测试平台系列(80) 封装Redis客户端

本文涉及的产品
Redis 开源版,标准版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
云数据库 Tair(兼容Redis),内存型 2GB
简介: 封装Redis客户端

大家好~我是米洛


我正在从0到1打造一个开源的接口测试平台, 也在编写一套与之对应的完整教程,希望大家多多支持。


欢迎关注我的龚仲耗测试开发坑货,获取最新文章教程!

回顾


上一节我们编写了Redis的相关配置编辑页面,博主这里也趁热打铁,把前端页面完善了。(可能会有一点点小问题,但应该主流程都正常)

其实和其他配置管理页面差不多,前端优化了一下面包屑,顶部的菜单也放回到左侧了。看看mac下的效果:

10.jpg

这里我给自己本地部署了个单实例的redis


搜索选项改动了一些,所见即所得,如果搜索项发生变化,那么内容也会随之切换

关于Redis客户端的选用


其实在这个问题上我是比较纠结的,redis有star很多的py客户端,也有与之对应的集群版本。但他们并不支持asyncio

而支持asyncio的aioredis,本身是个很好的选择,但人家没有支持redis集群的计划。orz

所以今天想的是要不就用个同步的redis-cluster-py库算了,不过在我翻了github一段时间,发现了个叫aredis的异步库。大概瞅了下,他基本上是保持了和redis-cluster-py接近的api,可能也是为了吸引用户

所以咱们就先试验一下,小白鼠嘛,总得有人来做。

安装aredis


看官网是要安装aredis[hiredis],但我好像不适合这样方式,于是我分开装:


pip3 install aredis hiredis

编写RedisManager


其实这里还是和MySQL比较接近的,也是通过一个字典存放各个redis的连接配置。

不过由于Redis的集群和单实例还有一点区别(好在我们编写配置的时候就准备好了),所以我们最好是针对单实例和集群分别编写2个map存放他们的client,当然1个也是ok的。

整体流程: 从字典获取客户端,如果没有则新开一个客户端,并放入缓存,有则返回。

  • 可能存在的问题
    代码不是线程安全的,需要观察是否需要加锁
    缓存不像LRU会降频,也不能自动过期
    对我来说第一个肯定是个大问题,如果出现了就必须得解决。至于第二个问题,由于redis配置很少变动,而且我们本身是连接池的形式,所以影响不算大。
    话不多说,现在我们就来编写吧:


"""
redis客户端,基于aredis(支持集群,aioredis不支持集群)
"""
from aredis import StrictRedisCluster, ClusterConnectionPool, ConnectionPool, StrictRedis
from app.excpetions.RedisException import RedisException
class PityRedisManager(object):
    """非线程安全,可能存在问题
    """
    _cluster_pool = dict()
    _pool = dict()
    @staticmethod
    def get_cluster_client(redis_id: int, addr: str):
        """
        获取redis集群客户端
        :param redis_id:
        :param addr:
        :return:
        """
        cluster = PityRedisManager._cluster_pool.get(redis_id)
        if cluster is not None:
            return cluster
        client = PityRedisManager.get_cluster(addr)
        PityRedisManager._cluster_pool[redis_id] = client
        return client
    @staticmethod
    def get_single_node_client(redis_id: int, addr: str, password: str, db: str):
        """
        获取redis单实例客户端
        :param redis_id:
        :param addr:
        :param password:
        :param db:
        :return:
        """
        node = PityRedisManager._cluster_pool.get(redis_id)
        if node is not None:
            return node
        host, port = addr.split(":")
        pool = ConnectionPool(host=host, port=port, db=db, max_connections=100, password=password,
                              decode_responses=True)
        client = StrictRedis(connection_pool=pool)
        PityRedisManager._pool[redis_id] = PityRedisManager.get_cluster(addr)
        return client
    @staticmethod
    def refresh_redis_client(redis_id: int, addr: str, password: str, db: str):
        """
        刷新redis客户端
        :param redis_id:
        :param addr:
        :param password:
        :param db:
        :return:
        """
        host, port = addr.split(":")
        pool = ConnectionPool(host=host, port=port, db=db, max_connections=100, password=password,
                              decode_responses=True)
        client = StrictRedis(connection_pool=pool, decode_responses=True)
        PityRedisManager._pool[redis_id] = client
    @staticmethod
    def refresh_redis_cluster(redis_id: int, addr: str):
        PityRedisManager._cluster_pool[redis_id] = PityRedisManager.get_cluster(addr)
    @staticmethod
    def get_cluster(addr: str):
        """
        获取集群连接池
        :param addr:
        :return:
        """
        try:
            nodes = addr.split(',')
            startup_nodes = [{"host": n.split(":")[0], "port": n.split(":")[1]} for n in nodes]
            pool = ClusterConnectionPool(startup_nodes=startup_nodes, max_connections=100, decode_responses=True)
            client = StrictRedisCluster(connection_pool=pool, decode_responses=True)
            return client
        except Exception as e:
            raise RedisException(f"获取Redis连接失败, {e}")

