用了很久的redis了。随着业务的要求越来越高。对redis的读写速度要求也越来越高。正好最近有个需求(需要在秒级取值1000+的数据),如果对于传统的单词取值,循环取值,消耗实在是大,有小伙伴可能考虑到多线程,但这并不是最好的解决方案,这里考虑到了redis特有的功能pipeline管道功能。
下面就更大家演示一下pipeline在python环境下的使用情况。
1、插入数据
> import redis > conn = redis.Redis(host='192.168.8.176',port=6379) > pipe = conn.pipeline() > pipe.hset("hash_key","leizhu900516",8) Pipeline<ConnectionPool<Connection<host=192.168.8.176,port=6379,db=0> > pipe.hset("hash_key","chenhuachao",9) Pipeline<ConnectionPool<Connection<host=192.168.8.176,port=6379,db=0> > pipe.hset("hash_key","wanger",10) Pipeline<ConnectionPool<Connection<host=192.168.8.176,port=6379,db=0> > pipe.execute() [1L, 1L, 1L] >
2、批量读取数据
> pipe.hget("hash_key","leizhu900516") Pipeline<ConnectionPool<Connection<host=192.168.8.176,port=6379,db=0> > pipe.hget("hash_key","chenhuachao") Pipeline<ConnectionPool<Connection<host=192.168.8.176,port=6379,db=0> > pipe.hget("hash_key","wanger") Pipeline<ConnectionPool<Connection<host=192.168.8.176,port=6379,db=0> > result = pipe.execute() > print result ['8', '9', '10'] #有序的列表 >
总结:redis的pipeline就是这么简单,实际生产环境,根据需要去编写相应的代码。思路同理,如:
redis_db = redis.Redis(host='127.0.0.1',port=6379) data = ['zhangsan', 'lisi', 'wangwu'] with redis_db.pipeline(transaction=False) as pipe: for i in data: pipe.zscore(self.key, i) result = pipe.execute() print result # [100, 80, 78]
线上的redis一般都是集群模式,集群模式下使用pipeline的时候,在创建pipeline的对象时,需要指定
pipe =conn.pipeline(transaction=False)
经过线上实测,利用pipeline取值3500条数据,大约需要900ms,如果配合线程or协程来使用,每秒返回1W数据是没有问题的,基本能满足大部分业务。
以上这篇python使用pipeline批量读写redis的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
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