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. 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

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. redis 乐观锁:也可理解为版本号比较机制,主要是说在读取数据逇时候同时读取其版本号,然后在写入的时候,进行版本号比较,如果一致,则表明此数据在监听期间未被改变,可以写入,如果不一致说明此数据被修改过,不能写入,否则会导致数据不一致的问题. 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. 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

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):

Python 软件热更新 本篇文章涉及技术知识如下: Redis threading 多线程 PyQt5 importlib 热更新 场景 咱们在平时运行一些长时间都会一直运行的软件(如:某些云同步软件)的时候,某些功能因为考虑的情况可能不充分,导致体验不够好的时候,很多人都会忽视这个问题,除非这个问题影响到他正常使用了.但是也有部分用户会在软件的反馈框里面将问题反馈给开发者,顺带将错误日志也一并提交给开发者.然后过了一天或者半天,你再运行那部分功能的时候,发现问题已经解决了.可是,我们都没有更

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

编者注:pipeline是Redis的一个提高吞吐量的机制,适用于多key读写场景,比如同时读取多个key的value,或者更新多个key的value.工作过程中发现挺多小伙伴都对pipeline多少有些了解,但是更深入的理解或者说有哪些坑就不知道了,下面咱们就一起分析下redis pipeline机制,揭开它的神秘面纱. Redis本身是基于Request/Response协议(停等机制)的,正常情况下,客户端发送一个命令,等待Redis返回结果,Redis接收到命令,处理后响应.在这种情况下

redis pipeline 简而言之就是把多个redis命令打包,一起发送给redis server,并且一起返回结果,减少客户端和服务器之间的多次“折返跑”

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

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

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

spring boot 2.x 使用RedisTemplate 操作 =================================== 1.pom.xml <!--spring2.0集成redis所需common-pool2--> <dependency> <groupId>org.apache.commons</groupId> <artifactId>commons-pool2</artifactId> <versio

$res = Redis::pipeline(function($pipe) use($params) { for ($i = 0; $i < 1000; $i++) { $pipe->get("key:$i", $i); } }); pipeline和multi的区别: multi:将多个操作当成一个事务执行 pipeline: 让(多条)执行命令简单的,更加快速的发送给服务器,但是没有任何原子性的保证

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

redis pipeline 什么是流水线(pipeline) 首先来看 redis 执行一次操作所需要的时间: 1 次时间 = 1 次网络时间 + 1次命令时间 执行 n 次就需要: n 次时间 = n 次网络时间 + n 次命令时间 所以可以看到,如果执行 n 次的话(比如 n 次 set 操作),时间开销是非常大的. 由于命令时间非常短,影响时间开销的主要是网络时间,所以我们可以把一组命令打包,然后一次发送过去.这样的话,时间开销就变为: 1 次 pipeline(n条命令) = 1 次网

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()

小结: 1.When pipelining is used, many commands are usually read with a single read() system call, and multiple replies are delivered with a single write() system call. Using pipelining to speedup Redis queries – Redis https://redis.io/topics/pipelining

[python]自动更新pu口袋校园活动 脚本目标: 1. 自动爬取pu口袋校园活动,筛选出需要的活动,此处我的筛选条件是线上活动,因为可以不用去就可以白嫖学时 2. 自动发送邮件到QQ邮箱,每次只发送更新的活动,因为QQ邮箱的提醒可以在QQ里直接看到 3. 挂在后台,不显示控制台 已知条件: 1. pu口袋校园有网页版,可以直接登录,在网页上查看活动,和报名活动,所以可以写一个网页爬虫爬取数据 2. pu口袋校园在查看活动列表的时候不需要cookie就可以看到,如果需要点进活动页面查看活动的具