我们以数据库的唯一id为key,缓存redis的连接池

由于连接池会自动开启/关闭连接,所以我们不需要手动关闭客户端,非常方便。

11.jpg

仔细看看redis执行command的方法,里面会开辟连接,最终关闭连接,这就是连接池的好处,连接不会过期,因为每次都是新获取的

可以明显看到我们分别用了ClusterConnectionPool和ConnectionPool,分别对应集群和实例。参数基本上算是一致。

至于refresh,是给改动redis以后做的刷新连接的工作。

以上就是RedisManager的内容,到这只是能够获取Redis客户端了。

尝试一下


有条件的同学可以本次安装redis:


$ wget https://download.redis.io/releases/redis-6.2.6.tar.gz
$ tar xzf redis-6.2.6.tar.gz
$ cd redis-6.2.6
$ make

make了以后,修改redis-6.2.6目录下的redis.conf, 接着取消这一行的注释:

12.jpg

image

使用密码模式(redis最好是加密码,端口号也尽量不要用原生的6379,本宝宝有台机器被人通过redis植入了挖矿程序,苦不堪言

  • 在redis-6.2.6目录下启动


src/redis-server redis.conf

这样本地redis的实例就启动了~

13.jpg

image

编写个在线测试redis的接口


14.jpg

image


  • 先通过id拿到redis的配置信息
  • 然后通过manager拿到连接池
  • 对redis发动命令
    我们在http://localhost:7777/docs打开swagger调试:
  • 读取faker

15.jpg

image


  • 设置faker为s12

16.jpg

image


  • 再次取faker

17.jpg

image

可以看到redis的相关操作已经是可以用了,那我们今天的内容就到这了,愉快的周末总是辣么短暂


下一节我们就得编写在线执行Redis的命令及相关页面了!




相关文章
|
28天前
|
关系型数据库 MySQL 测试技术
【分享】AgileTC测试用例管理平台使用分享
AgileTC 是一个脑图样式测试用例管理平台,支持用例设计、执行与团队协作,帮助测试人员高效管理测试流程。
172 116
【分享】AgileTC测试用例管理平台使用分享
|
26天前
|
人工智能 数据可视化 测试技术
AI测试平台自动遍历:低代码也能玩转全链路测试
AI测试平台的自动遍历功能,通过低代码配置实现Web和App的自动化测试。用户只需提供入口链接或安装包及简单配置,即可自动完成页面结构识别、操作验证,并生成可视化报告,大幅提升测试效率,特别适用于高频迭代项目。
|
1月前
|
人工智能 测试技术 调度
写用例写到怀疑人生?AI 智能测试平台帮你一键生成!
霍格沃兹测试开发学社推出AI智能测试用例生成功能,结合需求文档一键生成高质量测试用例,大幅提升效率,减少重复劳动。支持自定义提示词、多文档分析与批量管理,助力测试人员高效完成测试设计,释放更多时间投入核心分析工作。平台已开放内测,欢迎体验!
|
1月前
|
人工智能 测试技术 项目管理
测试不再碎片化:AI智能体平台「项目资料套件」功能上线!
在实际项目中,需求文档分散、整理费时、测试遗漏等问题常困扰测试工作。霍格沃兹推出AI智能体测试平台全新功能——项目资料套件,可将多个关联文档打包管理,并一键生成测试用例,提升测试完整性与效率。支持套件创建、文档关联、编辑删除及用例生成,适用于复杂项目、版本迭代等场景,助力实现智能化测试协作,让测试更高效、更专业。
|
2月前
|
存储 人工智能 算法
AI测试平台实战:深入解析自动化评分和多模型对比评测
在AI技术迅猛发展的今天,测试工程师面临着如何高效评估大模型性能的全新挑战。本文将深入探讨AI测试平台中自动化评分与多模型对比评测的关键技术与实践方法,为测试工程师提供可落地的解决方案。
|
28天前
|
人工智能 自然语言处理 测试技术
AI测试平台的用例管理实践:写得清晰,管得高效,执行更智能
在测试过程中,用例分散、步骤模糊、回归测试效率低等问题常困扰团队。霍格沃兹测试开发学社推出的AI测试平台,打通“用例编写—集中管理—智能执行”全流程,提升测试效率与覆盖率。平台支持标准化用例编写、统一管理操作及智能执行,助力测试团队高效协作,释放更多精力优化测试策略。目前平台已开放内测,欢迎试用体验!
|
2月前
|
存储 人工智能 文字识别
从零开始打造AI测试平台:文档解析与知识库构建详解
AI时代构建高效测试平台面临新挑战。本文聚焦AI问答系统知识库建设,重点解析文档解析关键环节,为测试工程师提供实用技术指导和测试方法论
|
5月前
|
缓存 NoSQL 关系型数据库
美团面试:MySQL有1000w数据,redis只存20w的数据,如何做 缓存 设计?
美团面试:MySQL有1000w数据,redis只存20w的数据,如何做 缓存 设计?
美团面试:MySQL有1000w数据,redis只存20w的数据,如何做 缓存 设计?
|
19天前
|
存储 缓存 NoSQL
Redis专题-实战篇二-商户查询缓存
本文介绍了缓存的基本概念、应用场景及实现方式,涵盖Redis缓存设计、缓存更新策略、缓存穿透问题及其解决方案。重点讲解了缓存空对象与布隆过滤器的使用,并通过代码示例演示了商铺查询的缓存优化实践。
108 1
Redis专题-实战篇二-商户查询缓存

热门文章

最新文章