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redis緩存伺服器

發布時間: 2022-02-02 13:14:47

㈠ redis緩存原理

redis緩存原理是sql語句時key值，查詢結果resultSet是value，當同一個查詢語句訪問時（select * from t_proct），只要曾經查詢過，調用緩存直接返回resultSet，節省了資料庫讀取磁碟數據的時間。

redis的存儲分為內存存儲、磁碟存儲和log文件三部分，配置文件中有三個參數對其進行配置。

save seconds updates，save配置，指出在多長時間內，有多少次更新操作，就將數據同步到數據文件。這個可以多個條件配合，比如默認配置文件中的設置，就設置了三個條件。

appendonly yes/no ，appendonly配置，指出是否在每次更新操作後進行日誌記錄，如果不開啟，可能會在斷電時導致一段時間內的數據丟失。因為redis本身同步數據文件是按上面的save條件來同步的，所以有的數據會在一段時間內只存在於內存中。

(1)redis緩存伺服器擴展閱讀

redis的出現，很大程度補償了memcached這類key/value存儲的不足，在部 分場合可以對關系資料庫起到很好的補充作用。它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客戶端，使用很方便。

Redis支持主從同步。數據可以從主伺服器向任意數量的從伺服器上同步，從伺服器可以是關聯其他從伺服器的主伺服器。這使得Redis可執行單層樹復制。

存檔可以有意無意的對數據進行寫操作。由於完全實現了發布/訂閱機制，使得從資料庫在任何地方同步樹時，可訂閱一個頻道並接收主伺服器完整的消息發布記錄。同步對讀取操作的可擴展性和數據冗餘很有幫助。

redis的官網地址，redis.io。（域名後綴io屬於國家域名，是british Indian Ocean territory，即英屬印度洋領地）

㈡ 如何django中用redis緩存伺服器，求詳細教程。

django-redis 中文文檔
Andrey Antukh, [email protected] 4.7.0

翻譯: RaPoSpectre

1. 介紹

django-redis 基於 BSD 許可, 是一個使 Django 支持 Redis cache/session 後端的全功能組件.

1.1 為何要用 django-redis ?
因為:

持續更新
本地化的 redis-py URL 符號連接字元串
可擴展客戶端
可擴展解析器
可擴展序列器
默認客戶端主/從支持
完善的測試
已在一些項目的生產環境中作為 cache 和 session 使用
支持永不超時設置
原生進入 redis 客戶端/連接池支持
高可配置 ( 例如模擬緩存的異常行為 )
默認支持 unix 套接字
支持 Python 2.7, 3.4, 3.5 以及 3.6
1.2 可用的 django-redis 版本
穩定版本: 4.7.0
穩定版本: 3.8.4
1.3 我該使用哪個版本
版本號像 3.6, 3.7 … 等的是主要發行版本, 會包含向後不兼容的內容. 跟多信息請在升級前閱讀升級日誌.

版本號像 3.7.0, 3.7.1… 等的是小更新或者 bug 修復版本, 一般只會包含 bug 修復, 沒有功能更新.

1.4 依賴
1.4.1 Django 版本支持
django-redis 3.8.x 支持 django 1.4, 1.5, 1.6, 1.7 (或許會有 1.8)
django-redis 4.4.x 支持 django 1.6, 1.7, 1.8, 1.9 和 1.10
1.4.2 Redis Server 支持
django-redis 3.x.y 支持 redis-server 2.6.x 或更高
django-redis 4.x.y 支持 redis-server 2.8

㈢ redis怎麼緩存sql數據

利用redis做緩存伺服器來緩解資料庫查詢壓力是非常有效也是非常有必要的， 當用戶第一次點擊頁面的時候查詢資料庫， 然後將查詢結果緩存在redis伺服器中，緩存時間隨你的數據改變時間而定，這樣可大大降低資料庫壓力；下面是具體函數方法；

public function getSqlVal(){
//獲取參數列表,這個參數隨你需求而定，一般可能需要傳入dbname，查詢方式如fetchAll，查詢語句等
$argv = func_get_args();
//假設這里現在只傳入dbName和sql語句
$dbName = $argv[0];
$sql = $argv[1];
//現在把這個參數列表轉成md5之後作為存redis的key值
$md5SqlKey = MD5(serialize($argv));

