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