python连接Linux中的Redis

一，准备远程访问工作

1. Redis开启远程访问

   • 将bind 127.0.0.1注释
   • protected-mode 改为no
   • daemonize 改为yes

2. 将Linux防火墙关掉（如下常用命根据情况参考）

   • 关闭防火墙命令：systemctl stop firewalld.service
   • 开启防火墙：systemctl start firewalld.service
   • 关闭开机自启动：systemctl disable firewalld.service
   • 开启开机启动：systemctl enable firewalld.service

3. 如果关闭防火墙不好使则用如下方法

   • 安装iptables

   • yum install iptables-services

   • 开放端口 vim /etc/sysconfig/iptables

     -A INPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp dport 80 -j ACCEPT   #开放端口
     -A INPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp dport 6379 -j ACCEPT #开放端口
     -A INPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp dport 3306 -j ACCEPT #开放端口
     -I INPUT -s 113.106.93.110 -p tcp --dport 8089 -j DROP #禁止指定IP访问 8089
     -I INPUT -s 113.106.93.110 -p tcp --dport 8080 -j ACCEPT　#开放固定ipIP访问 8080
     

   • 执行 /etc/init.d/iptables restart 命令将iptables服务重启

   • 执行/etc/rc.d/init.d/iptables save

二，Redis的API使用

redis-py的API的使用可以分类为：

• 连接方式
  • 普通连接
  • 连接池
• 操作
  • String/Hash/List/Set/Sort Set操作
• 管道
• 发布订阅

1. 连接方式

   • 普通连接

     #确保安装redis第三方模块
     #pip3 install redis
     #yum install redis
     
     import redis
     #普通连接，此种连接是连接一次就断了，耗资源，端口默认6379，可以不用写
     conn = redis.StrictRedis(host="192.168.124.129",port=6379,password="")
     conn.set("key1","value1",ex=5) #ex代表seconds px代表ms
     conn.set('usr','root')
     val = conn.get("key12")
     usr_name = conn.get('usr').decode('utf8)
     #print(val)
     

   • 连接池

     #连接池
     redis-py使用ConnectionPool管理对一个redis server的所有连接，避免每次建立，减少多次连接带来的消耗。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。
     #当程序创建数据源实例时，系统会一次性创建多个数据库连接，并把这些数据库连接保存在连接池中，当程序需要进行数据库访问时，无需重新新建数据库连接，而是从连接池中取出一个空闲的数据库连接
     #调用完成之后，该链接将会返还给连接池，供其他连接请求调用，这样将减少大量redis连接的执行时间
     #默认设置的值和取得的值都是bytes类型，如果想成为str类型，可以添加decode_response = True
     import redis
     
     pool = redis.ConnectionPool(host="192.168.124.129",password="",decode_response = True) #实现一个连接池
     conn = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)
     conn.lpush("key3",23,446,67567,3242)
     print(conn.lpop("key3"))
     

   • sentinel集群连接并操作（哨兵机制）

     from redis.sentinel import Sentinel 
     
     #sentinel的地址和端口号
     sentinel = Sentinel([('localhost', 26380)], socket_timeout=0.1)  
     
     #测试，获取以下主库和从库的信息
     sentinel.discover_master('mymaster')  
     sentinel.discover_slaves('mymaster')  
     
     #配置读写分离，写节点
     master = sentinel.master_for('mymaster', socket_timeout=0.1,password="123")  
     #读节点
     slave = sentinel.slave_for('mymaster', socket_timeout=0.1,password="123")  
     #读写分离测试    
     master.set('oldboy', '123')  
     print(slave.get('oldboy'))
     

   • python连接redis cluster集群测试

     from rediscluster import StrictRedisCluster  
     startup_nodes = [{"host": "127.0.0.1", "port": "7000"},{"host": "127.0.0.1", "port": "7001"},{"host": "127.0.0.1", "port": "7002"}]  
     rc = StrictRedisCluster(startup_nodes=startup_nodes, decode_responses=True)  
     rc.set("foo0000", "bar0000")    
     print(rc.get("foo0000"))  
     

2. 管道(详讲)

   • redis-py默认在执行每次请求都会创建（连接池申请连接）和断开（归还连接池）一次连接操作，如果想要在一次请求中指定多个命令，则可以使用pipline实现一次请求指定多个命令，并且默认情况下pipline是原子性操作。

   • 管道是redis的子类，它支持在一个请求中款冲多个命令到服务器

   • 管道使redis的读写速度更加的快速。秒级取值1000+的数据。

   • 经过线上实测，利用pipeline取值3500条数据，大约需要900ms，如果配合线程or协程来使用，每秒返回1W数据是没有问题的，基本能满足大部分业务。

   •   pipe = con.pipeline(transaction=False) #集群模式下管道不开启原子性
       #pipeline(transaction=True)管道开启原子的(失败一个全部失败)，返回一个新的管道对象，该对象可以将多个命令排队稍后执行。可以减少客户端与服务端的开销，但是如果组装过大会占用网络阻塞。
       
       #可以缓冲多个命令，也可以写在一起
       pipe.set('hello',"redis").sadd("faz",'sdf').incr("num").execute()
       print(r.get('name'))
     

3. 发布订阅(详讲)

   • Redis 发布订阅(pub/sub)是一种消息通信模式：发送者(pub)发送消息，订阅者(sub)接收消息。
   • Redis 客户端可以订阅任意数量的频道。
   • Redis提供了发布订阅功能，可以用于消息的传输，Redis的发布订阅机制包括三个部分，发布者，订阅者和Channel。
   • 发布者和订阅者都是Redis客户端，Channel则为Redis服务器端，发布者将消息发送到某个的频道，订阅了这个频道的订阅者就能接收到这条消息。Redis的这种发布订阅机制与基于主题的发布订阅类似，Channel相当于主题。