Redis是建立在TCP协议基础上的CS架构,客户端client对redis server采取请求响应的方式交互。
一般来说客户端从提交请求到得到服务器相应,需要传送两个tcp报文。
对于同一客户端的大量命令而言,网络开销可能成为主要的时间开销。
类似于myslq,redis支持管道(pipeline),它可以一次性发送多条命令并在执行完后一次性将结果返回,减少客户端与redis的通信次数来实现降低往返延时时间,而且 Pipeline 实现的原理是队列,而队列的原理是时先进先出,这样就保证数据的顺序性。
import redis
from redis import WatchError
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
r = redis.Redis(host=‘127.0.0.1‘, port=6379)
# 减库存函数, 循环直到减库存完成
# 库存充足, 减库存成功, 返回True
# 库存不足, 减库存失败, 返回False
def decr_stock():
# python中redis事务是通过pipeline的封装实现的
with r.pipeline() as pipe:
while True:
try:
# watch库存键, multi后如果该key被其他客户端改变, 事务操作会抛出WatchError异常
pipe.watch(‘stock:count‘)
count = int(pipe.get(‘stock:count‘))
if count > 0: # 有库存
# 事务开始
pipe.multi()
pipe.decr(‘stock:count‘)
# 把命令推送过去
# execute返回命令执行结果列表, 这里只有一个decr返回当前值
print pipe.execute()[0]
return True
else:
return False
except WatchError, ex:
# 打印WatchError异常, 观察被watch锁住的情况
print ex
pipe.unwatch()
def worker():
while True:
# 没有库存就退出
if not decr_stock():
break
# 实验开始
# 设置库存为100
r.set("stock:count", 100)
# 多进程模拟多个客户端提交
with ProcessPoolExecutor(max_workers=2) as pool:
for _ in range(10):
pool.submit(worker)
原文:https://www.cnblogs.com/wodeboke-y/p/12897677.html