//下面通過一個redis函數來進行存取數據
$res = getRedisData($md5SqlKey);
//如果取到數據，說明已經緩存在redis伺服器中， 直接取數據就好， 如果沒有數據， 則再去資料庫查詢數據，再講查詢的數據存在redis伺服器中
if(!empty($res)) {
return $res;
}
//後面是查詢資料庫操作,查詢結果返回在$res中
getRedisData($md5SqlKey,$res); //講返回結果存在redis中
return $res;

}

public function getSqlVal(){
//獲取參數列表,這個參數隨你需求而定，一般可能需要傳入dbname，查詢方式如fetchAll，查詢語句等
$argv = func_get_args();
//假設這里現在只傳入dbName和sql語句
$dbName = $argv[0];
$sql = $argv[1];
//現在把這個參數列表轉成md5之後作為存redis的key值
$md5SqlKey = MD5(serialize($argv));

//下面通過一個redis函數來進行存取數據
$res = getRedisData($md5SqlKey);
//如果取到數據，說明已經緩存在redis伺服器中， 直接取數據就好， 如果沒有數據， 則再去資料庫查詢數據，再講查詢的數據存在redis伺服器中
if(!empty($res)) {
return $res;
}
//後面是查詢資料庫操作,查詢結果返回在$res中
getRedisData($md5SqlKey,$res); //講返回結果存在redis中
return $res;

}

㈣ redis緩存伺服器 建議內存多大

緩存每個電腦都會自動設置，一般不用設置；如果要設置，可以設置到2g以上，設置方法「我的電腦」點右鍵，系統屬性中選擇高級，點擊性能。然後再點擊高級，在虛擬內存框中點更改，把要設置的虛擬內存大小更改上。然後點確定，重啟計算機就可以了

㈤ 使用redis作為緩存伺服器,怎麼無時間差更新list裡面的值

redis不是資料庫，只是一種緩存軟體，為了緩解伺服器頻繁讀資料庫帶來的內存資源消耗，redis將需要和資料庫交互的信息暫存，當下次同樣的http請求，就能直接讀取redis裡面的內容，而不用讀資料庫。這樣減少了資料庫壓力又能提高伺服器響應時間。...

㈥ 如何在django中使用redis做緩存伺服器

實現緩存的方式，有多種，本地內存緩存，資料庫緩存，文件系統緩存。這里介紹使用Redis資料庫進行緩存。

環境

  • redis

  • django-redis

    • 配置

  • settings.py

  • CACHES = { "default": { "BACKEND": "django_redis.cache.RedisCache", "LOCATION": "redis://127.0.0.1:6379/1", "OPTIONS": { "CLIENT_CLASS": "django_redis.client.DefaultClient", "PASSWORD": "mysecret"

  • }

  • }

  • }

  • python manage.py createcachetable1

    • 緩存有站點緩存，和單個view緩存

  • 站點緩存：

  • settings.py

  • MIDDLEWARE = [ # 站點緩存 ， 注意必須在第一個位置

  • 'django.middleware.cache.UpdateCacheMiddleware',

  • ... # 站點緩存, 注意必須在最後一個位置

  • 'django.middleware.cache.FetchFromCacheMiddleware',

  • ]

  • 視圖緩存：

  • views.py

  • from django.shortcuts import renderfrom django.views.decorators.cache import cache_pagefrom cache.models import Foo# 在需要緩存的視圖上添加裝飾器, 參數是設置timeout 超時時間， 單位是秒， @cache_page(60)def index(request):

  • bar = Foo.objects.all() return render(request, 'cache/index.html', {'bar': bar})

