设想这样的一个场景,你要批量的执行一系列redis命令,例如执行100次get key,这时你要向redis请求100次+获取响应100次.如果能一次性将100个请求提交给redis server,执行完成之后批量的获取相应,只需要向redis请求1次,然后批量执行完命令,一次性结果,性能是不是会好很多呢? 答案是肯定的,节约的时间是客户端client和服务器redis server之间往返网络延迟的时间.这个时间可以用ping命令查看. 网络延迟高:批量执行,性能提升明显 网络延迟低(本机):

秒杀系统的架构设计 秒杀系统,是典型的短时大量突发访问类问题.对这类问题,有三种优化性能的思路: 写入内存而不是写入硬盘 异步处理而不是同步处理 分布式处理 用上这三招,不论秒杀时负载多大,都能轻松应对.更好的是,Redis能够满足上述三点.因此,用Redis就能轻松实现秒杀系统. 用我这个方案,无论是电商平台特价秒杀,12306火车票秒杀,都不是事:) 下面介绍一下为什么上述三种性能优化思路能够解决秒杀系统的性能问题: 写入内存而不是写入硬盘 传统硬盘的读写性能是相当差的.SSD硬盘比传统硬盘

上一篇文章介绍了生产消费者模式与python+redis实例运用(基础篇),但是依旧遗留了一个问题,就是如果消费者消费的速度跟不上生产者,依旧会浪费我们大量的时间去等待,这时候我们就可以考虑使用多进程去解决这个问题.举一个类似上面厨师做菜的例子,厨师上菜速度又快又多,你一个人吃不完,怎么办?那就可以请几个朋友帮你一起吃!这就是我们今天要讲的多进程和协程. 先说说多进程和协程的好处,它可以最大的利用你cpu的资源和网络带宽,这样可以充分的节省程序消费的时间.在生产消费者模式中引入多进程和协程之前我

针对windows操作系统. redis安装: 微软操作系统下,需下载github下面的开源项目,redis网站地址可以找到,直接解压即可. cmd到指定目录,输入下方命令,启动redis服务. redis-server.exe redis.windows.conf 测试服务,再次打开一个cmd窗口,启动客户端命令行工具. redis-cli.exe 添加一个键值. set test "hello world" python安装: 可以下载解压包,再添加系统环境变量,将解压目录添加到系

Python redis 简单介绍 1.安装 终端输入: pip(or)pip3.6 install redis 安装成功 2.哈哈,发现我并没有redis服务可以访问,所以到这里,在本机安装了redis 服务 安装方法:http://www.runoob.com/redis/redis-install.html 并完成配置. 3.导入redis及操作 # FileName : pyRedis_practice.py # Author : Adil # DateTime : 2018/7/26

根据这个图,我们举个简单的例子:假如你去某个餐厅吃饭,点了很多菜,厨师要一个一个菜的做,一个厨师不可能同时做出所有你点的菜,于是你有两个选择:第一个,厨师把所有菜都上齐了,你才开始吃:还有一个选择,做好一个菜,端上桌一个你开始吃一个.这里的厨师就是生产者,而你就是消费者,菜就是图中的product(产物).我们可以很明显的感觉到,第一种选择会浪费很多时间,因为生产者要把所有产物生产完毕,消费者才开始从存储中介当中去取,而且可能会浪费大量的内存空间,上万条数据读到内存中或许你没有觉得,但是一旦数据

python redis 中blpop返回的是元组对象,因此返回的时候注意 lpop返回的是对象

需求:银行电脑无法自动开机,只能 通过 应用相关服务每天自动重启的方式实现 服务更新并且防止服务假死,内存过大 等情况 相关工具:win10系统中,使用windows自带的任务计划程序 和 bat脚本 完成此需求 如下2个脚本重启思路为:先删除 就的 服务,再创建新的服务(如果需要通过PID杀死进程,最好通过python的os模块写脚本的方式进行,不要直接通过bat脚本杀进程,因为学习成本高) python flask服务重启的bat脚本,文件名为 python-aciton.bat : tas

