Python 框架学习 Django篇 (十) Redis 缓存

     开发服务器系统的时候，程序的性能是至关重要的。经过我们前面框架的学习，得知一个请求的处理基本分为接受http请求、数据库处理、返回json数据，而这3个部分中就属链接数据库请求的响应速度最慢，因为数据库操作涉及到数据库服务处理请求，读写硬盘数据

     而操作数据库的增、删、改、查中，查询属于读取数据，而删除、修改、增加属于写入数据，我们做缓存也主要是给查询这块的数据做优化

一、缓存的原理

      众所周知，从内存中读写数据的速度要比去磁盘中读写的速度要快，而缓存就是先将我们要查询的数据从mysql数据库中读取一份，然后放到内存中，因为避免了从硬盘读取表记录的操作，程序访问内存的速度要比访问数据库快很多，特别是当一个读操作要涉及到多张表的联合查询，或者这些表比较大，就会非常耗时

      而做缓存可以使用多种方案，最简单的直接通过python的字典做缓存，但这种方法同时也具有很大的弊端，比如不支持分布式，当业务量大的时候部署到不同主机会造成严重的资源占用问题，并且当有一台主机上的缓存数据需要更新时，要通知其他节点一起更新，比较麻烦， 还要防止 数据同步前 可能不同节点给出的数据不一致的问题，而Redis 和 Memcached 是目前两种主流的缓存服务方案，我们这里使用redis做缓存

1、redis部署

网上装redis的教程很多我这里不在赘述，为了省事直接用docker部署了

mkdir /apps/demo/redis/{conf,data} -p
cd /apps/demo/redis


#拉取镜像
docker pull redis:6.2.7

  vi conf/redis.conf

bind 0.0.0.0


maxmemory 4GB
maxmemory-policy allkeys-lru
maxmemory-samples 10

tcp-backlog 511


aof-rewrite-incremental-fsync yes
rdb-save-incremental-fsync yes
rdbcompression yes
rdbchecksum yes


aof-rewrite-incremental-fsync yes

requirepass 123456
rename-command FLUSHDB ""
rename-command FLUSHALL ""
rename-command CONFIG ""


activerehashing yes
dynamic-hz yes
hash-max-ziplist-entries 512
hash-max-ziplist-value 64
list-max-ziplist-entries 512
list-max-ziplist-value 64
set-max-intset-entries 512
zset-max-ziplist-entries 128
zset-max-ziplist-value 64

配置说明

bind 0.0.0.0     #允许外部访问

## 内存优化
maxmemory 4GB                                   # 设置Redis实例的最大内存限制
maxmemory-policy allkeys-lru                    # 设置在达到最大内存限制时所采取的淘汰策略为LRU（最近最少使用）
maxmemory-samples 10                            # 指定在key的过期删除策略中随机抽取的样本数目

## 网络优化
tcp-backlog 511                                 # 设置内核中由Redis监听的TCP连接的最大长度

## 持久化优化
aof-rewrite-incremental-fsync yes               # 启用AOF（Append Only File）增量式文件同步
rdb-save-incremental-fsync yes                  # 使用增量传输来持久化RDB文件
rdbcompression yes                              # 开启RDB文件的压缩
rdbchecksum yes                                 # 启用RDB文件的校验和

## AOF压缩
aof-rewrite-incremental-fsync yes               # 启用AOF（Append Only File）增量式文件同步

## 安全
requirepass yourpassword                        # 设置Redis服务器连接密码
rename-command FLUSHDB ""                       # 重命名FLUSHDB命令
rename-command FLUSHALL ""                      # 重命名FLUSHALL命令
rename-command CONFIG ""                         # 重命名CONFIG命令

## 性能优化
activerehashing yes                             # 启用集群环境的rehashing（对已有的键表重新分布）
dynamic-hz yes                                 
hash-max-ziplist-entries 512                    # 设置hash结构的压缩阈值
hash-max-ziplist-value 64                       # 设置hash结构的压缩阈值
list-max-ziplist-entries 512                    # 设置list结构的压缩阈值
list-max-ziplist-value 64                       # 设置list结构的压缩阈值
set-max-intset-entries 512                      # 设置intset编码的集合的最大元素数量
zset-max-ziplist-entries 128                    # 设置zset结构的压缩阈值
zset-max-ziplist-value 64                       # 设置zset结构的压缩阈值

