右手Redis(Redis的高级数据结构)

一、哈希表的功能和应用

哈希表(Hash Table)是一种数据结构，它实现了“键-值”(Key-Value) 的映射。根据Key就能快速找到Value。 并且，无论有多少个键值对，查询时间始终不变。Python 的字典就是基于哈希表实现的。

在Redis中也有一个数据结构叫作哈希表。

在Redis中，使用哈希表可以保存大量数据，且无论有多少数据，查询时间始终保持不变。

Redis的一个哈希表里面可以储存2的32次幂-1 (约等于43亿)个键值对。

1、使用Redis记录用户在线状态

（1）使用字符串记录用户的在线状态

程序的逻辑非常简单，包括以下几个步骤:

• 用户登录时，在Redis中添加一个字符串，Key为用户账号，Value为1
• 用户退出网站时，从Redis中删除账号名对应的Key
• 查询时，程序尝试从Redis中获取用户账号对应的字符串:如果值为1,则表示“在线”；如果值为None则表示“不在线”

import redis

client = redis.Redis()


def set_online_status(user_id):
    """
    当用户登录网站的时候，调用这个函数，在Redis中设置一个字符串
    :param user_id: 用户账号
    :return: None
    """
    client.set(user_id, 1)


def set_offline_status(user_id):
    """
    当用户登出网站时调用这个函数，从Redis中删除这个以用户账号为Key的字符串
    :param user_id: 用户账号
    :return: None
    """
    client.delete(user_id)


def check_online_status(user_id):
    """
    检查用户是否在线，如果在线，那么get用户账号对应的Key就会返回1，否则返回None
    :param user_id: 用户账号
    :return: bool
    """
    online_status = client.get(user_id)
    if online_status and online_status.decode() == '1':
        return True
    return False

（2）使用哈希表记录用户的在线状态

import redis

client = redis.Redis()


def set_online_status(user_id):
    """
    当用户登录网站的时候，调用这个函数，在Redis中，名为user_online_status的哈希表中添加一个字段，字段名为用户账号，值为1
    :param user_id: 用户账号
    :return: None
    """
    client.hset('user_online_status', user_id, 1)


def set_offline_status(user_id):
    """
    当用户登出网站时调用这个函数，从Redis中名为user_online_status的哈希表中删除一个字段，字段名为用户账号
    :param user_id: 用户账号
    :return: None
    """
    client.hdel('user_online_status', user_id)


def check_online_status(user_id):
    """
    检查用户是否在线，如果哈希表user_online_status中以用户账号为名的字段，就返回True，否则返回False
    :param user_id: 用户账号
    :return: bool
    """
    return client.hexists('user_online_status', user_id)

2、使用Python向哈希表中添加数据

• hset一次只能添加一个键值对
• hmset一次可以添加多个键值对

import redis
import json
client = redis.Redis()

client.hset('people_info', '张小二', json.dumps({'age': 17, 'salary': 100, 'address': '北京'}))

other_people = {
    '王小三': json.dumps({'age': 20, 'salary': 9999, 'address': '四川'}),
    '张小四': json.dumps({'age': 30, 'salary': 0, 'address': '山东'}),
    '刘小五': json.dumps({'age': 24, 'salary': 24, 'address': '河北'}),
    '周小六': json.dumps({'age': 56, 'salary': 87, 'address': '香港'})
}

client.hmset('people_info', other_people)
print('添加完成')

3、使用Python从哈希表中读取数据

• hkeys：用于获取所有字段的字段名，返回的数据是包含bytes型数据的列表

client.hkeys('哈希表名')

• hget：获取一个字段的值

client.hget('哈希表名', '字段名')

• hmget：一次性获取多个字段的值

client.hmget('哈希表名', ['字段名1', '字段名2',......,'字段名n])

• hgetall：获取一个哈希表中的所有字段名和值

client.hgetall('哈希表名')

import redis

client = redis.Redis()

# 获取所有字段名
field_names = client.hkeys('people_info')
for name in field_names:
    print(name.decode())
print("------------------------")

