redis配置

本文深入解析Redis的一些基本配置,包括后台运行、端口修改、绑定IP、超时时间设置、日志级别、日志文件存放、快照功能、持久化方式、连接密码设置等关键配置项,帮助开发者提高Redis的安全性和性能。
Redis一些基本的配置:
1.daemonize yes
redis默认配置为no,设置成yes,让redis后台运行

2.port 6379
redis的默认端口,这个最好修改一下,下一篇文章将会说道为什么要把port和password设置好

3.bind 127.0.0.1
redis的这个绑定ip的功能,不是所有的ip都能够绑定,是绑定本机的IP,也就是说client和server必须在同一网内,如果想要提高redis的安全级别,目前只能设置密码和修改端口

4.timeout 0
设置客户端连接时的超时时间,单位为秒。当客户端在这段时间内没有发出任何指令,那么关闭该连接,0表示关闭此设置

5.loglevel debug
redis的日志级别:
debug适合调试的时候使用,当有客户端连接,数据备份,都会记录到日志,打印的频率较高,包含当前有多少个key,设置过期时间的key有多少,客户端连接的ip等等都会打印

verbose 打印日志没有dubug的频繁

notice 适合用于生产环境

warinng 当有重要的信息会记录到日志

6.logfile "./log/redis.log"
redis日志文件的存放位置

7.save 900 1 900秒内至少有1个key被改变
save 300 10 300秒内至少有10个key被改变
save 60 10000 60秒内至少有10000个key被改变

redis快照功能配置,指在多长时间内有多少次操作,会触发快照操作,也可以手动使用save命令执行,数据会存入rdb文件中

8.rdbcompression yes
存储至本地数据库时(持久化到rdb文件)是否压缩数据,默认为yes

9.dbfilename dump.rdb
本地持久化数据库文件名,默认值为dump.rdb

10.requirepass foobared
设置redis的连接密码,这里的密码一定要设置,放置redis被攻击

11.appendonly yes
only模式,redis会每次操作追加到appendonly.aof文件中,当redis重启,会自动恢复aof文件中的数据

12.# appendfsync always
# appendfsync everysec
appendfsync no
存储aof文件支持三种方式,第一种,在每次redis操作的时候都会将信息写入aof文件中,效率较低
第二种,每秒将redis的操作写入aof,效率折中
第三种,等待系统去操作,效率较高,但是如果redis宕机,丢失的数据可能较多
### 如何配置 Redis 服务器设置参数 #### 使用 YAML 文件配置 Redis 并通过 Python 进行访问 当涉及到使用 YAML 文件来配置 Redis,在Python环境中可以通过`yaml`模块读取配置文件,并利用`redis-py`库建立与Redis服务器的连接。这允许开发者依据具体的应用场景灵活调整配置项,比如主机地址、端口号或是认证密码等[^1]。 ```python import yaml import redis with open('path/to/config.yaml', 'r') as file: config = yaml.safe_load(file) client = redis.Redis( host=config['redis']['host'], port=config['redis']['port'], password=config['redis'].get('password') ) ``` #### 修改 `redis.conf` 来直接配置 Redis 参数 对于更底层或者永久性的更改,则可以直接编辑Redis默认使用的配置文件——通常是位于安装目录下的`redis.conf`文件。此文件包含了众多可调选项,例如绑定IP(`bind`)、监听端口(`port`)以及持久化策略(`save`)等等[^4]。 要修改这些设置,可以按照如下命令给予适当权限后打开配置文件进行编辑: ```bash chmod 777 /etc/redis/redis.conf vim /etc/redis/redis.conf ``` 完成编辑保存退出之后记得重启Redis服务使新设定生效[^5]。 #### 考虑内存大小的选择 值得注意的是,在决定分配给Redis多少内存时应考虑其用途。如果是作为纯粹的数据缓存层,那么即使是较小规模的应用也可能只需要64MB至128MB之间的工作空间就已经足够满足需求了;当然这也取决于具体的业务逻辑复杂度及数据量级等因素[^3]。
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