0X01 python redis分布式锁通用方法 REDIS分布式锁实现的方式:SETNX + GETSET 使用Redis SETNX 命令实现分布式锁 python 版本实现上述思路(案例1) Redis分布式锁的python实现 但是,流通的代码 redis锁中有BUG,有考虑不周的点. 0X02 时间戳变为str形式 time.time() > cls.rdcon.get(cls.lock_key) 写法不正确.time.time()为浮点型,redis get取得的为字符串型. py

python redis之连接池的原理 转载地址 什么是连接池 通常情况下, 当我们需要做redis操作时, 会创建一个连接, 并基于这个连接进行redis操作, 操作完成后, 释放连接, 一般情况下, 这是没问题的, 但当并发量比较高的时候, 频繁的连接创建和释放对性能会有较高的影响 于是, 连接池就发挥作用了 连接池的原理是, 通过预先创建多个连接, 当进行redis操作时, 直接获取已经创建的连接进行操作, 而且操作完成后, 不会释放, 用于后续的其他redis操作 这样就达到了避免频繁的

python + redis 实现简单的消息订阅 订阅端 import redis from functools import wraps class Subscribe: def __init__(self, channel: str, **kwargs): self.coon = redis.StrictRedis(**kwargs) self.channel = channel self.registerd = list() self.course = self.coon.pubsub()

目录 1.Redis简介 2.实现代码 3.启动步骤 4.使用ab进行并发测试 5.线程安全 6.总结 7.参考资料 1.Redis简介 Redis是一个开源的key-value存储系统. Redis的五种基本类型:String(字符串),list(链表),set(集合),zset(有序集合),hash,stream(Redis5.0后的新数据结构) 这些数据类型都支持push/pop.add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作,而且这些操作都是原子性的. Redis的应用场景为配合关

package com.vian.user.service; import org.junit.Test; import org.springframework.util.CollectionUtils; import redis.clients.jedis.Jedis; import redis.clients.jedis.JedisPool; import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig; import redis.clients.jedis.Tran

博主最近在项目中遇到了抢购问题!现在分享下.抢购.秒杀是如今很常见的一个应用场景,主要需要解决的问题有两个:1 高并发对数据库产生的压力2 竞争状态下如何解决库存的正确减少("超卖"问题)对于第一个问题,已经很容易想到用缓存来处理抢购,避免直接操作数据库,例如使用Redis.重点在于第二个问题常规写法:查询出对应商品的库存,看是否大于0,然后执行生成订单等操作,但是在判断库存是否大于0处,如果在高并发下就会有问题,导致库存量出现负数     优化方案1:将库存字段number字段设为u

快来加入群[python爬虫交流群](群号570070796),发现精彩内容. 本实例能够监控聚划算的抢购按钮,在聚划算整点聚的时间到达时发出提醒(音频文件自己定义位置)并自动弹开页面(URL自己定义). 同时还可以通过命令行参数自定义刷新间隔时间(默认0.1s)和监控持续时间(默认1800s). 源码 # encoding: utf-8 ''' @author: Techzero @email: techzero@163.com @time: 2014-5-18 下午5:06:29 '''im

不知不觉,一年一度的春运抢票大幕已经拉开,想快速抢到回家的车票吗?作为程序员,这些技术手段,你一定要知道. 为了让大家更快捷更便利的抢火车票,各种各样的抢票软件应需而生,这类软件大部分都是付费抢票的机制. 作为程序员,如何用技术手段抢到回家的票?来看看用 Python 写的抢票脚本. 手把手教你用 Python 抢票回家过年 环境介绍 windows 8.1python3.6.1firefox插件 geckodriver.exe 操作步骤 引入要的模块 from selenium import

FlashSale 意为 秒杀,是电子网上商城促销活动的一种形式 本项目依赖redis,使用redis的缓存以及原子操作实现秒杀活动 依赖的包 StackExchange.Redis  该包的作用类似redis client,可以实现原生操作  Microsoft.Extensions.Caching.StackExchangeRedis  该包的作用偏向缓存用途,用来添加缓存.删除缓存 秒杀活动的设计 前端设计 将流量在上游系统中拦截 比如浏览器中 限时5秒只能请求一次然后按钮置灰 防止用户重

一.redis redis是一个key-value存储系统.和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串).list(链表).set(集合).zset(sorted set --有序集合)和hash(哈希类型).这些数据类型都支持push/pop.add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作,而且这些操作都是原子性的.在此基础上,redis支持各种不同方式的排序.与memcached一样,为了保证效率,数据都是缓存在内存中.区别的是redis会周

#!/usr/bin/python #coding=utf-8 import redis class CRedis: def __init__(self): self.host = 'localhost' self.port = 6379 self.db = 0 self.r = redis.Redis(host = self.host, port = self.port, db = self.db) #1. strings 类型及操作 #设置 key 对应的值为 string 类型的 valu

python连接redis import redis r =redis.Redis(host='192.168.199.11',port = 6379 ,db = 0) r.publish('chan_107','ni hao a ') 监听 : redis-cli SUBSCRIBE chan_107