㈦ web伺服器怎麼使用redis分步式緩存

Redis復制流程概述
Redis的復制功能是完全建立在之前我們討論過的基於內存快照的持久化策略基礎上的，也就是說無論你的持久化策略選擇的是什麼，只要用到了Redis的復制功能，就一定會有內存快照發生，那麼首先要注意你的系統內存容量規劃，原因可以參考我上一篇文章中提到的Redis磁碟IO問題。
Redis復制流程在Slave和Master端各自是一套狀態機流轉，涉及的狀態信息是：
Slave 端：
REDIS_REPL_NONEREDIS_REPL_CONNECTREDIS_REPL_CONNECTED
Master端：
REDIS_REPL_WAIT_BGSAVE_STARTREDIS_REPL_WAIT_BGSAVE_ENDREDIS_REPL_SEND_BULKREDIS_REPL_ONLINE
整個狀態機流程過程如下：
Slave端在配置文件中添加了slave of指令，於是Slave啟動時讀取配置文件，初始狀態為REDIS_REPL_CONNECT。
Slave端在定時任務serverCron(Redis內部的定時器觸發事件)中連接Master，發送sync命令，然後阻塞等待master發送回其內存快照文件(最新版的Redis已經不需要讓Slave阻塞)。
Master端收到sync命令簡單判斷是否有正在進行的內存快照子進程，沒有則立即開始內存快照，有則等待其結束，當快照完成後會將該文件發送給Slave端。
Slave端接收Master發來的內存快照文件，保存到本地，待接收完成後，清空內存表，重新讀取Master發來的內存快照文件，重建整個內存表數據結構，並最終狀態置位為 REDIS_REPL_CONNECTED狀態，Slave狀態機流轉完成。
Master端在發送快照文件過程中，接收的任何會改變數據集的命令都會暫時先保存在Slave網路連接的發送緩存隊列里（list數據結構），待快照完成後，依次發給Slave,之後收到的命令相同處理，並將狀態置位為 REDIS_REPL_ONLINE。

整個復制過程完成，流程如下圖所示：

Redis復制機制的缺陷
從上面的流程可以看出，Slave從庫在連接Master主庫時，Master會進行內存快照，然後把整個快照文件發給Slave，也就是沒有象MySQL那樣有復制位置的概念，即無增量復制，這會給整個集群搭建帶來非常多的問題。
比如一台線上正在運行的Master主庫配置了一台從庫進行簡單讀寫分離，這時Slave由於網路或者其它原因與Master斷開了連接，那麼當Slave進行重新連接時，需要重新獲取整個Master的內存快照，Slave所有數據跟著全部清除，然後重新建立整個內存表，一方面Slave恢復的時間會非常慢，另一方面也會給主庫帶來壓力。
所以基於上述原因，如果你的Redis集群需要主從復制，那麼最好事先配置好所有的從庫，避免中途再去增加從庫。
Cache還是Storage
在我們分析過了Redis的復制與持久化功能後，我們不難得出一個結論，實際上Redis目前發布的版本還都是一個單機版的思路，主要的問題集中在，持久化方式不夠成熟，復制機制存在比較大的缺陷，這時我們又開始重新思考Redis的定位：Cache還是Storage？
如果作為Cache的話，似乎除了有些非常特殊的業務場景，必須要使用Redis的某種數據結構之外，我們使用Memcached可能更合適，畢竟Memcached無論客戶端包和伺服器本身更久經考驗。
如果是作為存儲Storage的話，我們面臨的最大的問題是無論是持久化還是復制都沒有辦法解決Redis單點問題，即一台Redis掛掉了，沒有太好的辦法能夠快速的恢復，通常幾十G的持久化數據，Redis重啟載入需要幾個小時的時間，而復制又有缺陷，如何解決呢？
Redis可擴展集群搭建1. 主動復制避開Redis復制缺陷。
既然Redis的復制功能有缺陷，那麼我們不妨放棄Redis本身提供的復制功能，我們可以採用主動復制的方式來搭建我們的集群環境。
所謂主動復制是指由業務端或者通過代理中間件對Redis存儲的數據進行雙寫或多寫，通過數據的多份存儲來達到與復制相同的目的，主動復制不僅限於用在Redis集群上，目前很多公司採用主動復制的技術來解決MySQL主從之間復制的延遲問題，比如Twitter還專門開發了用於復制和分區的中間件gizzard(https://github.com/twitter/gizzard) 。
主動復制雖然解決了被動復制的延遲問題，但也帶來了新的問題，就是數據的一致性問題，數據寫2次或多次，如何保證多份數據的一致性呢？如果你的應用對數據一致性要求不高，允許最終一致性的話，那麼通常簡單的解決方案是可以通過時間戳或者vector clock等方式，讓客戶端同時取到多份數據並進行校驗，如果你的應用對數據一致性要求非常高，那麼就需要引入一些復雜的一致性演算法比如Paxos來保證數據的一致性，但是寫入性能也會相應下降很多。
通過主動復制，數據多份存儲我們也就不再擔心Redis單點故障的問題了，如果一組Redis集群掛掉，我們可以讓業務快速切換到另一組Redis上，降低業務風險。
2. 通過presharding進行Redis在線擴容。
通過主動復制我們解決了Redis單點故障問題，那麼還有一個重要的問題需要解決：容量規劃與在線擴容問題。
我們前面分析過Redis的適用場景是全部數據存儲在內存中，而內存容量有限，那麼首先需要根據業務數據量進行初步的容量規劃，比如你的業務數據需要100G存儲空間，假設伺服器內存是48G，那麼根據上一篇我們討論的Redis磁碟IO的問題，我們大約需要3~4台伺服器來存儲。這個實際是對現有業務情況所做的一個容量規劃，假如業務增長很快，很快就會發現當前的容量已經不夠了，Redis裡面存儲的數據很快就會超過物理內存大小，那麼如何進行Redis的在線擴容呢？
Redis的作者提出了一種叫做presharding的方案來解決動態擴容和數據分區的問題，實際就是在同一台機器上部署多個Redis實例的方式，當容量不夠時將多個實例拆分到不同的機器上，這樣實際就達到了擴容的效果。
拆分過程如下：
在新機器上啟動好對應埠的Redis實例。
配置新埠為待遷移埠的從庫。
待復制完成，與主庫完成同步後，切換所有客戶端配置到新的從庫的埠。
配置從庫為新的主庫。
移除老的埠實例。
重復上述過程遷移好所有的埠到指定伺服器上。

