本教程的知识点为:简介 1. 内容 2. 目标 产品效果 ToutiaoWeb虚拟机使用说明 数据库 理解ORM 作用 思考： 使用ORM的方式选择 数据库 SQLAlchemy操作 1 新增 2 查询 all() 数据库 分布式ID 1 方案选择 2 头条 使用雪花算法 （代码 toutiao-backend/common/utils/snowflake) 数据库 Redis 1 Redis事务 基本事务指令 Python客户端操作 Git工用流 调试方法 JWT认证方案 JWT & JWS & JWE Json Web Token(JWT) OSS对象存储 存储 需求 方案 使用 缓存 缓存架构 多级缓存 头条项目的方案 缓存数据 缓存 缓存问题 1 缓存 2 缓存 头条项目缓存与存储设计 APScheduler定时任务 定时修正统计数据 RPC RPC简介 1. 什么是RPC RPC 编写客户端 头条首页新闻推荐接口编写 即时通讯 即时通讯简介 即时通讯 Socket.IO 1 简介 优点： 缺点： Elasticsearch 简介与原理 1 简介 属于面向文档的数据库 2 搜索的原理——倒排索引（反向索引）、分析、相关性排序 Elasticsearch 文档 索引文档（保存文档数据） 获取指定文档 判断文档是否存在 单元测试 为什么要测试 测试的分类 什么是单元测试 断言方法的使用：

完整笔记资料代码->：https://gitee.com/yinuo112/Backend/tree/master/Python/嘿马头条项目从到完整开发教程/note.md

感兴趣的小伙伴可以自取哦~

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数据库

• 数据库设计

• SQLAlchemy

• 数据库理论

• 分布式ID

• Redis

Redis

1 Redis事务

基本事务指令

Redis提供了一定的事务支持，可以保证一组操作原子执行不被打断，但是如果执行中出现错误，事务不能回滚，Redis未提供回滚支持。

• multi 开启事务
• exec 执行事务

127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379> set a 100
QUEUED
127.0.0.1:6379> set b 200
QUEUED
127.0.0.1:6379> get a
QUEUED
127.0.0.1:6379> get b
QUEUED
127.0.0.1:6379> exec
1) OK
2) OK
3) "100"
4) "200"

使用multi开启事务后，操作的指令并未立即执行，而是被redis记录在队列中，等待一起执行。当执行exec命令后，开始执行事务指令，最终得到每条指令的结果。

127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379> set c 300
QUEUED
127.0.0.1:6379> hgetall a
QUEUED
127.0.0.1:6379> set d 400
QUEUED
127.0.0.1:6379> get d
QUEUED
127.0.0.1:6379> exec
1) OK
2) (error) WRONGTYPE Operation against a key holding the wrong kind of value
3) OK
4) "400"
127.0.0.1:6379>

如果事务中出现了错误，事务并不会终止执行，而是只会记录下这条错误的信息，并继续执行后面的指令。所以事务中出错不会影响后续指令的执行。

Python客户端操作

在Redis的Python 客户端库redis-py中，提供了pipeline (称为流水线 或 管道)，该工具的作用是：

• 在客户端统一收集操作指令
• 补充上multi和exec指令，当作一个事务发送到redis服务器执行

from redis import StrictRedis
r = StrictRedis.from_url('redis://127.0.0.1:6381/0')
pl = r.pipeline()
pl.set('a', 100)
pl.set('b', 200)
pl.get('a')
pl.get('b')
ret = pl.execute()
print(ret) #  [True, True, b'100', b'200']

watch监视

若在构建的redis事务在执行时依赖某些值，可以使用watch对数据值进行监视。

127.0.0.1:6379> set stock 100
OK
127.0.0.1:6379> watch stock
OK
127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379> incrby stock -1
QUEUED
127.0.0.1:6379> incr sales
QUEUED
127.0.0.1:6379> exec
1) (integer) 99
2) (integer) 1

事务exec执行前被监视的stock值未变化，事务正确执行。

127.0.0.1:6379> set stock 100
OK
127.0.0.1:6379> watch stock
OK
127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379> incrby stock -1
QUEUED
127.0.0.1:6379> incr sales
QUEUED

