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python编辑redis(python使用pipeline批量读写redis的方法)

时间:2022-03-29 03:07:27类别:脚本大全

python编辑redis

python使用pipeline批量读写redis的方法

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

  • ?
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
  • 11
  • 12
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  • 15
  • 16
  • 17
  • 18
  • >>> 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

  • ?
  • 1
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  • 6
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  • 10
  • 11
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  • 13
  • 14
  • >>> 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:

  • ?
  • 1
  • 2
  • 3
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  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
  • 11
  • 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

  • ?
  • 1
  • 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开心学习网。

    原文链接:http://blog.51cto.com/leizhu/1825733

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