2、启动服务

vi ./run.sh

 docker run -p 36379:6379 --name redis \
 -v ./data:/data \
 -v ./conf/redis.conf:/etc/redis/redis.conf \
 -d redis:6.2.7 \
 redis-server /etc/redis/redis.conf

运行 

sh run.sh

二、Redis使用

Redis是一个数据仓库服务，这个仓库里面可以存储很多 数据对象

存储的每个数据对象都有一个key，根据这个key，可以找到这个对象。

要添加一个数据对象，必须为这个数据对象指定一个key，就像指定一个房间号

Redis key 对应的value支持多种数据对象，可以是字符串、列表、哈希对象

 

 查阅资料的时候发现有一篇同样讲缓存的帖子很不错，这里留个档

https://blog.csdn.net/qq_43745578/article/details/128569060

 1、登录redis

#登录redis容器
docker exec -it redis bash

#通过redis客户端登录数据库
redis-cli -h 127.0.0.1

#认证用户
auth 123456

 

2、redis数据库切换

redis数据库和mysql一样都是包含很多个数据库的，编号为0-15，通过select 命令切换不同的数据库使用，每个数据库我们可以看作是一个仓库用来存放货物，默认编号为0 ，现在我们切换到1号数据库然后进行下面的仓库，切换完后能看到端口后面跟着个1

select 1

 

3、添加数据

上面说了，redis可以存放各种类型的数据，字符串、列表、哈希对象等等，而根据不同类型的数据，redis也有想对应的命令，比如我们要存入的数据是一个字符串，那么新增的命令就是set，而对应的查询命令为 get  key名

127.0.0.1:6379[1]> set zhangsan:1 ynby
OK

127.0.0.1:6379[1]> get zhangsan:1
"ynby"

4、查询所有的key

很多时候我们是不记得key的名称，就需要模糊查询一下key有那些

127.0.0.1:6379[1]> keys zha*
1) "zhangsan:1"
127.0.0.1:6379[1]>

5、删除数据

127.0.0.1:6379[1]> del zhangsan:1
(integer) 1
127.0.0.1:6379[1]> keys *
(empty array)

6、添加哈希值

如果我们要存入 Redis的对象比较复杂，比如用户信息，包括等级、金币、姓名等等，

可以使用哈希（Hash）对象，Redis 哈希对象的每个字段 ，术语称之为 field

存入Hashes，就使用客户端命令 hmset 或者 hset

#添加hash值
127.0.0.1:6379[1]> hmset user:2001 level 10 coin 1977 name 你好
OK

#获取单个字段的值hget
127.0.0.1:6379[1]> hget user:2001 coin
"1977"


#获取所有字段的值hgetall
127.0.0.1:6379[1]> hgetall user:2001
1) "level"
2) "10"
3) "coin"
4) "1977"
5) "name"
6) "\xe4\xbd\xa0\xe5\xa5\xbd"

上面案例中的name字段的值被utf8编码了，客户端程序在使用时根据需要进行相应解码

7、定义哈希表

既然 Hash 本身就是一个字典，我们通常还会把整个用户表都直接放入 一个hash里面

可以给这个hash对应的对象 起一个key名为 usertable

#添加表数据
hmset usertable u2001  id:2001|level:10|coin:1977|name:张三
hmset usertable u2002  id:2002|level:13|coin:1927|name:李四

#查询表数据
127.0.0.1:6379[1]> hget usertable u2002
"id:2002|level:13|coin:1927|name:\xe6\x9d\x8e\xe5\x9b\x9b"

 步骤6、7保存的方法各有个的缺点，方案6是方便修改单个field的值，但是容易出现大量的key，方案7虽然全局查看key较为方便，但没办法修改单个field的值，只能一起修改

三、Django项目缓存配置

1、安装redis库

pip install django-redis

2、配置django全局缓存

Django_demo/Django_demo/settings.py

CACHES = {
    "default": {
        "BACKEND": "django_redis.cache.RedisCache",
        "LOCATION": "redis://101.43.156.78:36379/1",
        "OPTIONS": {
            "CLIENT_CLASS": "django_redis.client.DefaultClient",
            # 密码
            'PASSWORD': '123456',  #没有密码就去掉这行
        }
    }
}