此时在另一个客户端修改stock的值，执行

127.0.0.1:6379> incrby stock -2
(integer) 98

当第一个客户端再执行exec时

127.0.0.1:6379> exec
(nil)

表明事务需要监视的stock值发生了变化，事务不能执行了。

注意：Redis Cluster 集群不支持事务

2 Redis持久化

redis可以将数据写入到磁盘中，在停机或宕机后，再次启动redis时，将磁盘中的备份数据加载到内存中恢复使用。这是redis的持久化。持久化有如下两种机制。

RDB 快照持久化

redis可以将内存中的数据写入磁盘进行持久化。在进行持久化时，redis会创建子进程来执行。

redis默认开启了快照持久化机制。

进行快照持久化的时机如下

• 定期触发

redis的配置文件

#   save  


  #
  #   Will save the DB if both the given number of seconds and the given
  #   number of write operations against the DB occurred.
  #
  #   In the example below the behaviour will be to save:
  #   after 900 sec (15 min) if at least 1 key changed
  #   after 300 sec (5 min) if at least 10 keys changed
  #   after 60 sec if at least 10000 keys changed
  #
  #   Note: you can disable saving completely by commenting out all "save" lines.
  #
  #   It is also possible to remove all the previously configured save
  #   points by adding a save directive with a single empty string argument
  #   like in the following example:
  #
  #   save ""

  save 900 1
  save 300 10
  save 60 10000

• BGSAVE

执行BGSAVE命令，手动触发RDB持久化

• SHUTDOWN

关闭redis时触发

AOF 追加文件持久化

redis可以将执行的所有指令追加记录到文件中持久化存储，这是redis的另一种持久化机制。

redis默认未开启AOF机制。

redis可以通过配置如下项开启AOF机制

appendonly yes  # 是否开启AOF
appendfilename "appendonly.aof"  # AOF文件

AOF机制记录操作的时机

# appendfsync always  # 每个操作都写到磁盘中


appendfsync everysec  # 每秒写一次磁盘，默认


# appendfsync no  # 由操作系统决定写入磁盘的时机

使用AOF机制的缺点是随着时间的流逝，AOF文件会变得很大。但redis可以压缩AOF文件。

结合使用

redis允许我们同时使用两种机制，通常情况下我们会设置AOF机制为everysec 每秒写入，则最坏仅会丢失一秒内的数据。

3 Redis高可用

为了保证redis最大程度上能够使用，redis提供了主从同步+Sentinel哨兵机制。

Sentinel 哨兵

[

redis提供的哨兵是用来看护redis实例进程的，可以自动进行故障转移，其功能如下：

• Monitoring. Sentinel constantly checks if your master and slave instances are working as expected.
• Notification. Sentinel can notify the system administrator, another computer programs, via an API, that something is wrong with one of the monitored Redis instances.
• Automatic failover. If a master is not working as expected, Sentinel can start a failover process where a slave is promoted to master, the other additional slaves are reconfigured to use the new master, and the applications using the Redis server informed about the new address to use when connecting.
• Configuration provider. Sentinel acts as a source of authority for clients service discovery: clients connect to Sentinels in order to ask for the address of the current Redis master responsible for a given service. If a failover occurs, Sentinels will report the new address

在redis安装后，会自带sentinel哨兵程序，修改sentinel.conf配置文件

bind 127.0.0.1
port 26380
daemonize yes
logfile /var/log/redis-sentinel.log
sentinel monitor mymaster 127.0.0.1 6380 2
sentinel down-after-milliseconds mymaster 30000
sentinel parallel-syncs mymaster 1
sentinel failover-timeout mymaster 180000

• sentinel monitor mymaster 127.0.0.1 6380 2 说明

• mymaster 为sentinel监护的redis主从集群起名

• 127.0.0.1 6300 为主从中任一台机器地址
• 2 表示有两台以的sentinel认为某一台redis宕机后，才会进行自动故障转移。

启动方式：

redis-sentinel sentinel.conf

高可用方案注意事项

• 至少三个sentinel以上
• sentinel要分散运行在不同的机器上

Python客户端使用

# redis 哨兵


REDIS_SENTINELS = [
    ('127.0.0.1', '26380'),
    ('127.0.0.1', '26381'),
    ('127.0.0.1', '26382'),
]
REDIS_SENTINEL_SERVICE_NAME = 'mymaster'

from redis.sentinel import Sentinel
_sentinel = Sentinel(REDIS_SENTINELS)
redis_master = _sentinel.master_for(REDIS_SENTINEL_SERVICE_NAME)
redis_slave = _sentinel.slave_for(REDIS_SENTINEL_SERVICE_NAME)