以上拆分流程是Redis作者提出的一個平滑遷移的過程，不過該拆分方法還是很依賴Redis本身的復制功能的，如果主庫快照數據文件過大，這個復制的過程也會很久，同時會給主庫帶來壓力。所以做這個拆分的過程最好選擇為業務訪問低峰時段進行。
Redis復制的改進思路
我們線上的系統使用了我們自己改進版的Redis,主要解決了Redis沒有增量復制的缺陷，能夠完成類似Mysql Binlog那樣可以通過從庫請求日誌位置進行增量復制。
我們的持久化方案是首先寫Redis的AOF文件，並對這個AOF文件按文件大小進行自動分割滾動，同時關閉Redis的Rewrite命令，然後會在業務低峰時間進行內存快照存儲，並把當前的AOF文件位置一起寫入到快照文件中，這樣我們可以使快照文件與AOF文件的位置保持一致性，這樣我們得到了系統某一時刻的內存快照，並且同時也能知道這一時刻對應的AOF文件的位置，那麼當從庫發送同步命令時，我們首先會把快照文件發送給從庫，然後從庫會取出該快照文件中存儲的AOF文件位置，並將該位置發給主庫，主庫會隨後發送該位置之後的所有命令，以後的復制就都是這個位置之後的增量信息了。

Redis與MySQL的結合
目前大部分互聯網公司使用MySQL作為數據的主要持久化存儲，那麼如何讓Redis與MySQL很好的結合在一起呢？我們主要使用了一種基於MySQL作為主庫，Redis作為高速數據查詢從庫的異構讀寫分離的方案。
為此我們專門開發了自己的MySQL復制工具，可以方便的實時同步MySQL中的數據到Redis上。

（MySQL-Redis 異構讀寫分離）
總結：
Redis的復制功能沒有增量復制，每次重連都會把主庫整個內存快照發給從庫，所以需要避免向在線服務的壓力較大的主庫上增加從庫。
Redis的復制由於會使用快照持久化方式，所以如果你的Redis持久化方式選擇的是日誌追加方式(aof),那麼系統有可能在同一時刻既做aof日誌文件的同步刷寫磁碟，又做快照寫磁碟操作，這個時候Redis的響應能力會受到影響。所以如果選用aof持久化，則加從庫需要更加謹慎。
可以使用主動復制和presharding方法進行Redis集群搭建與在線擴容。

㈧ redis做游戲伺服器的緩存效率低怎麼解決

因此，對於函數文件，運行結果除輸出變數返回到基本工作空間或者其父工作空間（調用該函數的程序的工作空間）之外
其他中間變數不在基本工作空間或者其父工作空間保留。而對於腳本M文件，其工作空間與基本工作空間'base'是共享的，其運算過程中所用到的中間變數也將在基本工作空間'base'中保留。

㈨ redis服務搭建有幾種方式

redis主從復制集群

實現方式：選擇一台redis伺服器作為master節點（負責寫操作），另外一台或多台伺服器作為slave節點（負責讀操作），slave節點上的數據完全由master節點同步過來。

