Redis作为一个单线程命令处理模型的Key-Value型数据库,由于线程间共享内存的特性,使得Redis的访问速度大大加快。同时,Redis的多进程访问也延伸出很多优势,这对应用程序的性能和可扩展性都会有很大的提升。下面将以Python的Redis客户端library来展示如何实现多个进程访问Redis:
我们需要使用Python的Redis客户端library来访问Redis。 为了提高性能,可以使用不同客户端来支持多`python`进程来访问`Redis`。多进程程序中,每一个进程都可以访问Redis,我们可以使用以下代码来实现:
# 首先引入python的redis module
import redis
# 初始化一个客户端
client=redis.Redis(host='localhost',port=6379,db=0)
# 启动多个进程,每个进程里进行不同的操作
for p in range(10):
new_client=redis.Redis(host='localhost',port=6379,db=0)
# 在新进程中使用new_client来访问Redis
new_client.hset('key'+str(p),'count',0
以上代码创建了10个新的Redis客户端,在不同的进程中可以并发访问Redis,而不需要进行任何锁定操作,从而提高请求的处理效率。
另一种实现多个进程访问Redis的方式是使用Redis的lua脚本。Lua脚本可以进行原子性的操作,例如下面的代码:
# 使用Redis的lua脚本进行多进程访问
--定义一个lua脚本,访问应用程序中的key
local key_name=KEYS[1]
--在脚本中定义一个变量存储value
local value=ARGV[1]
--执行原子性操作
redis.call("hset",key_name,value)
以上用例是以Redis做为原子性操作的一个最简单的例子,可以实现多个进程访问同一个key时,更新value的过程。
为了更好的控制多个进程的请求,Python的Redis客户端提供了连接池,这样可以限制每一次请求的数量, 以便在更大的并发情况下,更好的保护Redis的服务性能。
归结起来,Python的Redis客户端提供了多种方式来实现多进程访问Redis,不但能提升Web应用的性能和可扩展性,同时也避免了线程死锁。Redis访问权限的控制和资源使用监控也是必须考虑的话题,但不管采用哪种方式,Redis都能给应用程序有效提高性能和便于缩放。