importredis# 创建 Redis 连接池pool=redis.ConnectionPool(max_connections=10,idle_timeout=300)# 从连接池中获取连接connection=redis.Redis(connection_pool=pool)# 执行 Redis 命令result=connection.get('key')# 打印结果print(result)# 将连接返回给连接池connection.close() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8...
查看redis连接池中连接的实际数量 # 如何查看Redis连接池中连接的实际数量 ## 1. 流程表格 | 步骤 | 操作 | | --- | --- | | 步骤1 |连接Redis数据库 | | 步骤2 | 查看Redis连接池中连接的实际数量 | ## 2. 具体步骤及代码 ### 步骤1:连接Redis数据库 首先,你需要连接到Redis数据库。在Python...
采用flink SQL实时读取kafka数据,针对每条数据,都从Redis获取数据加一操作,然后再更新回Redis。 结果是发生了数据消费延迟很严重的情况。 该问题解决方案是: 1.优化Redis连接池,经测试还是消费延迟 2.减少更新频率,在flinkSQL中做微批处理,每5秒聚合一次再更新回Redis。通过多轮测试,该方案解决了消费延迟的问题。