想要看更加舒服的排版、更加准时的推送 关注公众号“不太灵光的程序员” 每日八点有干货推送 公众号“不太灵光的程序员” 同时发布《【Redis数据结构 String类型】String类型生产中的应用 缓存、计数器、限速器的实现》
本文依旧会对学习内容进行拆分，建议阅读时间基本保持10分钟内，想学习之前章节内容点击《你不了解的Redis》阅读所有章节内容。 Redis数据结构系列是对Redis常用的String、List、Set、Sorted Set、Hashe和Stream6种数据结构进行介绍，并使用redis-py进行实践操作。
String是在Redis应用最的数据结构了，使用key-values做缓存、计数器、限流器。
我们先简单了解下String的操作命令再来使用这些功能做些小实验。
SET key value [EX seconds] [PX milliseconds] [NX|XX]
ex - 设置过期时间，单位秒px - 设置过期时间，单位毫秒当SET命令执行成功之后，之前设置的过期时间都将失效，以最新的过期时间为准
nx - 如果设置为True，则只有name不存在时，当前set操作才执行xx - 如果设置为True，则只有name存在时，当前set操作才执行nx和xx的功能看上去鸡肋，可能环境初始的时候能用的上，默认情况都为False
使用SET创建一个key时，如果key已经存在，操作会直接覆盖原来的值，不管之前的key保存的数据是什么类型，也就是说如果我们之前使用message.mq 创建了一个List类型来实现消息队列，再次 SET 时也操作了 message.mq 这个key后，结果会使你的系统陷入瘫痪。
我们来测试一下：
print(r.lpush("user:server:message.mq", "Hello World")) print(r.lrange("user:server:message.mq", 0, 0)) print(r.type("user:server:message.mq")) print(r.set("user:server:message.mq", "Hello World")) print(r.get("user:server:message.mq")) print(r.type("user:server:message.mq")) print(r.lpush("user:server:message.mq", "Hello World")) > 1 > ['Hello World'] > list > True > Hello World > string > WRONGTYPE Operation against a key holding the wrong kind of value规范的命名key值是不就显的格外重要了，也可以将特定功能的key放在同一个命名空间中来避免错误。
GET的操作就比较合理了，只可以获取时String类型的数值，当key不存在时返回None对象 在redis-py中会返回两种空值，需要特别注意下
print(r.lpush("user:server:message.mq", "Hello World")) print(r.rpop("user:server:message.mq")) print(r.type("user:server:message.mq")) print(type(r.type("user:server:message.mq"))) print(r.type("user:server:message.mq") is None) print(r.get("user:1000:index")) print(r.get("user:1000:index") is None) > 1 > Hello World > none > <class 'str'> > False > None > True注：我们对一个空的List类型进行操作，获取它的数值类型返回值是none字符串，并不是None对象，GET获取一个不存在的key时返回的是None对象。
使用MSET/MGET一次操作多个键值对来减少客户端和服务端的通信次数，从而提升操作效率
print(r.mset({"user:1001:index": 1, "user:1002:index": "100"})) print(r.mget("user:1001:index", "user:1002:index")) print(r.mget(["user:1001:index", "user:1002:index"])) > True > ['1', '100'] > ['1', '100']当values的数值是可以表示数字的字符串，就可以使用该原子性操作对数值进行增加或减少操作，如果操作的key不存在时会先将key的值设定为0再做加1操作。
原子操作是一个操作或者一系列不可分割的操作，在执行完毕之前不会被任何其它任务或事件中断，就是说即使有多个客户端对同一个key同时发出INCR命令，也决不会导致竞争的情况。
举个简单的例子，当客户端1和客户端2同时读取key的值是10，并且都INCR将值加1，最终key的值一定是12，Redis服务端收到两个INCR命令时是顺序执行两次 read-increment-set，read-increment-set 操作，后者递增前会重新读取数值，read-increment-set操作完成前，其他客户端不会在同一时间执行任何命令，这也和单线程不存在数据共享有关吧。
因为多线程的本质就是CPU模拟出来多个线程的情况，这种模拟出来的情况就有一个代价，就是上下文的切换，对于一个内存的系统来说，它没有上下文的切换就是效率最高的。
Redis用单个CPU绑定一块内存的数据，然后针对这块内存的数据进行多次读写的时候，都是在一个CPU上完成的，所以它是单线程处理这个事。在内存的情况下，这个方案就是最佳方案 — — 阿里 沈询