使用示例

# 读数据，master读不到去slave读


try:
    real_code = redis_master.get(key)
except ConnectionError as e:
    real_code = redis_slave.get(key)



# 写数据，只能在master里写


try:
    current_app.redis_master.delete(key)
except ConnectionError as e:
    logger.error(e)

4 Redis集群

[

Reids Cluster集群方案，内部已经集成了sentinel机制来做到高可用。

Python客户端

# redis 集群


REDIS_CLUSTER = [
    {'host': '127.0.0.1', 'port': '7000'},
    {'host': '127.0.0.1', 'port': '7001'},
    {'host': '127.0.0.1', 'port': '7002'},
]

from rediscluster import StrictRedisCluster
redis_cluster = StrictRedisCluster(startup_nodes=REDIS_CLUSTER)



# 可以将redis_cluster就当作普通的redis客户端使用


redis_master.delete(key)

注意：

• redis cluster 不支持事务
• redis cluster 不支持多键操作，如mset

5 用途

• 缓存

• 持久存储

• 数据库的统计冗余字段 放到 redis中保存

6 相关补充阅读

• [
• 《Redis实践》 （Redis in action)

Git工用流

Git工用流

Gitflow工作流

Gitflow工作流通过为功能开发、发布准备和维护分配独立的分支，让发布迭代过程更流畅。严格的分支模型也为大型项目提供了一些非常必要的结构。

这节介绍的Gitflow工作流借鉴自在nvie的Vincent Driessen。

Gitflow工作流定义了一个围绕项目发布的严格分支模型。虽然比功能分支工作流复杂几分，但提供了用于一个健壮的用于管理大型项目的框架。

Gitflow工作流没有用超出功能分支工作流的概念和命令，而是为不同的分支分配一个明确的角色，并定义分支之间如何和什么时候进行交互。 除了使用功能分支，在做准备、维护和记录发布时，也定义了各自的分支。 当然你可以用上功能分支工作流所有的好处：Pull Requests、隔离实验性开发和更高效的协作。

1 工作方式

Gitflow工作流仍然用中央仓库作为所有开发者的交互中心。和其它的工作流一样，开发者在本地工作并push分支到要中央仓库中。

2 历史分支

相对于使用仅有的一个master分支，Gitflow工作流使用两个分支来记录项目的历史。master分支存储了正式发布的历史，而develop分支作为功能的集成分支。 这样也方便master分支上的所有提交分配一个版本号。

剩下要说明的问题围绕着这2个分支的区别展开。

3 功能分支

每个新功能位于一个自己的分支，这样可以push到中央仓库以备份和协作。 但功能分支不是从master分支上拉出新分支，而是使用develop分支作为父分支。当新功能完成时，合并回develop分支。 新功能提交应该从不直接与master分支交互。

注意，从各种含义和目的上来看，功能分支加上develop分支就是功能分支工作流的用法。但Gitflow工作流没有在这里止步。

4 发布分支

一旦develop分支上有了做一次发布（或者说快到了既定的发布日）的足够功能，就从develop分支上checkout一个发布分支。 新建的分支用于开始发布循环，所以从这个时间点开始之后新的功能不能再加到这个分支上—— 这个分支只应该做Bug修复、文档生成和其它面向发布任务。 一旦对外发布的工作都完成了，发布分支合并到master分支并分配一个版本号打好Tag。 另外，这些从新建发布分支以来的做的修改要合并回develop分支。

使用一个用于发布准备的专门分支，使得一个团队可以在完善当前的发布版本的同时，另一个团队可以继续开发下个版本的功能。 这也打造定义良好的开发阶段（比如，可以很轻松地说，『这周我们要做准备发布版本4.0』，并且在仓库的目录结构中可以实际看到）。

常用的分支约定：

用于新建发布分支的分支: develop
用于合并的分支: master
分支命名: release-* 或 release/*

5 维护分支

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