首先安装pip
<SHELL># apt-get install python-pip ...... <SHELL># pip install --proxy=http://172.1.2.6:8080 redis Downloading redis-2.9.1.tar.gz (62kB): 62kB downloaded Running setup.py (path:/tmp/pip_build_root/redis/setup.py) egg_info for package redis ...... Successfully installed redis Cleaning up...
easy_installredis
wget https://pypi.python.org/packages/source/r/redis/redis-2.9.1.tar.gz tar xvzf redis-2.9.1.tar.gz cd redis-2.9.1 python setup.py install
redis连接实例是线程安全的,可以直接将redis连接实例设置为一个全局变量,直接使用。如果需要另一个Redis实例(or Redis数据库)时,就需要重新创建redis连接实例来获取一个新的连接。同理,python的redis没有实现select命令。
>>>importredis >>>r=redis.Redis(host='localhost',port=6379,db=0) >>>r.set('guo','shuai') True >>>r.get('guo') 'shuai' >>>r['guo'] 'shuai' >>>r.keys() ['guo'] >>>r.dbsize() #当前数据库包含多少条数据 1L >>>r.delete('guo') 1 >>>r.save() #执行“检查点”操作,将数据写回磁盘。保存时阻塞 True >>>r.get('guo'); >>>r.flushdb() #清空r中的所有数据 True
管道(pipeline)是redis在提供单个请求中缓冲多条服务器命令的基类的子类。它通过减少服务器-客户端之间反复的TCP数据库包,从而大大提高了执行批量命令的功能。
>>> p = r.pipeline() --创建一个管道 >>> p.set('hello','redis') >>> p.sadd('faz','baz') >>> p.incr('num') >>> p.execute() [True, 1, 1] >>> r.get('hello') 'redis'
>>p.set('hello','redis').p.sadd('faz','baz').incr('num').execute()
默认的情况下,管道里执行的命令可以保证执行的原子性,执行pipe = r.pipeline(transaction=False)可以禁用这一特性。
《Redis Cookbook》对这个经典场景进行详细描述。假定我们对一系列页面需要记录点击次数。例如论坛的每个帖子都要记录点击次数,而点击次数比回帖的次数的多得多。如果使用关系数据库来存储点击,可能存在大量的行级锁争用。所以,点击数的增加使用redis的INCR命令最好不过了。
当redis服务器启动时,可以从关系数据库读入点击数的初始值(1237这个页面被访问了34634次)
>>> r.set("visit:1237:totals",34634) True
每当有一个页面点击,则使用INCR增加点击数即可。
>>>r.incr("visit:1237:totals") 34635 >>>r.incr("visit:1237:totals") 34636
页面载入的时候则可直接获取这个值
>>> r.get ("visit:1237:totals") '34636'
当有大量类型文档的对象,文档的内容都不一样时,(即“表”没有固定的列),可以使用hash来表达。
>>>r.hset('users:jdoe', 'name',"John Doe") 1L >>>r.hset('users:jdoe','email','[email protected]') 1L >>>r.hset('users:jdoe', 'phone','1555313940') 1L >>>r.hincrby('users:jdoe','visits',1) 1L >>>r.hgetall('users:jdoe') {'phone':'1555313940','name':'John Doe','visits':'1','email':'[email protected]'} >>>r.hkeys('users:jdoe') ['name','email','phone','visits']
在社交网站中,每一个圈子(circle)都有自己的用户群。通过圈子可以找到有共同特征(比如某一体育活动、游戏、电影等爱好者)的人。当一个用户加入一个或几个圈子后,系统可以向这个用户推荐圈子中的人。
我们定义这样两个圈子,并加入一些圈子成员。
>>> r.sadd('circle:game:lol','user:debugo') 1 >>> r.sadd('circle:game:lol','user:leo') 1 >>> r.sadd('circle:game:lol','user:Guo') 1 >>> r.sadd('circle:soccer:InterMilan','user:Guo') 1 >>> r.sadd('circle:soccer:InterMilan','user:Levis') 1 >>> r.sadd('circle:soccer:InterMilan','user:leo') 1
>>>r.smembers('circle:game:lol') set(['user:Guo','user:debugo','user:leo']) redis>smemberscircle:jdoe:family
>>> r.sinter('circle:game:lol', 'circle:soccer:InterMilan') set(['user:Guo', 'user:leo']) >>> r.sunion('circle:game:lol', 'circle:soccer:InterMilan') set(['user:Levis', 'user:Guo', 'user:debugo', 'user:leo'])
Counting Online Users with Redis介绍了这个方法。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。
importtime fromredisimportRedis fromdatetimeimportdatetime ONLINE_LAST_MINUTES=5 redis=Redis() defmark_online(user_id): #将一个用户标记为online now=int(time.time()) #当前的UNIX时间戳 expires=now+(app.config['ONLINE_LAST_MINUTES']*60)+10 #过期的UNIX时间戳 all_users_key='online-users/%d'%(now//60) #集合名,包含分钟信息 user_key='user-activity/%s'%user_id p=redis.pipeline() p.sadd(all_users_key,user_id) #将用户id插入到包含分钟信息的集合中 p.set(user_key,now) #记录用户的标记时间 p.expireat(all_users_key,expires) #设定集合的过期时间为UNIX的时间戳 p.expireat(user_key,expires) p.execute() defget_user_last_activity(user_id): #获得用户的最后活跃时间 last_active=redis.get('user-activity/%s'%user_id) #如果获取不到,则返回None iflast_activeisNone: returnNone returndatetime.utcfromtimestamp(int(last_active)) defget_online_users(): #获得当前online用户的列表 current=int(time.time())//60 minutes=xrange(app.config['ONLINE_LAST_MINUTES']) returnredis.sunion(['online-users/%d'%(current-x) #取ONLINE_LAST_MINUTES分钟对应集合的交集 forxinminutes])