import redis # 导入redis 模块 r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, decode_responses=True) r.set('name', 'runoob') # 设置 name 对应的值 print(r['name']) print(r.get('name')) # 取出键 name 对应的值 print(type(r.get('name'))) # 查看类型 输出结果为: runoob runoob ...
usesRedisClient+set(key: str, value: str)+get(key: str)+delete(key: str)Pipeline+set(command: str)+get(command: str)+delete(command: str)+execute() 流程图 以下是使用 Redis Pipeline 的基本操作流程,用mermaid语法表示: 创建Redis 客户端创建 Pipeline 对象添加 Redis 命令执行 Pipeline获取结果展示...
细心的你可能发现了,使用transaction与否不同之处在与创建pipeline实例的时候,transaction是否打开,默认是打开的。 # -*- coding:utf-8 -*- 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...
pipe = self._initRedis() pipe.watch(session_id) #立即获取到数据而不是等pipeline d =pipe.get(session_id)ifdisNone:passelse: pipe.multi()#重新进入pipeline模式pipe.delete(session_id) u=Json.loads(d)ifu.has_key("userinfo"):pipe.set(session_id,rd) ...
1、pipeline 网络延迟 client与server机器之间网络延迟如下,大约是30ms。 测试用例 分别执行其中的try_pipeline和without_pipeline统计处理时间。 # -*- coding:utf-8 -*- import redis import time from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor r = redis.Redis(host='10.93.84.53', port=6379, password='...
Redis支持事务操作,可以将多个命令放在一个事务中进行执行。 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import redis client = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0) # 开启事务 with client.pipeline() as pipe: try: # 监听键值变化 pipe.watch('counter') # 事务开始 pipe.multi() #...
defdecr_stock():# python中redis事务是通过pipeline的封装实现的withr.pipeline()aspipe:whileTrue: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'))ifcount>0:# 有库存 ...
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 pipe=conn.pipeline(transaction=False) AI代码助手复制代码 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。
pipe = r.pipeline() pipe.set('name', 'world') pipe.get('name') pipe.execute() 封装 #连接redis服务器部分是一致的 #这里将string类型的读写进行封装 import redis class RedisHelper(): def __init__(self,host='localhost',port=6379): ...