的功能
#********* Begin *********#
conn.zadd('task_queue',task_id,int(priority))
set_task_info(task_id)
#********* End *********#
# 从任务队列中取出优先级最高的任务
def get_task():
# 请在下面完成要求的功能
#********* Begin *********#
task_list_by_priority = conn.zrevrange('task_queue',0,-1)
current_task = task_list_by_priority[0]
conn.zrem('task_queue',current_task)
conn.hset('task_status',current_task,'processing')
return current_task
#********* End *********#

四、Python与redis交互

方法1:

# 导入 redis 模块
import redis
# 创建 redis 客户端
conn = redis.Redis()
...
# 使用完资源之后删除客户端 conn
del conn

方法2:

# 导入 redis 模块
import redis
# 创建连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379, decode_responses=True)
# 创建客户端并连接到 Redis
r = redis.Redis(connection_pool=pool)

总的来说:更倾向于第二种方法。
第一种方法需要在使用该客户端后手动删除客户端，以避免创建多个连接。而第二种方法，使用了连接池总揽多个客户端与服务端的连接，不需要手动的删除客户端，同时有效减少多个客户端连接的损耗。

五、案例-（微信文章投票的存储逻辑）

本次使用Redis构建文章投票及排序功能。

功能：

创建文章数据
实现投票
对文章进行排序

1.创建文章数据

其中

article字符串存储文章的ID
voted:* 集合存储文章id的投票人id
article:*哈希表存储文章信息
time有序集合存储了文章id和创建时间
score有序集合，存储了文章id和已投票人

将文章数据存储到Redis中，创建文章的步骤如下:

创建新的文章id
将文章作者加入到这篇文章的已投票用户名单中
存储文章详细信息到Redis中
将文章的发布时间和初始投票数加入到time和score两个有序集合中

def post_article(r, user, title, link):
# 创建新的文章ID，使用一个整数计数器对 article 键执行自增
# 如果该键不存在，article 的值会先被初始化为 0
# 然后再执行自增命令
article_id = str(r.incr('article'))
# 存储投票人
voted = 'voted:' + article_id
r.sadd(voted, user)
# 设置过期时间
r.expire(voted, ONE_WEEK_IN_SECONDS)
now = time.time()
article = 'article:' + article_id
# 存储文章信息
r.hmset(article, {
'title': title,
'link': link,
'poster': user,
})
# 存储score和time
r.zadd('score', article_id, 1)
r.zadd('time', article_id, now)
return article_id

实现投票功能

投票功能，注重文章的时效性和投票的公平性，加上一些约束条件:

文章发布满一个星期后，不再允许用户对该文章投票
一个用户对一篇文章只能投一次票

其中:

time有序集合，存储文章的ID和发布时间
voted:* 集合，存储已投票用户名单
score有序集合，存储文章的ID和已得票数

ONE_WEEK_IN_SECONDS = 7 * 24 * 60 * 60
def article_vote(r, user_id, article_id):
# 使用 time.time() 获取当前时间
# 减去一周的秒数，从而获取一周前的Unix时间
cutoff = time.time() - ONE_WEEK_IN_SECONDS
if r.zscore('time', article_id) < cutoff:
return
if r.sadd('voted:' + article_id, user_id):
r.zincrby('score', article_id, 1)

对文章进行排序

需要对评分最高的文章和最新发布的文章去除数据：

首先根据排序方式的不同
- 按评分排序，则从score有序集合中取出一定量的文章ID
- 按时间排序，则从time有序集合中去除一定量的文章ID

构成一个有序文章信息列表，每个元素都

使用hgetall命令，取出每篇文章的全部信息

def get_articles(r, start, end, order='score'):
ids = r.zrevrange(order, start, end)
articles = []
for id in ids:
article_data = r.hgetall(id)
article_data['id'] = id
articles.append(article_data)
return articles

六、Redis中的事务

6.1 Redis的基本事务

Redis中的事务是一组命令的集合。事务和命令一样，都是Redis的最小执行单位。一个事务中的命令

要么都执行，要么都不执行。

Redis的基本事务要用到 MULTI 命令和 EXEC 命令，我们需要先执行 MULTI 命令，再输入我们要放在事务中的命令，最后再执行
EXEC 命令。在事务执行完毕之后，Redis才会开始处理其他客户端提交的命令。所以我们要是希望一组命令不被打断的依次执行时，也可以使用事务。

当 Redis接收到 MULTI 命令时，会将之后接收到的所有命令都放入一个队列中，直到接收到 EXEC 命令。然后 Redis再在不被打断的情况下，连续的执行队列中的命令。

1.排序`SORT`命令

SORT命令可以根据字符串、列表、集合、有序集合、哈希这5种键中存储的数据，对列表、集合和有序集合进行排序。

SORT key [BY pattern] [LIMIT offset count] [GET pattern [GET pattern ...]] [ASC | DESC] [ALPHA] [STORE destination]

根据SORT命令提供的选项，可以实现：

根据升序（默认）/降序进行排序
将元素解释为数值（默认）/二进制字符串进行排序
使用元素之外的其他值/指定的外部键值进行排序

2.Redis的键过期时间

在使用 Redis存储数据时，可能某些数据在一段时间后就不再有用了。这时我们可以通过 DEL 命令显式地删除这些无用数据，也可以通过 Redis
的过期时间让一个键在指定的时间后自动被删除。

在 Redis中可以使用 EXPIRE 命令设置一个键的生存时间，到时间后 Redis则会自动删除该键，该命令的语法为：

EXPIRE key seconds

其中 seconds 表示键的生存时间，单位是秒。假如我们想让 task_1_info 键在一天之后被删除，可以这样做：

 `>>> conn.expire('task_1_info', 24 * 60 * 60)`
`True`

当返回值：

为 True 时表示设置成功
为 False 时表示键不存在或设置失败

如果你想知道一个键还有多久过期，则可以使用 TTL 命令查看键的剩余时间（单位：秒）：

1. `>>> conn.ttl('task_1_info')`
2. `86257L`
3. `>>> conn.ttl('task_2_info')`
4. `>>>`

本期学习到此结束！！！

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【工具篇】10分钟快速入门Redis-初识Redis自我介绍篇（一）

由King Wang

10分钟快速入门Redis-初识Redis（一）

一、Redis的简介

1.1 Redis的自我介绍

1.2 Redis与其它数据库对比

1.2 Redis与其它数据库对比

1.3 Redis特性

二、安装Redis

三、Redis五种数据结构

3.1 Redis的字符串

3.2 Redis的列表

3.3 Redis的集合

3.5 Redis的哈希

3.6 Redis的有序集合

四、Python与redis交互

五、案例-（微信文章投票的存储逻辑）

六、Redis中的事务

6.1 Redis的基本事务

1.排序`SORT`命令

2.Redis的键过期时间

King Wang

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1.排序SORT命令

2.Redis的键过期时间

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1.排序`SORT`命令