 上面的这段配置可以放在数据库 DATABASES 配置项的下方。LOCATION 配置项最后的数字1 是 DB number，指定redis的数据库号

3、使用缓存配置

不是任何数据库的数据都应该使用缓存，至少满足两个要求（频繁读取的数据 、较少变动的数据）

如果这个数据写入后基本就不会在修改了，但是需要经常性的读取，那么他就是一个值得缓存的数据

举个例子

      在前面编写的案例中，属于药品的信息就符合上面的两点要求，我们可以在处理列出药品 的API接口 的代码中，把数据库读出的内容进行缓存，这里我们采用上面的缓存方案二(redis使用-7）把所有的 列出药品都放在一个哈希对象中

      首先，我们需要为 列出药品的缓存 创建一个key，名字为 medicinelist因为我们将来会有很多种类型的数据要缓存，它们有不同的key，所以建议统一放在配置文件 settings.py 中

 Django_demo/Django_demo/settings.py

# 记录全局的缓存key，防止重复
class CK:
    # 列出药品 的 缓存 key
    MedineList   = 'list_medicine'
    # 列出客户 的 缓存 key
    CustomerList = 'list_customer'

这样的好处是，放在一起，如果有重复的key名，比较容易发现

4、修改查询数据的缓存配置

我们将原先的查询数据库返回的数据，交给redis

Django_demo/mgr/medicine.py

#添加
from Django_demo import settings
import json
import traceback
from django.core.paginator import Paginator, EmptyPage
from django.db.models import Q
from django_redis import get_redis_connection

# 获取一个和Redis服务的连接
rconn = get_redis_connection("default")

def listmedicine(request):
    try:
        # 查看是否有 关键字 搜索 参数
        keywords = request.params.get('keywords',None)
        # 要获取的第几页
        pagenum = request.params['pagenum']
        # 每页要显示多少条记录
        pagesize = request.params['pagesize']

        # 先看看缓存中是否有
        cacheField = f"{pagesize}|{pagenum}|{keywords}" # 缓存 field

        cacheObj = rconn.hget(settings.CK.MedineList,
                              cacheField)


        # 缓存中有，需要反序列化
        if cacheObj:
            print('缓存命中')
            retObj = json.loads(cacheObj)


        # 如果缓存中没有，再去数据库中查询
        else:
            print('缓存中没有')

            # 返回一个 QuerySet 对象 ，包含所有的表记录
            qs = Medicine.objects.values().order_by('-id')

            if keywords:
                conditions = [Q(name__contains=one) for one in keywords.split(' ') if one]
                query = Q()
                for condition in conditions:
                    query &= condition
                qs = qs.filter(query)


            # 使用分页对象，设定每页多少条记录
            pgnt = Paginator(qs, pagesize)

            # 从数据库中读取数据，指定读取其中第几页
            page = pgnt.page(pagenum)

            # 将 QuerySet 对象 转化为 list 类型
            retlist = list(page)

            retObj = {'ret': 0, 'retlist': retlist,'total': pgnt.count}

            # 存入缓存
            rconn.hset(settings.CK.MedineList,
                       cacheField,
                       json.dumps(retObj))

        # total指定了 一共有多少数据
        return JsonResponse(retObj)

    except EmptyPage:
        return JsonResponse({'ret': 0, 'retlist': [], 'total': 0})

    except:
        print(traceback.format_exc())
        return JsonResponse({'ret': 2,  'msg': f'未知错误\n{traceback.format_exc()}'})

这样，我们就确保了，处理列出药品的请求时，优先从缓存中读取，如果没有再从数据库读取。

并且数据库读取到数据后，存入缓存，这样下次同样的请求就可以从缓存中获取数据了

5、添加缓存数据更新

      使用缓存一定要注意缓存数据的更新，我们前面做完了缓存，如果我们后面对药品数据做出了添加、修改、删除的操作，那么缓存里面的数据就和数据库不一致了，如果我们每次都更新缓存是很麻烦的，简单的方法就是直接删除对应的缓存数据，这样下次请求时缓存中没了数据，还是会去数据库中读取的，这样就能拿到最新的数据到缓存中

def addmedicine(request):

    info    = request.params['data']