# 获取一条数据
info = client.hget('people_info', '张小二')
print(info.decode())
print("------------------------")

# 获取多条数据
info_list = client.hmget('people_info', ['王小三', '刘小五'])
for info in info_list:
    print(info.decode())
print("------------------------")

# 获取所有字段名和值
all_info = client.hgetall('people_info')
print(all_info)
print("------------------------")

4、使用Python判断哈希表中是否存在某字段，并获取字段数量

• hexists：判断一个哈希表中是否有某个字段

client.hexists('哈希表名', '字段名')

• hlen：查看一个哈希表中有多少个字段

client.hlen('哈希表名')

# 判断字段是否存在
if client.hexists('people_info', '张小二'):
    print('有张小二这个字段')
else:
    print('没有张小二这个字段')
print("------------------------")

field_num = client.hlen('people_info')
print(f'people_info哈希表中一个有{field_num}个字段')

5、在 Redis交互环境redis-cli中读/写哈希表

（1）、向哈希表中添加内容

hset 哈希表名 字段名 值
hmset 哈希表名 字段名1 值1 字段2 值2 字段名n 值n

（2）、从哈希表中读取内容

hkeys 哈希表名
hget 哈希表名 字段名
hmget 哈希表名 字段名1 字段名2 字段名3
hgetall 哈希表名

（3）、判断字段是否存在和获取字段数量

hexists 哈希表名 字段名
hlen 哈希表名

二、发布消息/订阅频道

1、实现一对多的消息发布

（1）使用字符串实现一对多的消息发布功能

发送端代码

import redis
import datetime
import json

client = redis.Redis()

while True:
    message = input('请输入需要发布的信息：')
    now_time = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    data = {'message': message, 'time': now_time}
    client.set('message', json.dumps(data))

接收端代码

import redis
import time
import json

client = redis.Redis()
print('开始接收消息...')
last_message_time = None
while True:
    data = client.get('message')
    if not data:
        time.sleep(1)
        continue
    info = json.loads(data.decode())
    message = info['message']
    send_time = info['time']
    if send_time == last_message_time:
        #  这条信息已经接收过了，不需要重复接收
        time.sleep(1)
        continue
    print(f'接收到新信息：{message}, 发送时间为：{send_time}')
    last_message_time = send_time

（2）使用字符串的弊端

使用字符串进行消息的发布，虽然说代码简单易懂，但它也存在诸多问题。举例如下:

• 接收端不知道发送端什么时候发布消息，因此必须持续不断检查Redis,浪费系统资源。
• 由于轮询查询，所以消息有延迟。
• 如果发送端在1秒内连续更新10条，则后一条会覆盖前一 条， 而接收端每1秒才获取一次数据， 必然导致最多漏掉9条数据。要减少遗漏数量就需要增加轮询频率，进一步增大系统开销。

（3）使用Redis的“发布/订阅”模式实现消息通信

“发布/订阅”模式是Redis自带的一对多消息通信模式。使用“发布/订阅”模式不仅可以解决字符串通信遇到的各种问题，而且代码更简洁。
发送端代码如下

import redis
import json
import datetime


client = redis.Redis()

while True:
    message = input('请输入需要发布的信息：')
    now_time = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    data = {'message': message, 'time': now_time}
    client.publish('pubinfo', json.dumps(data))

接收端

import redis
import json

client = redis.Redis()
listener = client.pubsub(ignore_subscribe_messages=True)
listener.subscribe('pubinfo')
for message in listener.listen():
    data = json.loads(message['data'].decode())
    print(f'接收到新消息：{data["message"]},发送时间为：{data["time"]}')

2、在Python中发布消息/订阅频道

发布消息

client.publish('频道名','消息')

订阅频道

client = redis.Redis()
listener = client.pubsub()
listener.subscribe('频道名')
for message in listener.listen():
    print('接收到新消息')

多个频道

listener = client.pubsub()
listener.subscribe('频道名1','频道名2','频道名n')

import redis

client = redis.Redis()
listener = client.pubsub(ignore_subscribe_messages=True)
listener.subscribe('computer', 'math', 'shopping')
for message in listener.listen():
    channel = message['channel'].decode()
    data = message['data'].decode()
    print(f'频道：{channel} 发了一条新信息：{data}')