作用：降低單節點redis伺服器的讀寫負載，將讀寫分離到不同的伺服器
提供數據的可用性


從圖中可以看出，返回0，說明不存在

㈩ redis 緩存伺服器 怎麼給外部系統用

Redis介紹
Redis本質上一個Key/Value資料庫，與Memcached類似的NoSQL型資料庫，但是他的數據可以持久化的保存在磁碟上，解決了服務重啟後數據不丟失的問題，他的值可以是string（字元串）、list（列表）、sets（集合）或者是ordered sets（被排序的集合），所有的數據類型都具有push/pop、add/remove、執行服務端的並集、交集、兩個sets集中的差別等等操作，這些操作都是具有原子性的，Redis還支持各種不同的排序能力
Redis 2.0更是增加了很多新特性，如：提升了性能、增加了新的數據類型、更少的利用內存（AOF和VM）
Redis支持絕大部分主流的開發語言，如：C、Java、C＃、PHP、Perl、Python、Lua、Erlang、Ruby等等
官網：http://code.google.com/p/redis/

Redis性能
根據Redis官方的測試結果：在50個並發的情況下請求10w次，寫的速度是110000次/s，讀的速度是81000次/s
地址：http://code.google.com/p/redis/wiki/Benchmarks

一、安裝過程：
最新穩定版，Redis 2.0.4 stable
wget http://redis.googlecode.com/files/redis-2.6.7.tar.gz （其他版本到官網下載即可）
tar zxf redis-2.6.7.tar.gz
cd redis-2.6.7
與其它軟體不同的是，不需要configure。
make
裝完了。

創建一個目錄
mkdir /usr/local/redis2
cd src
cp redis-server redis-benchmark redis-cli ../redis.conf /usr/local/redis2

二、啟動與停止：
cd /usr/local/redis2
啟動 ./redis-server > /dev/null & 或者 ./redis-server redis.conf 或者 ./redis-server redis.conf 1>log.log 2>errlog.log （1為標准輸出，2為錯誤輸出）

停止 ./redis-cli shutdown
客戶端連接 ./redis-cli

三、測試：

存值：
./redis-cli set hx value
取值：
./redis-cli get hx

> quit
退出連接
> dbsize
(integer) 12
當前資料庫中key的數量
> info
伺服器基本信息
monitor
實時轉儲收到的請求
config get
獲取伺服器的參數配置
flushdb
清空當前資料庫
flushall
清除所有資料庫

四、附註
redis.conf配置文件：
引用
#是否作為守護進程運行
daemonize yes
#配置pid的存放路徑及文件名，默認為當前路徑下
pidfile redis.pid
#Redis默認監聽埠
port 6379
#客戶端閑置多少秒後，斷開連接
timeout 300
#日誌顯示級別
loglevel verbose
#指定日誌輸出的文件名，也可指定到標准輸出埠
logfile stdout
#設置資料庫的數量，默認連接的資料庫是0，可以通過select N來連接不同的資料庫
databases 16
#保存數據到disk的策略
#當有一條Keys數據被改變是，900秒刷新到disk一次
save 900 1
#當有10條Keys數據被改變時，300秒刷新到disk一次
save 300 10
#當有1w條keys數據被改變時，60秒刷新到disk一次
save 60 10000
#當mp .rdb資料庫的時候是否壓縮數據對象
rdbcompression yes
#mp資料庫的數據保存的文件名
dbfilename mp.rdb
#Redis的工作目錄
dir /home/falcon/redis-2.0.0/
########### Replication #####################
#Redis的復制配置
# slaveof <masterip> <masterport>
# masterauth <master-password>

############## SECURITY ###########
# requirepass foobared

############### LIMITS ##############
#最大客戶端連接數
# maxclients 128
#最大內存使用率
# maxmemory <bytes>

########## APPEND ONLY MODE #########
#是否開啟日誌功能
appendonly no
# 刷新日誌到disk的規則
# appendfsync always
appendfsync everysec
# appendfsync no
################ VIRTUAL MEMORY ###########
#是否開啟VM功能
vm-enabled no
# vm-enabled yes
vm-swap-file logs/redis.swap
vm-max-memory 0
vm-page-size 32
vm-pages 134217728
vm-max-threads 4
############# ADVANCED CONFIG ###############
glueoutputbuf yes
hash-max-zipmap-entries 64
hash-max-zipmap-value 512
#是否重置Hash表
activerehashing yes

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