    # 从请求消息中 获取要添加客户的信息
    # 并且插入到数据库中
    medicine = Medicine.objects.create(name=info['name'] ,
                            sn=info['sn'] ,
                            desc=info['desc'])


    # 同时删除整个 medicine 缓存数据
    # 因为不知道这个添加的药品会影响到哪些列出的结果
    # 只能全部删除
    rconn.delete(settings.CK.MedineList)

    return JsonResponse({'ret': 0, 'id':medicine.id})


def modifymedicine(request):

    # 从请求消息中 获取修改客户的信息
    # 找到该客户，并且进行修改操作

    medicineid = request.params['id']
    newdata    = request.params['newdata']

    try:
        # 根据 id 从数据库中找到相应的客户记录
        medicine = Medicine.objects.get(id=medicineid)
    except Medicine.DoesNotExist:
        return  {
                'ret': 1,
                'msg': f'id 为`{medicineid}`的药品不存在'
        }


    if 'name' in  newdata:
        medicine.name = newdata['name']
    if 'sn' in  newdata:
        medicine.sn = newdata['sn']
    if 'desc' in  newdata:
        medicine.desc = newdata['desc']

    # 注意，一定要执行save才能将修改信息保存到数据库
    medicine.save()

    # 同时删除整个 medicine 缓存数据
    # 因为不知道这个修改的药品会影响到哪些列出的结果
    # 只能全部删除
    rconn.delete(settings.CK.MedineList)

    return JsonResponse({'ret': 0})


def deletemedicine(request):

    medicineid = request.params['id']

    try:
        # 根据 id 从数据库中找到相应的药品记录
        medicine = Medicine.objects.get(id=medicineid)
    except Medicine.DoesNotExist:
        return  {
                'ret': 1,
                'msg': f'id 为`{medicineid}`的客户不存在'
        }

    # delete 方法就将该记录从数据库中删除了
    medicine.delete()

    # 同时删除整个 medicine 缓存数据
    # 因为不知道这个删除的药品会影响到哪些列出的结果
    # 只能全部删除
    rconn.delete(settings.CK.MedineList)

    return JsonResponse({'ret': 0})

6、测试访问药品表

下面测试一下查询药品表后redis是否缓存成功

vi main.py

import  requests,pprint

#添加认证
payload = {
    'username': 'root',
    'password': '12345678'
}
#发送登录请求
response = requests.post('http://127.0.0.1:8000/api/mgr/signin',data=payload)
#拿到请求中的认证信息进行访问
set_cookie = response.headers.get('Set-Cookie')




# 构建添加 客户信息的 消息体，是json格式
payload = {
    'action': 'list_medicine',
    'pagenum': 1,
    'pagesize' : 3
}

url='http://127.0.0.1:8000/api/mgr/medicines/'

if set_cookie:
    # 将Set-Cookie字段的值添加到请求头中
    headers = {'Cookie': set_cookie}

    # 发送请求给web服务
    response = requests.post(url,json=payload,headers=headers)
    pprint.pprint(response.json())

返回

{'ret': 0,
 'retlist': [{'desc': 'gmkl', 'id': 6, 'name': 'gmkl', 'sn': '111'}],
 'total': 1}

然后我们登录redis查看有没有我们写入的数据

127.0.0.1:6379[1]> hgetall list_medicine
1) "3|1|None"
2) "{\"ret\": 0, \"retlist\": [{\"id\": 6, \"name\": \"gmkl\", \"sn\": \"111\", \"desc\": \"gmkl\"}], \"total\": 1}"

7、测试添加药品表

vi main1.py

import  requests,pprint

#添加认证
payload = {
    'username': 'root',
    'password': '12345678'
}
#发送登录请求
response = requests.post('http://127.0.0.1:8000/api/mgr/signin',data=payload)
#拿到请求中的认证信息进行访问
set_cookie = response.headers.get('Set-Cookie')




# 构建添加 客户信息的 消息体，是json格式
payload = {
    "action":"add_medicine",
    "data":{
        "name":"lhms",
        "sn":"test",
        "desc":"test",