3、在redis-cli中发布消息/订阅频道

发布消息

publish 频道名 消息

订阅频道

subscribe 频道名1 频道名2 频道名n

三、有序集合

1、实现排行榜功能

（1）、使用传统数据库实现排序

import pymongo

handler = pymongo.MongoClient('mongodb://root:123456@localhost').chapter_9.rank_data

result = handler.find({}).sort('score',-1)
for row in result :
    print(row)

（2）、使用数据库排序的弊端

具体到一个实际例子，比如说直播网站观众向主播送礼物的排行版，
如果直接在数据库里面进行排序，弊端有以下几点:

• 排行榜会实时更新，数据每一次变化都要排序，会对数据库的性能造成影响。
• 频繁更新数据，导致数据库性能下降。
• 数据量太大时排序时间缓慢。
• 对被排序字段添加索引会占用更多空间。

（3）、使用有序集合

import pymongo
import redis

handler = pymongo.MongoClient('mongodb://root:123456@localhost').chapter_9.rank_data
client = redis.Redis()

rows = handler.find({}, {'_id': 0})
for row in rows:
    print(row)
    client.zadd('rank', {row['user_id']:row['score']})

显示特定排名的用户

position = client.zrevrank('rank', 10017)
print(f'用户：10017排名为：{position + 1}')

显示全部排名

rank = client.zrevrange('rank', 0, 10000, withscores=True)
print('从高到低排名如下：')
for index, one in enumerate(rank):
    print(f'用户id： {one[0].decode()}, 积分：{one[1]}，排名第：{index + 1}')

2、使用 Pyhon读写有序集合

（1）、向有序集合添加数据

name1 = '王小二'
name2 = '张三'

client.zadd('age_rank',{name1:18,name2:26,'小明':10})

（2）、修改评分

把“王小二”的年龄增加三岁，把“小明”的年龄减0.5岁

client.zincrby('age_rank',3,'王小二')
client.zincrby('age_rank',-0.5,'小明')

（3）、对有序集合元素基于评分范围进行排序

• zrangebyscore：根据评分按照从小到大的顺序排序
• zrevrangebyscore：根据评分按照从大到小的顺序排序

在rank集合中，对积分在10~100范围内的人员进行倒序排序，并返回前三条。

rank_10_100 = client.zrevrangebyscore('rank',100,10,0,3,withscores=False)
print(rank_10_100 )
# 返回列表
rank_10_100_tuple = client.zrevrangebyscore('rank',100,10,0,3,withscores=True)
print(rank_10_100_tuple )
# 返回元素为元组的列表

（4）、对有序集合基于位置进行排序

• zrange：对评分按照从小到大的顺序排序
• zrevrange：对评分按照从大到小的顺序排序

开始位置写“0”，结束位置写“4”，则取出最小的5个元素

rank_5_tuple = client.zrevrange('rank',0,4,withscores=True)
print(rank_5_tuple )

（5）、根据值查询排名，根据值查询评分

查询一个值在有序列表中的排名

client.zrank('有序列表名','值')
client.zrevrank('有序列表名','值')

查询一个值的评分

client.zscore('有序列表名','值')

（6）、其他常用方法

查询有序集合有多少值

client.zcard('有序集合名')

查询在某个评分范围内的值有多少

client.zcount('有序集合名',评分下限,评分上限)

3、在Redis交互环境redis-cli中使用有序集合

四、Redis 的安全管理

1、设置密码并开放外网访问

requirepass

Python连接

client = redis.Redis(host='127.0.0.1',port=3129,password='123456')

2、禁用危险命令

配置文件添加

rename-command CONFIG ""
rename-command FLUSHDB sfjafjfaerawe
rename-command FLUSHALL IWERDE
rename-command PEXPIRE OKASETTW
rename-command SHUTDOWN ""
rename-command BGREWRITEAOF SEWERWEFSDF
rename-command BGSAVE ASDFPEWE
rename-command SAVE ASDFKLEWE
rename-command DEBUG