这就和CPU、内存、磁盘的运行速度有关，我们大多数的操作是需要读取数据库、接口数据或者文件再进行逻辑计算，需要操作磁盘IO和网络IO，IO操作的时间远远要大于内存、CPU，不能让CPU就这么等着，就要切换到不需要等待的任务上继续执行。
print(r.mget(["user:1000:index", "user:1001:index"])) print(r.incr("user:1000:index")) print(r.incr("user:1001:index")) print(r.mget(["user:1000:index", "user:1001:index"])) > [None, '1'] > 1 > 2 > ['1', '2']注: 由于Redis没有一个明确的类型来表示整型数据，所以这个操作是一个字符串操作。
但事实上，Redis内部采用整数形式来存储这些整数值的字符串的。
注：INCRBYFLOAT 可以将一个整型数值转化为浮点数进行操作，如果小数位为0的浮点数进行 INCR操作是可以的，但是 INCR 不会对浮点的数值进行四舍五入的取整操作，如果小数位存在有效数值会触发异常。
有一天个人博客“不太灵光的程序员”里有了一篇爆红的文章，访问量巨高都把要把数据库拉挂了？首先文章的内容的更新频率是不高的，我们就可考虑缓存。
首先定义格式为"article:{ids}:details"的key来表示缓存文章，这里设不设置缓存时间区别不大，如果对文章做修改了SET新的文章到key里就好了。
这样每次有新的请求进来就不会去实时的查数据库，从而降低页面的响应时间。
示例代码：
def get_db(): time.sleep(5) return "不太灵感的程序带你了解Redis" def get_article_details(article_id): details = r.get(f"article:{article_id}:details") if details: print('我从缓存来') return details else: print('我从数据库来') details = get_db() r.set(f"article:{article_id}:details", details) return details if __name__ == "__main__": for i in range(3): start = time.time() details = get_article_details(1001) end = time.time() print(details, end - start)
String的原子递增操作最常用的使用场景是计数器。
还是以我们火爆的博客为例子，怎么才能记录它到底有多火爆呢，肯定需要记录下每篇文章的访问量，让后把每日的访问增量和总量，访问爆发的时间段出个统计去找广告商要钱对不对。
先不考虑session的过滤，只要你点进来就算一次访问，接下来按天来统计每篇文章的访问量。
定义格式为"article:{ids}:visits:date"的key来表示文章一天的访问量，每次用户访问这个页面的时候对这个key执行一下incr命令，这样就可以实现一个简单的计数器了。
示例代码：
def read_article(article_id, date): details = get_article_details(article_id) print('当前访问量：', r.incr(f"article:{article_id}:visits:{date}")) return details if __name__ == "__main__": for d in pd.date_range(start='2020-02-20', end='2020-02-25', freq='D'): date = d.date() for i in range(random.randint(1, 3)): details = read_article(1001, date) visits = r.get(f"article:1001:visits:{date}") print(f"{date}访问量{visits}")
限速器是一种可以限制某些操作执行速率的特殊场景。
比如博客里会存在军恶意刷留言、刷点赞的情况，就可以用限速器来控制它。
定义格式为"user:{ids}:gives"的key来表示用户点前时段的点赞数，比方我的博客限制10s最多点赞5次，超过5次就提示"您的点赞次数太多了，请休息一下!"，在设置个禁言期 20s。
如果你真的现在我的博客和公众号里点赞留言，请点死我！！！！
快来微信搜一搜关注 “不太灵光的程序员”，给予他力量。
和计数器的区别在与key的有效期，当前的场景里我们是不关注key的到底被点击了多少次，只要在10s里没超过5次就不关心，所以需要加超时时间，每次用户点赞的时候对这个key执行一下incr命令。
示例代码：
def give_article(user_id): keyname = f"user:{user_id}:gives" gives = r.get(keyname) if gives and int(gives) >= 5: print('您的点赞次数太多了，请休息一下!') else: gives = r.incr(keyname) if r.ttl(keyname) == -1: r.expire(keyname, 10) if gives == 5: r.expire(keyname, 20) print(f'当前点赞 {gives} 次') if __name__ == "__main__": for i in range(60): give_article(1001) time.sleep(1)限制当前发文次数、接口调用次数限制、游戏种体力都可以用到限速器。