    }
}


url='http://127.0.0.1:8000/api/mgr/medicines/'

if set_cookie:
    # 将Set-Cookie字段的值添加到请求头中
    headers = {'Cookie': set_cookie}

    # 发送请求给web服务
    response = requests.post(url,json=payload,headers=headers)
    pprint.pprint(response.json())

返回

{'id': 7, 'ret': 0}

我们增加、删除、修改，都会将原先redis中的缓存清理掉

 

我们在用第6步的访问在查询下，查看redis缓存数据数据

127.0.0.1:6379[1]> hgetall list_medicine
1) "3|1|None"
2) "{\"ret\": 0, \"retlist\": [{\"id\": 7, \"name\": \"lhms\", \"sn\": \"test\", \"desc\": \"test\"}, {\"id\": 6, \"name\": \"gmkl\", \"sn\": \"111\", \"desc\": \"gmkl\"}], \"total\": 2}"

 

 缓存成功~

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Java Stream 的常用API

Java Stream 的常用API

Java Stream 的常用API 遍历&#xff08;forEach&#xff09; package com.liudashuai;import java.util.ArrayList; import java.util.List;public class Test {public static void main(String[] args) {List<Person> userList new ArrayList<>();userList.ad…
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数据可视化模板案例：制造业提高生产力的关键

数据可视化模板案例：制造业提高生产力的关键

一、模板背景 在这个信息爆炸的时代&#xff0c;数据对于企业的成功至关重要。制造业作为全球经济的重要组成部分&#xff0c;如何有效利用数据提高生产效率、降低成本、优化决策&#xff0c;已成为行业关注的焦点。 二、方案思路 配⾊ - 科技蓝&#xff0c;贴合⼯业主题。 …
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RDkit | 安装报错及使用

RDkit | 安装报错及使用

关于RDKit的学习及介绍&#xff1a; RDKit安装 基础教程&#xff1a;[Getting Started with RDKit in Python] RDkit四&#xff1a;数据处理过程中smiles编码的清洗统一化 reticulate-R Interface to Python 在RStudio中加载 rdkit.Chem和rdkit.Chem.rdmolops 时&#xff0c;报…
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Linux 本地zabbix结合内网穿透工具实现安全远程访问浏览器

Linux 本地zabbix结合内网穿透工具实现安全远程访问浏览器

前言 Zabbix是一个基于WEB界面的提供分布式系统监视以及网络监视功能的企业级的开源解决方案。能监视各种网络参数&#xff0c;保证服务器系统的安全运营&#xff1b;并提供灵活的通知机制以让系统管理员快速定位/解决存在的各种问题。 本地zabbix web管理界面限制在只能局域…
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Android R.fraction

Android R.fraction

来源 我是在看Android10原生代码&#xff0c;绘制状态栏蓝牙电量相关类中第一次看到R.fraction的&#xff0c;如类BatteryMeterDrawable <fraction name"battery_button_height_fraction">10%</fraction> mButtonHeightFraction context.getResources(…
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网络运维Day13

网络运维Day13

文章目录 部署web服务器部署虚拟机web1安装依赖包解压NGINX压缩包初始化编译编译安装查看验证配置动静分离 部署虚拟机web2安装依赖包解压NGINX压缩包初始化编译编译安装查看验证配置动静分离 配置NGINX七层代理测试健康检查功能 配置NGINX四层代理部署代理服务器 总结 部署web…
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2022年09月 Python（五级）真题解析#中国电子学会#全国青少年软件编程等级考试

2022年09月 Python（五级）真题解析#中国电子学会#全国青少年软件编程等级考试

Python等级考试（1~6级）全部真题・点这里 一、单选题（共25题，每题2分，共50分） 第1题 已知字符串：s=“语文,数学,英语”，执行print(s.split(“,”))语句后结果是？（ ） A: [‘语文’, ‘数学’, ‘英语’] B: [语文, 数学, 英语] C: [‘语文, 数学, 英语’] D: [‘语…
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使用opencv实现图像的畸形矫正：仿射变换

使用opencv实现图像的畸形矫正：仿射变换

1 仿射变换 1.1 什么是仿射变换 在图像处理中&#xff0c;经常需要对图像进行各种操作如平移、缩放、旋转、翻转等&#xff0c;这些都是图像的仿射变换。图像仿射变换又称为图像仿射映射&#xff0c;是指在几何中&#xff0c;一个向量空间进行一次线性变换并接上一个平移&…
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