Redis Server 版本 6.0.5Python Redis 版本 3.5.3Python 版本 3.8
import redis
redis.VERSION
结果：(3, 5, 3)
r = redis.Redis(host='localhost', port=32779, decode_responses=True, password='XXXXXXXXX', db=2) # host是redis主机，需要redis服务端和客户端都启动 redis默认端口是6379 r.set('name', 'tabll', ex=500) # key是"foo" value是"bar" 将键值对存入redis缓存 print(r['name']) print(r.get('name')) # 取出键name对应的值 print(type(r.get('name')))
结果： tabll tabll <class 'str'>
r.info
结果：<bound method Redis.info of Redis<ConnectionPool<Connection<host=localhost,port=32779,db=2>>>>
键值对
r.set('name', 'tabll', ex=500)
结果：True
r.exists('name')
结果：1
r.delete('name')
结果：1
r.get('name')
批量键值对
r.set('name1', 'tabll1', ex=500) r.set('name2', 'tabll2', ex=500)
结果：True
r.mget(['name1', 'name2']) # 批量获取键值对
结果：['tabll1', 'tabll2']
r.mset({'name3' : 'tabll3', 'name4' : 'tabll5'}) # 批量设置键值对
结果：True
r.mget(['name3', 'name4']) # 批量获取键值对
结果：['tabll3', 'tabll5']
r.delete('name1')
结果：1
过期和 SET 拓展
r.expire('name', 5) # 设置过期时间为 5 秒
结果：False
r.get('name')
r.setnx('name', 'tabll2') ## 如果 name 不存在则创建
结果：True
计数
r.set('counter', 1)
结果：True
r.incr('counter') # 自增 1
结果：2
r.incrby('counter', 5) # 自增 5
结果：7
r.set('maxcounter', 9223372036854775807, ex=50)
结果：True
#r.incr('maxcounter') # 会报错，超出了最大值 它的范围是 signed long 的范围
列表 LinkedList
弹出最后一个元素后自动回收内存
队列
右边进左边出
r.rpush('books', '123')
结果：1
r.llen('books') # 队列长度
结果：1
r.lpop('books') # 取出
结果：'123'
栈
右边进右边出
r.rpush('books', '123')
结果：1
r.llen('books') # 队列长度
结果：1
r.rpop('books') # 取出
结果：'123'
慢操作
r.rpush('books', 'php') r.rpush('books', 'python') r.rpush('books', 'java')
结果：3
r.lindex('books', 1) # 复杂度 O(n) 慎用
结果：'python'
r.lrange('books', 0, -1) # 显示范围内数据 复杂度 O(n) 慎用
结果：['php', 'python', 'java']
r.ltrim('books', 1, -1) # 截取保留范围内数据 复杂度 O(n) 慎用
结果：True
r.lrange('books', 0, -1)
结果：['python', 'java']
r.ltrim('books', 1, 0)
结果：True
r.llen('books')
结果：0
快速列表 QuickList
列元素较少时是压缩列表（ZipList），使用一块连续的内存存储，所有元素彼此紧挨
数据量多时才会改成快速列表（QuickList），因为普通链表需要的附加指针空间太大，加重内存碎片化，浪费空间
QuickList 其实就是多个 ZipList 像糖葫芦一样串起来的
字典 Hash
无序字典，是 数组 + 链表 的二维结构，第一维 hash 的数组位置碰撞时，会将碰撞的元素用链表串联起来
ReHash 操作
使用渐进式 rehash 策略
保留新旧两个 hash，途中查询时同时查询两个 hash 结构，结束后只保留新的
优点，和字符串比可以部分读取，缺点，和字符串比存储消耗大
r.hset('books', 'java', 'this is java') r.hset('books', 'php', 'this is php') r.hset('books', 'python', 'this is python')
结果：1
r.hgetall('books')
结果：{'java': 'this is java', 'php': 'this is php', 'python': 'this is python'}
r.hlen('books')
结果：3
r.hget('books', 'php')
结果：'this is php'
r.hset('books', 'php', 'this is new php') # 更新操作返回 0
结果：0
r.hget('books', 'php')
结果：'this is new php'
hmset 在 Redis 4.0 版本被弃用：
r.hmset('books', {'java' : 'java', 'php' : 'php'}) # 不推荐使用 复杂度 O(n) 慎用
结果：
<ipython-input-41-1d4d1284b692>:1: DeprecationWarning: Redis.hmset() is deprecated. Use Redis.hset() instead.
r.hmset('books', {'java' : 'java', 'php' : 'php'}) # 不推荐使用 复杂度 O(n) 慎用
True
r.hget('books', 'php')
结果：'php'
r.hset('user-tabll', 'age', 17) # 新增返回 1，修改返回 0
结果：0
r.hincrby('user-tabll', 'age', 2) # 自增使用 hincrby
结果：19
集合 Set
内部键值对无序且唯一
有去重功能，可以保证统一用户不会中奖两次
r.delete('books')
结果：1
r.sadd('books', 'python')
结果：1
r.sadd('books', 'python') # 重复项则返回 0
结果：0
r.sadd('books', 'php', 'c') # 新增了几个就返回几
结果：2
r.smembers('books') # 无序，与插入顺序无关
结果：{'c', 'php', 'python'}
r.sismember('books', 'c') # 查询某个 value 是否存在
结果：True
r.scard('books') # 获取总个数
结果：3
r.spop('books') # 弹出一个
结果：'c'
r.spop('books')
结果：'python'
r.delete('books')
结果：1
有序列表 ZSet
一方面是一个 Set，另一方面它每个值有一个 score，表示这个值的排序权重
内部实现使用的是一个叫做跳跃列表的数据结构
r.zadd('books', {'php 666': 6.6})
结果：1
r.zadd('books', {'java 666': 6.7, 'c 666': 6.8})
结果：2
r.zrange('books', 0, -1) # 列出区间内的列表
结果：['php 666', 'java 666', 'c 666']
r.zrevrange('books', 0, -1) # 倒序列出区间内的列表
结果：['c 666', 'java 666', 'php 666']
r.zcard('books') # 计算个数
结果：3
r.zscore('books', 'php 666') # 获取指定 value 的 score （可能存在有精度问题）
结果：6.6
r.zrank('books', 'c 666') # 获取排名 （分数低的在前）
结果：2
r.zrangebyscore('books', 6.6, 6.7) # 根据分值区间列出 [6.6, 6.7]
结果：['php 666', 'java 666']
r.zrem('books', 'php 666') # 移除
结果：1
r.delete('books')
结果：1
跳跃列表
相当于多层级的金字塔
可以类似于：亚洲->中国->浙江省->杭州市->上城区->中华路->XX号