数据库之Redis
特点速度快，存放与内存
支持丰富的数据类型：字符串、数组、集合、有序集合、hash
支持事务，操作都是原子性
支持持久化
16个库，默认0库【select 1】默认端口6379 与memcache比较memcache只支持字符串，redis支持5中
redis要快
redis支持持久化，memcache不支持
redis支持value的max大小为1GB，memcache只1MB 优化高可用，主从复制，使用单向链表结构，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，可以立即启用slave1做master，其它不变。
master不做持久化工作，如果数据比较重要，某个slave开启aof备份，每秒同步一次
master和slave在同一个局域网内，保持稳定性
避免在压力大的主库上增加从库redis过期策略【总共6种】
总结起来就是从设置过期的数据集中，挑选使用少的，将要过期的，任意选，或者从总的数据中挑选使用少的，或任意，或不允许淘汰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-tt1：从已设置过期时间的数据集，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，任意选择数据淘汰
allkeys-lru: 从数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰
allkeys-random:从数据集中任意选择数据淘汰
no-enviction(驱逐)：禁止驱逐数据 使用场景会话缓存，如购物车，权限信息
全页缓存
消息队列
排行榜、计数器
发布订阅，IM通讯 安装# 配置阿里yum源或epel源 yum list redis yum install redis -y systemctl start redis # 查看连接 redis-cli 127.0.0.1:6379> ping # 编译安装，默认安装目录在/usr/local/bin wget http://download.redis.io/releases/redis-4.0.10.tar.gz tar -zxf redis-4.0.10.tar.gz cd redis-4.0.10.tar.gz make && make install echo 'export PATH="$PATH:/usr/local/bin"' >> /etc/profile source /etc/profile # 启动 redis-server # redis 可以开多实例，可以指定配置文件redis-server /redis_etc/redis_6379.conf # 查看redis信息 redis-cli info # 查看redis数据库信息 redis-cli info replication # 查看redis复制授权信息 redis-cli info sentinel # 查看哨兵信息redis配置文件redis.conf
绑定ip，如需要远程访问，需要填写服务器ip bind 127.0.0.1
端口，redis启动端口 port
守护进程方式运行 daemonize yes
rdb数据文件 dbfilename dump.rdb
数据文件存放路径 dir /var/lib/redis/
日志文件 logfile /var/log/redis/redis-server.log
主从复制 slaveof
配置密码 requirepass redhat
保护模式，是否允许远程用户登录，哨兵时需要关闭 protected-mode no
* redis持久化 redis 支持两种持久化RDB和AOF RDB是在指定的时间间隔内生成数据集的时间点快照 优点：快，一般就是通过rdb做的 缺点：可能导致数据丢失 主要有： save 900 1 1个修改类的操作， 即每过900秒，有1个操作就进行持久化 save 300 10 10个操作 save 60 10000 10000个操作 AOF是记录所有的操作命令，在服务器启动时重新执行 优点：安全最大程度保证数据不丢失 缺点：日志记录很大 1. RDB持久化配置
daemonize yes port 6379 bind 10.0.0.10 127.0.0.1 #redis绑定地址 loglevel warming logfile /data/6379/redis.log dir /data/6379 #定义持久化文件存储位置 dbfilename dbmp.rdb #rdb持久化文件 requirepass redhat #redis登录密码 save 900 1 #rdb机制 每900秒 有1个修改记录
save 300 10 #每300秒 10个修改记录
save 60 10000 #每60秒内 10000修改记录
2.AOF持久化
daemonize yes port 6379 bind 10.0.0.10 127.0.0.1 #redis绑定地址 loglevel warming logfile /data/6379/redis.log dir /data/6379 dbfilename dbmp.rdb requirepass redhat save 900 1 save 300 10 save 60 10000 appendonly yes # 开启aof appendfsync everysec # 每秒进行一次
* redis主从复制 1.master
port 6379 bind 10.0.0.10 daemonize yes logfile "6379.log" dbfilename "dump-6379.rdb" dir "/var/redis/data/" masterauth redis # 主库的密码
2.slave
port 6380 bind 10.0.0.11 daemonize yes logfile "6380.log" dbfilename "dump-6380.rdb" dir "/var/redis/data/" slaveof 10.0.0.10 6379 # 从属主节点 masterauth redis # 主库的密码
* redis主从复制高可用哨兵模式 sentinel 哨兵模式，通过它时刻监视master，每秒ping一下master，如果超过规定时间及次数，就标记master挂了，如果多个哨兵都认为其挂了，就选一个slave当master 1. 准备一主二从 1. 自定义编辑sentinel_26379.conf文件
port 26379 dir /var/redis/data/ logfile "26379.log"
mymaster是主节点的别名
#当前Sentinel节点监控 10.0.0.10:6379 这个主节点 #2代表判断主节点失败至少需要2个Sentinel节点节点同意 sentinel monitor mymaster 10.0.0.10 6379 2 sentinel auth-pass mymaster redis
每个Sentinel节点都要定期PING命令来判断Redis数据节点和其余Sentinel节点是否可达，如果超过30000毫秒30s且没有回复，则判定不可达
sentinel down-after-milliseconds mymaster 30000
当Sentinel节点集合对主节点故障判定达成一致时，Sentinel领导者节点会做故障转移操作，选出新的主节点，
#原来的从节点会向新的主节点发起复制操作，限制每次向新的主节点发起复制操作的从节点个数为1 sentinel parallel-syncs mymaster 1
故障转移超时时间为180000毫秒
sentinel failover-timeout mymaster 180000 protected-mode no # 关闭保护模式，防止哨兵不能通信
3.配置另2个sentinel文件，仅仅是端口不同而已 4.然后启动哨兵
redis-sentinel /etc/redis-sentinel-26379.conf redis-sentinel /etc/redis-sentinel-26380.conf redis-sentinel /etc/redis-sentinel-26381.conf
* redis集群 * python操作redis 1. 连接redis
import redis r_cli = redis.Redis(host='127.0.0.1', port=6379, password=123456) r_cli.set('name', 'string_value') ret = r_cli.get('name') # 返回的都是bytes
2.连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='localhost', port=6379, password=123456) r_cli = redis.Redis(connection_pool=pool,max_connections=100)
3.5种数据类型操作
str字符串
r_cli.set('name', 'sun') r_cli.get('name')
r_cli.mset({'name1': 11, 'name': 22}) r_cli.mget('name1', 'name') ret = r_cli.mget(['name1', 'name'])
hash字典
r_cli.hset('hash_name', 'project', 'age') r_cli.hget('hash_name', 'project')
r_cli.hmset('namexxx', {'1': 1, '2': 2, '3': 3}) r_cli.hmget('namexxx', '1', '2') r_cli.hmget('namexxx', ['1', '2']) r_cli.hgetall('namexxx')
list列表
r_cli.lpush('li_name', 1, 2, 3) r_cli.lrange('li_name', 0, -1) # 按索引范围获取 r_cli.llen('li_name') r_cli.lpop('li_name') # 删左边第一个，返回删除值
集合
r_cli.sadd('set_name', 1, 2, 3) r_cli.smembers('set_name') # 获取集合所有值 r_cli.spop('set_name') # 从后面删
有序集合
r_cli.zadd('zadd_name', {'wuhan': 1000, 'bj': 100}) # 前面是key，后面是分值 r_cli.zcard('zadd_name') # 获取name的集合元素数量 r_cli.zcount('zadd_name', 0, 100) # 获取分值在0~100间的个数 r_cli.zrange('zadd_name', 0, -1) # 按索引获取对应name的key